DigiTwin | 中小企业数字孪生应用路径

Digital twin understanding and adoption in small- and medium-sized enterprises: a case study

A. Koskinen, T. Kaarlela, V. Tuura, M. Timperi-Koski, M. Saunila, M. Verdugo, L. Obrezkov, E. Kurvinen, A. Vuotikka

摘要

尽管数字孪生能够提升产品开发与生产绩效，但由于术语定义不清、附加价值不确定以及缺乏实践性指导，其在中小企业中的应用仍然有限。本文通过两种互补方法研究这些挑战：一是应用成熟的数字孪生成熟度模型，二是开发导航工具。成熟度模型能够识别技术层面的差距，但无法提供可执行的实施路径。导航工具则通过整合数字孪生概念、能力要素、准备度与适用性评估，引导潜在行动方案，帮助中小制造企业理解数字孪生并识别相关应用领域。

1. 引言

数字孪生提出已逾二十年，并逐渐形成工业标准框架，但中小企业受资源有限、数字能力不足、组织变革困难及长期规划缺失影响，导入进展缓慢。文章指出，数字孪生虽能贯穿设计、制造、运维与回收全生命周期创造价值，但中小企业缺少可操作的落地方法。因此研究提出以成熟度评估结合导航工具，帮助企业识别现状、确定优先发展方向并寻找实际收益点。

2.  数字孪生与研究动机

2.1 数字孪生的概念、分类与结构框架

梳理了数字孪生的分类方式，包括生命周期导向与数据集成导向两大类。从应用角度，数字孪生可分为产品、生产和性能三类。在结构框架方面，五维模型（物理实体、数字实体、服务、数据、连接）为理解数字孪生的功能完整性和集成就绪度提供了系统性视角。工业物联网作为数字孪生的基础支撑，通过数据采集连接物理与数字系统，并支持预测性维护、过程优化等应用。

图3. 五维数字孪生模型示意图

2.2. 中小企业的数字孪生应用现状与挑战

当前中小企业多数仍停留在探索或试点阶段，实际部署比例较低，且多为概念验证项目。

中小企业面临的数字孪生应用障碍涵盖技术、组织和战略多个领域，主要包括：资金与人才不足、数据质量差、系统集成困难、价值主张不清晰及变革管理能力弱。现有工具多聚焦一般数字化转型，缺乏专门面向数字孪生的实践指导，因此需要开发适用于中小企业的新型导航工具。

3. 方法

3.1 案例企业与产品

研究对象为芬兰制造企业 Global Boiler Works Oy，该公司专注于工业产品设计与制造，具备结构分析、仿真及材料测试能力。企业希望借助数字孪生提升产品研发与生命周期管理水平。研究选取其自主开发的摩擦测量设备作为案例，该设备用于测量接触压力与表面粗糙度对静摩擦系数的影响，可实时显示压缩力、切向力及位移数据，属于典型的高定制、小批量工业设备。

3.2 数字孪生准备度评估

研究采用五维数字孪生模型，从物理实体、数字实体、数据、服务和连接五个维度进行评价，每个维度包含五项指标，共25项评分标准，采用0至3分量表。该模型适用于单一设备层面的细粒度分析，能够识别传感、建模、数据流动、系统连接及服务能力方面的具体短板，为后续数字孪生部署提供基础诊断。

3.3 导航工具设计

为弥补成熟度模型“发现问题但难指导行动”的不足，研究开发了导航工具。工具包含五部分：数字孪生概念介绍、总体准备度问卷、导航地图、应用场景说明及场景适配问卷。总体问卷围绕管理、专业能力和技术基础展开；导航地图则将数字孪生能力划分为23项功能模块，引导企业从低复杂度应用逐步过渡到高价值应用；适配问卷用于判断不同场景的收益、可行性与优先级。

4. 结果与讨论

4.1 成熟度模型结果

案例设备总得分为27/75，整体数字成熟度偏低。其中最大瓶颈是“连接维度”几乎为空，说明设备虽具备一定传感与机械基础，但缺乏联网、数据同步与远程交互能力，因此尚无法形成真正的数字孪生系统。同时设备部分功能仍依赖人工操作，自动控制程度有限，也限制了双向反馈能力。研究指出，若增加基础通信模块、数据记录与云端连接功能，即可较低成本升级至数字影子阶段。

4.2 导航工具结果

企业反馈认为，导航工具显著提升了其对数字孪生的理解，使其认识到数字孪生不仅是数据连接，更是一套服务运营与决策优化的能力体系。通过筛选后，企业识别出三个优先应用方向：操作培训、质量与合规管理、报警管理。其中报警管理得分最高，说明企业当前最迫切需求是提升运行透明度、异常识别效率与决策支持能力，而非复杂仿真建模。工具帮助企业从“技术驱动思维”转向“价值驱动思维”，明确了可立即推进的实施起点。

5. 结论与未来工作

研究表明，成熟度模型适合识别企业现有能力短板，导航工具则更适合指导企业选择现实可行的应用路径，两者结合可形成中小企业数字孪生导入框架。该方法尤其适用于生产高定制、低批量实体产品的制造企业。未来研究可扩大案例样本、优化问卷问题设计，并建设在线平台，提高工具的普适性与推广效率。

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