一、数字孪生技术发展进入新阶段

　　近年来，数字孪生技术得到了快速发展，实现了越来越广泛的传播推广，受到了方方面面的极大关注。

　　根据工信部标准化院发布的《数字孪生应用白皮书2020》中的学术界定义，数字孪生是以数字化方式创建物理实体的虚拟实体，借助历史数据、实时数据以及算法模型等，模拟、验证、预测、控制物理实体全生命周期过程的技术手段。该技术得益于物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的发展，在工业制造、城市管理、建筑工程、农业规划、健康医疗、环境保护等行业得到了广泛应用。

　　特别是在智能制造领域，数字孪生成为关注热点，已经应用于航空、汽车、电子、机器人等行业的研发与制造。数字孪生为制造业的物理对象创建虚拟空间，并将生产设备等对象的各种属性映射到虚拟空间，仿真复杂的制造工艺，实现产品设计、生产、物流、质量管控和智能服务等闭环优化，进行分析预测。与传统制造系统相比，具有生产要素多样、动态生产路径优化、资源有序化配置、充分利用数据决策等特点。

　　“十四五”以来，数字孪生进入了一个新的发展阶段，成为推应用于动我国制造业数字化转型和智能化升级的有效途径。政府、企业和行业组织对数字孪生技术的应用推广给予了高度重视，出台了“十四五”智能制造规划和两化深度融合规划等规划，落实了一系列相关支持政策，发布了多种应用白皮书，制定了相关系列团体标准，开发了多种成功的技术产品和解决方案，涌现了一大批试点示范企业，并开始探索基于数字孪生的智能化生产新模式。

　　二、数字孪生在纺织智能制造的应用涉及多个领域

　　智能制造作为纺织工业数字化转型的主攻方向，已经提升到巩固实体经济根基、建成现代化产业体系、实现新型工业化的高度。在这种背景下，《纺织工业“十四五”发展纲要》中将数字孪生定义为智能制造的关键技术之一，近年来在纺织智能制造的重点领域和场景取得了一些典型应用，在模型设计、数据采集、分析预测、模拟仿真等方面发挥了有效作用，为纺织智能制造的发展提供了有力支撑。

　　产品设计

　　数字化技术已经广泛应用于纺织品服装设计阶段。数字孪生技术的进一步应用，通过建立数字孪生模型来进行产品的仿真，从而在虚拟环境中模拟各种真实的场景，并与生产过程结合，从而减少传统设计中的打样成本，及时发现问题，优化设计过程，提高整体效率。

　　在服装设计中，数字孪生技术涉及样式设计、面料选择、3D虚拟试衣、再延伸到裁剪、缝制等生产环节，实现服装从设计到生产全流程数字化，尤其在服装个性化定制中发挥更大的作用。

　　生产制造

　　智能化生产是纺织智能制造的核心。在纺织生产过程中，通过对数字孪生模型的实时监控，可以随时监测和调整纺织品生产过程中的关键参数，发现和解决问题，实现生产全流程准确无误的协同操作，保证产品质量，提高生产效率；通过可视化的平台进行生产调度和管理优化，实现一体化生产管控，进而推进智能工厂的建设。

　　纺织生产流程涉及到多个环节，例如纺纱生产车间在设备互联互通的基础上，依据清梳、并粗、细纱和络筒等工艺流程，建立车间数字孪生模型。通过模型支撑生产过程的智能化处理，及时展示生产单元的生产状况进行大数据分析，实现智能排产和工艺优化，进而提供智能决策，解决纺纱车间实时过程监控、产品质量、资源管理、计划调度、能源消耗等问题。

　　生产物流

　　生产物流系统作为智能制造的重要部分，是连接生产线各个环节的纽带，提高了生产线的自动化程度。数字孪生技术在这一领域应用早，技术较为成熟，有许多成功案例。

　　在纺织企业生产物流中，应用数字孪生技术，通过仿真分析、自主决策等方法进行虚拟模型、智能管控等各项功能的更新与优化，实现对物理实体输送过程的控制与指导；开发智能物流数字孪生管控平台，建立涵盖全物流系统装备的透明化监管及智能服务系统；可以为企业提供可视化的操作界面，使企业可以直观地了解物流环节中的各项指标，及时调整物流方案。

　　质量管控

　　产品质量管控是纺织生产的关键环节，通过建立数字孪生模型，对产品或半成品进行仿真分析，预测不同生产、质检参数下的纺织品合格率和质量等级等指标，提高纺织品的生产效率和质量稳定性。数字孪生在这一领域的应用研究已经开始，并初见成效。

　　在纱线质量预测中，结合原棉配比、原料质量、工艺与设备参数等数据，应用数字孪生技术，建立纺纱生产各个阶段的数据预测模型，再结合纺纱生产关键工序的物理模型，可以实现准确的纱线质量预测。

　　设备维护

　　在设备维护和故障领域，数字孪生具有较大优势，已经应用到许多行业。

　　数字孪生提供物理实体的实时虚拟模型，设备传感器将温度、振动、碰撞、载荷等数据实时输入数字孪生模型，同时将设备使用环境的数据输入模型，与实际设备工作环境的变化保持一致，就可以实时监测设备工作状态，在设备出现状况前进行预测，提前发现潜在故障，以便在预定停机时间内更换问题部件，避免意外停机。这样可以明显降低设备维修难度和维修成本，有效地延长设备使用寿命。

　　产品服务

　　智能化服务是纺织智能制造的不可或缺的一部分，数字孪生技术在产品全生命周期的应用是一个值得探索的领域。

　　通过数字孪生模型，可以在短时间内获取相关纺织产品的记录、历史保养情况、质检记录、位置信息等数据，便于进行库存、销售和售后追溯管理，提高服务质量，降低成本。通过模型对数据的分析和预测，结合可视化运营平台，有针对性地提供解决方案，从而快速满足客户的需求，提高客户满意度。

　　三、纺织细分行业各具应用特点

　　在数字孪生应用推广的过程中，至关重要的一点是要准确把握各个细分行业的特点，密切结合不同规模企业的需求，针对不同的侧重点，实现行业场景的落地。近年来，纺织行业开展了多方面的应用，取得了一系列的成果。

　　化纤行业

　　化纤行业生产线自动化程度高，有较好的智能制造基础，数字孪生应用较早。

　　北自科技通过建立数字孪生模型,获取化纤长丝在各个工艺流程中各装备的状态数据 ,实现了化纤长丝生产车间的三维可视化监视与精准管控; 开发了智能物流数字孪生管控平台，建立涵盖全物流系统装备的透明化监管及智能服务系统，形成了长丝车间以虚仿实、以虚映实、以虚控实和以虚预实的智能物流数字场景，在新凤鸣、恒力等化纤龙头企业有成功应用。

　　棉纺织行业

　　棉纺织企业装备自动化水平近年来大幅提高，纺纱生产线的智能化在全行业处于先进水平，数字孪生开始应用于生产、质检和物流等方面。

　　北航等单位为武汉裕大华建设了纺纱车间数字孪生可视化平台，可以3D可视化监控生产设备，进行生产调度自动排产，实现纺纱大数据分析等多种功能；天工大开发了基于数字孪生的纱线质量预测系统，可根据需要预测纺纱生产的半成品质量或成品纱线质量，并且部署到无锡经纬的梳棉机等设备上；采用数字孪生技术的棉纺条筒智能输送物流系统，也开始应用于并粗联系统的条筒搬运作业。

　　印染行业

　　印染行业是纺织全产业链的关键环节，智能化、绿色化成为转型升级的重要指标，数字孪生已经应用于生产过程和在线检测。

　　亚东印染与海尔奥斯卡合作，在染色生产线上构建3D数字孪生系统，实现对车间场景的实时展现、分析和优化；常州宏大采用数字孪生技术开发了印染企业现实生产过程中的虚拟立体式、全方位智能影像在线检测系统，支撑印染业节能高效、绿色环保、减排低碳可持续健康发展。

　　服装行业

　　服装行业直接面向消费市场，近年来智能制造发展速度明显加快，数字孪生在服装设计、生产、个性化定制、智能化服务等方面有着广阔的发展前景。

　　雅戈尔依托数字孪生技术和低延时的5G网络，实时监测西服工厂生产现场数据、工位、效率、设备运营状态、订单生产等数据，对生产运行状态进行仿真、分析、预测和优化；纺织信息中心构建了服装设计数字孪生平台，通过富有沉浸感和仿真效果的设计与展示场景，实现了服装的三维、动态、多用户、远程、协同的交互式设计。

　　产业用纺织品行业

　　产业用纺织品行业是纺织工业新的增长点，近年来在智能制造方面取得了较大进展。航天智造等单位在疫情期间构建了医疗卫生用纺织品的工业互联网平台，搭建了产业链数字孪生环境，为应急状态下产业链联动保供提供保障。

　　纺机行业

　　纺机行业为纺织企业提供装备保障，在智能制造领域贡献突出，数字孪生在设备远程维护等方面发挥了重要的作用。无锡宏源开展了化纤加弹机车间智能化云平台的技术开发，运用数字孪生技术，实现用户实时数据监测，并积极整合资源，推动数字化车间工程。

　　四、数字孪生与人工智能、大数据、工业互联网等技术的应用融合推进

　　整个纺织智能制造是一曲“交响乐”，各种技术相互渗透、密切结合、互为支撑。在推进数字孪生应用的同时，还要全盘考虑人工智能、大数据、工业互联网等技术的综合开发和融合推进，提升纺织智能制造的总体水平。

　　人工智能

　　数字孪生和人工智能是密不可分和互相依存的，同是纺织智能制造提升智能化水平的关键。
　　
　　数字孪生提供虚拟的智能制造场景，使得人工智能算法可以在虚拟环境中进行训练和测试，从而优化算法的性能、准确性和可靠性；而人工智能的机器学习、自然语言处理、计算机视觉等技术应用到数字孪生中，通过对海量的数据进行分析，进行更加精准的预测和优化，提升生产监测、调度和管理水平。两者密切结合可以大大提高生产效率和产品质量，降低生产成本，提升智能化水平。

　　大数据

　　大数据在数字孪生应用中是非常重要的支撑技术，两者的结合对于纺织智能制造具有重要意义。

　　数字孪生系统可以采集、存储各种设备传感器采集的实时数据和模拟仿真数据，形成海量的数据，为大数据技术提供多种多样的数据源和实时场景，增加数据分析的准确度和效率；而大数据技术可以对这些数据进行高效的管理、分析和挖掘，提炼出有用的信息和知识，为数字孪生的应用提供支持，一定要注重在长期应用过程中对各类数据的积累。另外，大数据也可以对数字孪生模型的有效性和准确性进行评估和优化，对数字孪生进行反馈和改进。

　　工业互联网

　　工业互联网平台是实现数字孪生的重要载体，数字孪生是工业互联网的关键技术及重要场景，纺织行业的多个案例印证了这一点。

　　工业互联网实现生产设备、业务系统、供应链等设施互联互通，生产、管理、监控、优化等环节高效集成。基于工业互联网，通过数字孪生技术建立虚拟的工厂模型，实现生产数据实时交互，丰富了工业互联网的行业应用场景，可以带动工业互联网的模式与应用创新；而借助工业互联网平台实现企业多渠道的数据汇聚，可根据实际需求构建数字孪生模型，使数字孪生在企业生产管理各业务环节中有效体现，延伸了数字孪生系统的生命周期。

　　在未来的发展阶段，纺织智能制造要结合行业特点，加快数字孪生技术的应用和发展，带动纺织各个领域智能化水平的提升，进而带来深刻的变革，其深远意义决不可低估。然而，数字孪生的推广应用依然存在着一定的难度，如数据的一致性、平台的兼容性、系统的开放性、模型的集成、标准的制定等方面的挑战都需要逐步解决。未来数字孪生将在当前多领域、多行业的应用基础上，融合物联网、云计算、人工智能、大数据等新一代信息技术，不断拓展应用领域和场景，成为纺织产业数字化转型、智能化升级的重要支柱和核心要素，有着广阔的应用前景。中国纺织工业联合会产业部原副主任吴迪/文