摘要：在智能制造浪潮下，工厂生产模式正从“规模化”向“柔性化”转型。面对多品种、小批量的订单需求，传统生产管理因信息滞后、流程不透明等问题，难以快速响应市场变化。数字孪生技术通过虚拟映射物理工厂，实现对在制品的全流程动态追踪，成为提升生产柔性、缩短订单交付周期的关键

在智能制造浪潮下，工厂生产模式正从“规模化”向“柔性化”转型。面对多品种、小批量的订单需求，传统生产管理因信息滞后、流程不透明等问题，难以快速响应市场变化。数字孪生技术通过虚拟映射物理工厂，实现对在制品的全流程动态追踪，成为提升生产柔性、缩短订单交付周期的关键引擎。

一、数字孪生如何重构在制品管理？

数字孪生系统通过物联网和AI算法，构建与物理工厂实时同步的虚拟模型，对在制品的生产状态、位置、工艺参数进行毫秒级监控。其核心功能包括：

1.全链路透明化：从原材料入库到成品出库，每个加工环节的状态均以可视化数据呈现，消除传统人工巡检的信息盲区。

2.动态异常预警：通过预设规则与机器学习，系统自动识别设备故障、工艺偏差或物料短缺，触发预警并推荐解决方案，将问题拦截在萌芽阶段。

3.资源智能调度：结合订单优先级与实时产能数据，动态调整生产计划，减少设备闲置和工序等待时间，提升整体效率。

二、柔性生产响应的三大提速场景

1.快速换线与混流生产:数字孪生通过模拟不同产品的工艺路径，提前验证生产方案可行性。

2.质量追溯与工艺优化：系统自动记录在制品的关键参数（如温度、压力、精度数据），并与历史优质品数据对比。

3.供应链协同响应：通过与ERP、MES系统集成，数字孪生可预测在制品对下游物料的需求，提前触发供应商补货指令，避免因缺料导致的停产。

三、价值延伸从效率到竞争力

1.成本控制：减少停机损失与质量返工。

2.客户体验升级：实时向客户共享生产进度，增强交付可信度，助力订单复购率提升。

3.绿色制造：通过优化设备负载和能耗分配。

数字孪生技术在制品追踪的应用，不仅解决了传统生产的“黑箱”难题，更通过数据驱动重构了柔性生产的响应逻辑。未来，随着边缘计算和数字线程技术的成熟，工厂将实现从“被动应对”到“主动预测”的跨越，进一步释放智能制造潜能。
【XF】

来源：裴裴科技智慧