數字孿生體（Digital Twin）是一個較新的概念，目前它主要被行業人士應用到較為抽象的描述中，例如，美國工業互聯網聯盟（IIC，Industrial Internet Consortium）和開源工業互聯網聯盟（Openii Consortium）都對數字孿生體比較關注。

按照工業4.0研究院數字孿生體研究中心（DTRC，Digital Twin Research Center）設計的數字孿生體系（DTS，Digital Twin System），它主要分為物理孿生體（PT，Physical Twin）和數字孿生體（DT，Digital Twin）。

本文嘗試對機床領域的數字孿生體應用做一定分析。

在學術研究領域，Altintas等人對機床領域的數字化研究比較深入，不僅涉及到虛擬機床（Virtual Machine Tool），還涉及到虛擬加工（Virtual Machining），這兩個部分是數字孿生體在機床領域的核心應用。

機床的數字孿生體應用示例

對于虛擬機床的情況，2005年Altintas在CRIP上發布了Virtual machine tool一文，對相關領域進行了深入的論述。后續不少商業軟件對相關場景進行了開發，形成了完整的商業軟件解決方案，例如，MATLAB、ANSYS等軟件都提供相關功能。

接著在2014年，Altintas在CRIP上發布了Virtual process systems for part machining operations，闡釋了虛擬加工的多種場景，包括切削力、扭矩、驅動、穩定度和震動等指標。目前的現狀是，各種應用對于機械加工的場景進行了較好的數字化，但還缺乏單一的系統來實現所有解決方案。

ECOMATION提供的能源數字孿生體管理

除了Altintas關注的虛擬加工和機床，數字孿生體還可以在機床生命周期方面發揮作用，例如，能源消耗管理、部件的生命周期等，機床領域的專家進行了詳細的研究，歐盟也對相關項目進行了支助，例如，ECOMATION、ESTOMAD（Energy Software Tools for Sustainable Machine Design）等。

與國內系統級的解決方案不同，ECOMATION的解決方案從機床到部件級別的能源消耗都有跟蹤，形成了真正的數字化解決方案。據工業4.0研究院觀察，德國寶馬公司、戴姆勒等汽車企業就在做類似的能源管理應用。

Mikel Armendia、Aitor Alzaga等人針對機床的數字孿生體應用撰寫的論文表示，之所以采用數字孿生體來對機床進行管理，是因為隨著機床數字化程度加深，傳統的管理辦法不太有效，特別是信息物理系統（CPS，Cyber-Physical Systems）的方法。

數字孿生體可以獲得機床和使用過程的全方位信息（holistic information），這使得工業大數據的應用成為可能，簡單地講，機床領域的數字孿生體應用具有以下好處：

1. 通過對實際機床的監測獲得數據反饋，可以不斷優化數字孿生體，簡單地講，數字孿生體可以結合到物理孿生體反饋回來的數據進行系統級別的改進。

2. 通常情況下，生產系統的部署花費的時間會影響產品的上市時間，如果應用數字孿生體，可以實現所謂虛擬委托（virtual commissioning），這樣的做法可以減少裝備系統的部署時間。

3. 在對設備進行保養修理等過程中，數字孿生體可以用來提升設備健康管理能力，利用大數據對虛擬設備（數字孿生體）進行訓練，從而提升物理孿生體的應用效果。

4. 通過把數字孿生體集成到控制系統中去，從而更為方便優化機床的性能。

工業4.0研究院數字孿生體研究中心通過過去兩年時間的研究，得出了與Mikel Armendia等人類似的結論，那就是在機床領域的數字孿生體應用，缺乏統一的思路和方法，主要以非標的個性化試驗為主，國內一些參與機床或生產現場數字孿生體應用的案例，也大都如此。

接下來要進一步推進數字孿生體在機械或機床領域的應用，應該盡量系統化一些，不應該只停留在試驗或可控的環境，這樣才可能有較大的突破。