当今时代，“工业4.0”已经成为高端制造业的风向标。与过去的工业革命由单一核心技术引导不同，“工业4.0”的概念中虽然包含了很多新一代的制造工艺，但是这些工艺技术本身并不是革命性的，而是它们恰好处于这场制造业生态系统变革之中。因此，美国发布的《全球地平线》顶层科技规划文件和欧盟发布的框架计划中都提到，数字化技术所引导的智能制造才是最终能否实现新一轮工业革命的关键。其中，“数字孪生”技术被誉为未来有望改变航空制造业“游戏规则”的顶尖技术。
应运而生的新技术
作为高端、复杂制造业的代表，航空工业永远走在新技术应用的前沿。
早在十几年前，制造商们就开始应用数字化技术来设计和制造飞机。以A350XWB为例，通过使用达索3D Experience平台，空客在虚拟的数字世界中将项目相关的4000多人联系在一起，这其中有85%的人处于不同的供应链中，数字技术的应用使空客的飞机研制模式有了新的飞跃。
事实上，在A350XWB项目之前，空客的每个生产站点也都配有数字样机，但由于缺乏统一的数字平台将各个环节联系起来，在飞机研发和生产过程中常常出现脱节现象。因此，从A350XWB项目开始，空客对其数字化工具进行了全面升级。首先，空客采用了达索系统产品生命周期管理解决方案Enovia。该方案是3D Experience平台数字化设计和模拟功能的核心，可作为A350XWB设计数据的中央存储器和输送装置，能够帮助工程师更好地进行数据管理。其次，空客还采用了达索系统公司的CAD虚拟设计工具CATIA，以解决A350XWB超大型组件的设计问题。例如，由于“体格”较大，A350XWB的设计会产生大量的数据，其中仅机翼的设计就产生超过7TB的数据。第三，在A350XWB的设计中，空客还大量使用了有限元分析软件，帮助工程师了解新材料的性能和应力等问题。
此外，在A350XWB的研制过程中，空客还利用Enovia平台的协同技术，通过耳机或沉浸式投影机系统Cave技术与3D虚拟现实系统共同使用，工程师可以在飞机设计过程中就对机内零件实现可视化，使飞机系统组装可视化。如此一来，除了有助于设计工程师开展设计验证，还能够使从事飞机零件设计的所有工程师获取传输至VR兼容模块的三维设计数据。
在拥有了成熟的数字化设计和生产能力之后，随着物联网和大数据的兴起以及虚拟建模技术的发展，制造商们开始寻求更加精准的生产和设计手段，于是“数字孪生”的概念应运而生。美国《航空周刊》预测，“到2035 年，当航空公司接收一架飞机的时候，将同时验收另外一套数字模型，它就像飞机的一个忠诚的影子，伴随一生，从不消失。”
不仅仅是海量数据
数字孪生（Digital Twin）的概念最早出现在2003年，由Grieves教授在美国密歇根大学的产品全生命周期管理课程上提出。后来，美国国防部将数字孪生的概念引入到航天飞行器的健康维护等问题中。
数字孪生在虚拟环境中复现了产品和生产系统，使得产品和生产系统的数字空间模型和物理空间模型处于实时交互中，使二者能够及时地掌握彼此的动态变化并实时作出响应。
首先，数字孪生能够实现快速构思，即不仅能够对直接看到的物理对象进行描述，弥补思维过程中丢失的信息，而且能够基于看到的物理产品和虚拟产品的信息，了解和优化物理对象。
其次，数字孪生能够实现对比，即数字空间与物理空间是精准映射和共同进化的，有助于不断积累相关知识，以发现理想特征与实际趋势之间的误差，并进行定量和定性监测。
最后，数字孪生能够实现广域的协同，即以数字化方式模拟物理空间的实际行为，并将其叠加到数字空间（模型）中，从而突破个体数量和地域分布的限制，实现远程控制生产系统的制造执行。
通俗来讲，数字孪生是对应于物理实体的数字模型，是面向飞行器全寿命周期并采用单一数据源实现物理空间和信息空间的双向连接。数字孪生的构建基于设计阶段生成的物理、功能模型，并在随后的制造和使用阶段，通过与物理实体之间的数据和信息交互，不断提高自身的完整性和精确度，最终实现对飞行器物理实体的完全、精确描述。
在飞机制造领域，数字孪生技术的应用以海量数据为基础。数字孪生的构建要基于全要素、全生命周期的数据，主要包括：设计数据、工艺数据、制造数据、总装数据、检验数据、试飞数据、使用数据，甚至还包括相关研制企业的研发数据、基础元器件原材料数据等。
从这个角度来看，數字孪生是一个对物理实体或流程的数字化镜像。创建数字孪生的过程，集成了人工智能、机器人、传感器数据等一系列先进技术，以建立一个可以实时更新的、现场感极强的“真实”模型，用来支撑物理产品生命周期各项活动的决策。利用真实数据和虚拟模型相结合分析，可以提前预知可能出现的问题，从而实现对飞行器制造性、检测性和保障性的评价与优化，支持飞行器的生产、使用和维修。
未来发展潜力无限
如今，一些敢于“尝鲜”的制造商已经意识到，如果将数字孪生技术引入生产线，就可以提前对生产进行仿真和模拟，并将真实参数传送到实际生产中，从而有效减少误差和风险。待厂房和生产线建成之后，日常的运行和维护再通过数字孪生进行交互，就能够迅速找出问题所在，提高工作效率。
2011年，空客与Ubisense集团合作，通过使用其开发的“智能空间”解决方案，在A350XWB总装生产线部署了数字孪生技术。这一解决方案通过将定位技术集成到单一的生产运行视图中，使制造流程完全可视化，工艺装备及其在部装厂和总装厂内的分布情况也能一目了然。如今，“智能空间”解决方案已经在包括A330、A380和A400M的生产线上得到了应用。
在“智能空间”解决方案中，空客通过在关键工装、物料和零部件上使用视频识别技术（RFID），生成了A350XWB总装线的数字孪生，从而能够通过模型预测生产中可能遇到的瓶颈，提前解决问题，不断提高飞机总装效率。
此外，“智能空间”解决方案还拓展了A350XWB总装线上已有的可视化解决方案，连接了总装设备安装流程的额外区域，以支持生产提速。同时，该解决方案还提供对资产的实时跟踪和定位，自动更新ERP系统的资产位置和状态数据，提升报告的精度和时效性，使之前手动无法完成的运动路径分析成为可能。而所有这些数据都会在相应的图表或实时位置中得以呈现，极大提高了工人的工作效率。
除了制造商之外，航空公司也开始着手利用数字孪生技术降低运营成本。现代飞机能够产生万亿字节的数据，一旦这些数据被收集，就能创建出一套详细的虚拟数字模型，并可以对部件或系统的工作状态进行评估。显然，数字孪生技术为飞机维修与维护开拓了新的思路。
以飞机发动机为例，其维修数据与发动机历史工作情况相关，通过“数字孪生”高保真模拟平台可反映发动机内部工作情况，进而对发动机的状态进行分析，且能够以此改进发动机的维修管理模式，使发动机具备更长的使用寿命，减少每次进场维修的停场时间。
当飞机在空中飞行时，利用數字孪生技术还可以将发动机的工作情况实时地呈现给在地面监控室的工程师，并连接到航空公司的IT系统，帮助航空公司提前制定发动机维护和维修计划。
而要实现这个设想，就需要工程师在发动机设计和制造阶段编写数千个特定于每个实物的数据点。然后，用这些数据点来构建一个数字模型，实现实时跟踪和监视实物，提供实物生命周期中的基本信息，如发动机温度、压力和气流速率等。在此基础上，利用数字孪生技术构建实物的虚拟模型后，航空公司就可以根据天气、发动机性能、操作和其他变量的“模拟”来获得早期预警和预测。
此外，数字孪生技术还有助于工程师和维修技术人员对发动机的工作原理有更深入的了解。由于物联网可为成千上万的物理航空零件提供实时数据连接，这样，虚拟的物理原型就成为飞机实际飞行的实时代表，为工程师了解飞机工作原理、检测飞机故障情况及开展故障预防提供极大的便利。
需要指出的是，尽管数字孪生技术有诸多优点，但是在实际使用中还需要有具备耐高温的新型传感器，以满足航空发动机的工作环境要求。同时，还需要研发出具备高度专业化和安全性的软件代码，以保证整个虚拟原型及传输网络的安全。
如今，距离数字孪生这一概念的提出已经过去了十多年，这一技术已经成为美国航空航天局和欧盟顶层战略的重要组成部分，波音、空客、GE等国外先进制造商已经联合达索、西门子、ANSYS等知名工业软件提供商围绕数字孪生技术开展了大量研究。我国在数字化领域整体上起步较晚，目前在基于模型的系统工程方面，与欧美飞机制造商相比还有一定的差距，数字孪生的概念和应用还无从谈起。在“工业4.0”的大背景下，如何加快对新技术的学习和应用，值得引起工业部门和制造商的关注和重视。