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日立电梯：搭建智能制造云平台，实现精细化运营管理

，为精细化管理提供智能化支撑，推动企业生产运营实现降本增效；基于“数字变革、业务创新”的管理理念推动企业管理从流程驱动向场景驱动转变，通过生产系统数据和实时监控数据的自动采集以及利用大数据指导现场数字化变革来实现智造数据精益管理实现以生产管理为中心、发货指令为源头的，协调有序的生产管控系统。（2）项目目标以数字化智能化系统为基础，以精准生产排产为目标。通过需求分析和天津工厂的实际情况，我们按照排排产模块、加工中心同步模块、自动生产线同步模块、数字孪生显示模块、供应商信息同步模块的顺序，协调相关资源有序开展工作。图4通用设备驱动系统原理图智能系统集成--加工中心数据双向同步部分加工中心为人工操作岗位，生产顺序由加工中心在批次范围内自主决定，各加工中心产出箱头不一致。图6开放式数据推送平台数字孪生--生产状态同步反馈生产管理部门为了能及时掌握各工号产出情况，之前需要经常向各加工中心电话询问，发现产出异常再介入支持。

其他

来源：e-works

2026-02-02

达索系统、PTC、西门子三巨头AI布局的“异与同”

基于此，达索系统的AI布局主要在以下方面：1、虚拟孪生筑牢工业AI底座过去几十年，从三维建模到仿真分析，从协同管理到全生命周期平台，达索系统持续将产品、工艺、材料、制造和运营过程映射到虚拟空间之中，旨在为用户创造沉浸式的虚拟孪生体验其核心是构建一个贯穿现实与数字世界的智能工业体系，加速工业AI从试验走向规模化落地。这与西门子“融合现实与数字世界”的理念高度一致。EigenAgent是西门子物理AI在产品层面的落地。此外，西门子开放式数字商业平台Xcelerator平台既是自有AI产品的交付门户，更是连接数据、软硬件与第三方方案的生态枢纽。二是，以数字孪生/虚拟孪生/数字主线为AI底层支撑。依托数十年沉淀的工业全流程数据，从底层保障AI输出结果的可信。三是，将“可信性”作为工业AI第一优先级。

PDM/PLM

2026-08-13

先锋集结：共话Omniverse如何助力车企释放数字孪生潜能

车企在推进数字孪生的过程中，如何保证信息系统之间动态数据模型的一致更新和功能性孪生，实现建模、渲染、仿真、可视化等各个功能及场景之间的协作和互连，完成从单点突破到研发、试制、生产、服务全流程的进阶，将是汽车行业数字孪生应用拓展和价值提升的关键此外，会议还深入介绍了NVIDIAOmniverse平台如何基于OpenUSD来打破数据孤岛，在安全、共享、物理准确的虚拟空间中展开协作，帮助汽车制造企业推进数字孪生应用落地。小鹏汽车造型设计中心数字模型组高级数字渲染师兰宏则表示自身更多的是将数字孪生应用到汽车研发设计阶段。因此，数字孪生应用必须满足4个要素：单一数据源、物理级的准确程度、与现实完美同步、深度融合AI应用，而这正是Omniverse平台最大的优势之所在。 Omniverse平台凭借OpenUSD的互操作性，将进一步打破数据孤岛，为数字孪生等应用实现多GPU、多节点可扩展的虚拟仿真应用。

数字孪生

来源：e-works

2025-05-27

二维、三维模型浏览器如何重构设计与生产协同

产品工程图与三维模型协同兼容制约企业数字化转型制造业数字化转型过程中，二维图纸与三维模型的协同效率，直接决定产品研发与生产的推进节奏。并且随着数字孪生、智能制造技术的深入落地，浏览器工具还需兼顾几何精度保留与计算效率提升的双重需求，成为连接设计数据与工业应用的核心技术载体。、智能化的深入推进，以及Web3D、AI、数字孪生等技术的快速发展，工程图与三维模型浏览器的发展也将朝着更极致的轻量化、更深度的云化协同、更智能的场景应用、更全面的国产化适配四大方向升级，从单纯的&ldquo 同时，基于WebGPU的新一代渲染技术将逐步替代WebGL，充分发挥显卡的算力优势，实现更逼真的实时渲染、物理模拟与数字孪生场景还原，让浏览器成为数字孪生模型的核心展示与交互载体。从设计端的单一工具，到全产业链的数据流通载体，工程图与三维模型浏览器的发展，折射出制造业数字化从“工具数字化”向“数据数字化”的转型趋势。

MCAD

来源：e-works

2026-03-04

CAD中的数字孪生集成：塑造设计的未来

探索数字孪生的概念数字孪生是操作流程或任务、现实世界的物理产品、地点或人的最新虚拟（计算机生成）表示或复制品。为了提高表示的准确性，数字孪生严重依赖数据。这些数据讲述了产品、流程、人员或环境的故事。人：人的数字孪生捕获有关工人或患者等个人的数据。组织还使用这种类型的数字孪生为员工提供有关他们需要完成的任务的信息。通过捕获和提供这些数据，这种类型的数字孪生有助于提高产品生命周期中各个流程的效率。具体来说，数字孪生提供的数据可为修复、重复使用、回收或报废设备等决策提供信息。数字孪生和CAD：共生关系如果没有与它们所代表的产品、流程、地点或人员相关的数据，数字孪生就毫无意义。这些公司应该集成多个数字孪生，分别捕获有关履行中心、仓库运营、车库、停车位置或车辆位置的信息。整理来自这些不同来源的数据本身就是一项艰巨的任务。这就是为什么建议使用基于云的大规模计算。此外，数字孪生可能包含与使用和客户流程相关的敏感数据。创建数字孪生所需的海量数据给数据安全和知识产权保护带来了挑战。在这方面，公司应使用最新的措施来保护其数据，以防止代价高昂的数据泄露。

数字孪生

来源：Teamcenter笔记

2025-05-27

康派斯房车：数智赋能引领生产模式全面变革

3.规划与实施原则在项目规划与实施过程中，项目团队遵循了以下关键原则与方法：⑴用户中心与体验迭代：始终坚持以用户体验为中心，将用户需求作为驱动系统平台创新和价值创造的核心动力，秉承体验迭代、增值分享的理念项目的实施遵循了清晰的路径：⑴诊断与精益化：卡奥斯团队首先入驻工厂，引入海尔精益生产模式，对我公司原有的碎片化、离散制造工艺进行全流程梳理和再造，为数字化打下基础；⑵数字化与透明化：项目组实施部署MOM 制造运营管理系统，旨在打通数据流，实现生产进度100%透明化管理；⑶智能化与平台化：在实现数据贯通的基础上，结合我公司实际业务场景，继续引入更先进的技术，如数字孪生和人工智能，构建柔性生产体系，最终将公司的智能化升级扩展到构建房车产业生态平台引进的核心技术与系统：⑴卡奥斯COSMOPlat平台：制造运营管理核心，实现生产进度100%透明化、任务自动排产到班组、物料精细管理和质检数字化；⑵传感器与数据采集：在生产线上部署万余个传感器，实现设备与产品之间的智能交互与数据互联后期将引入的数字孪生技术，将物理实体的数据实时映射到虚拟模型中，为智能决策提供了直观依据；⑵难点：变革传统生产观念与流程解决思路：项目初期，卡奥斯的顾问团队长期驻厂，与康派斯团队进行“每天至少一次

其他

来源：e-works

2026-02-02

详解数字孪生应用的十大关键问题！

全球著名PLM研究机构CIMdata认为：数字孪生模型不可能单独存在；可以有多个针对不同用途的数字孪生模型，每个都有其特定的特征，例如数据分析数字孪生模型、MRO数字孪生模型、财务数字孪生模型、工程孪生模型以及工程仿真数据孪生模型除了上述技术，工业大数据、人工智能等技术也是数字孪生的关键使能技术。需要强调的是，数字孪生的关键使能技术在数字孪生诞生之前就已经存在。而数字孪生的应用，又促进了这些关键使能技术的进一步发展。产品数字孪生应用的重点在于复杂的机电软一体化装备，例如发电设备、工程机械、机械加工中心、高端医疗设备、航空发动机、飞机、卫星、船舶、轨道交通装备、电梯、通信设备，以及能够实现智能互联的通信终端产品。数字孪生模型的准确程度随着时间推移，通过更多数据来对模型进行精炼，以及类似设备部署其数字孪生应用而提升。模型随着数据的持续采集而不断修正。 [8]数字孪生技术最早的倡导者之一，NASA国家先进制造中心主任JohnVickers认为：“数字孪生模型的最终目标是在虚拟环境中创建、测试和生产所需设备。

数字孪生

来源：e-works

2025-05-27

麒盛科技：打造“5G+工业互联网”智能床总装数字化车间

在智能制造场景方面，公司已实现生产全过程的数字化建模与监控。目前，总装车间已规模化应用5G专网、工业机器人及AGV智能物流，实现了从订单下达到成品出库的全链路数据闭环，大幅提升了柔性化生产能力。三、参评智能制造项目详细情况介绍1.项目背景介绍在数字化转型前，智能床总装工艺存在以下挑战：传统人工装配效率低、质量稳定性受人为因素影响大；物料流转依赖叉车和人工手推，导致厂内物流混乱且易磕碰损耗；生产数据采集滞后通过RFID识别与MES系统绑定，节约了50%以上的土地面积，并确保了库存数据的实时准确。（4）智能检测与数字孪生监控在线检测：引入智能传感器及工业视觉系统，对成品进行模拟性能测试和包装完整性检测，替代传统人工目检。数字化看板：基于生产线采集的多维度数据，构建物理工厂的“数字孪生”模型，实现生产进度、设备能效、品质状况的全透明化动态展示。

工业互联网

2026-02-02

航空发动机制造领域数字孪生技术的应用现状与展望

近年来，随着物联网、大数据、人工智能等技术的快速发展，数字孪生技术进入了快速发展期。2015年，GE公司提出“数字孪生工厂”概念，将数字孪生技术扩展到制造领域。数据驱动是数字孪生的另一个重要核心特征。数字孪生技术高度依赖各类数据，包括物理模型数据、传感器实时更新数据以及设备的运行历史数据等。 1.2数字孪生的技术架构数字孪生的技术架构一般包括物理层、链接层、数据层、模型层、功能层和应用层，如图2所示。 1.3数字孪生五维模型分析数字孪生中五维模型分别为物理实体、虚拟实体、数据、服务和连接，其中物理实体是数字孪生的基础，通过虚拟实体模拟其运行，在过程中产生的数据为模型提供支撑和更新依据，服务完成对数据和算法封装满足用户需求 3）数字孪生技术的发展应继续进行跨领域融合创新，促进数字孪生技术与其他新兴技术的深度融合，如与5G技术结合，实现发动机数据的高速、低延迟传输，提高数字孪生系统的实时性；与区块链技术结合，增强数据的安全性和可追溯性

数字孪生

来源：航空工程进展

2025-07-14

NVIDIA：丰富数字孪生内涵，加速数字化制造进程

图1NVIDIAOmniverse覆盖从数字孪生的创建到运营全生命周期满足数字孪生应用的“四项基本原则”当下，工业物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术迅速发展，对推动制造业数字化施澄秋强调在以数字方式为实体对象创建数字模型，并进行模拟、分析、预测等行为时，必须满足四项基本原则：现实物理级的准确程度和逼真感实践与应用表明，物理实体对象是数字孪生的重要组成部分，数字孪生的模型、数据包含多个自主系统当物理实体是汽车、飞机等复杂模型时，数字孪生应用作为一项复杂的系统工程，整合数字孪生生态系统中的所有信息系统和数据模型就非常有必要了，在各个模块共同运行过程数据时，整个系统本身的数字孪生体就可用于系统设计详解数字孪生的“三大应用场景”根据Markets的预测数据显示，到2023年数字孪生市场规模将达到157亿美元，并以38%复合年增长率增长，到2025年将突破260亿美元的大关。施澄秋表示如今数字孪生已在不同行业不同领域得到应用，基于模型和数据双驱动，数字孪生不仅在仿真、虚拟验证和可视化等方面体现其应用价值，还可针对不同的对象和需求，提供相应的功能与服务。

数字孪生

来源：e-works

2025-05-27

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