航空原始设备制造商如何利用数字孪生优化制造

数字孪生技术正在悄然改写航空航天制造业的规则。数字孪生曾经是一个充满未来感的概念，如今已成为航空原始设备制造商 (OEM) 降低生产成本、加快上市时间和提升飞机可靠性的关键工具。

数字孪生是数据驱动的虚拟模型，能够反映物理系统，不断从现实世界的输入中学习，帮助原始设备制造商在任何物理硬件建造或部署之前就模拟结果、测试设计并预测维护需求。他们还可以测试新的车间布局，以了解其对生产产出的影响。

空客、劳斯莱斯、西门子和贝尔等公司已经从中获益。空客利用全生命周期数字模型，大幅缩短了 A320 和 A350 项目的生产周期（空客新闻中心)，西门子声称，数字孪生技术已帮助一些航空航天客户将工程返工成本从 20% 降低至 1% (航空国际新闻）。

本文探讨了航空原始设备制造商如何使用数字孪生更快、更安全地设计和制造飞机，并培养下一代航空专业人员。

什么是数字孪生？为什么它们如此重要？

数字孪生是物理对象、流程或系统的活生生的、不断演化的复制品，它通过持续输入实时数据来模拟现实世界的行为。在航空领域，这可能意味着发动机或整条生产线的孪生。

数字孪生技术得益于物联网 (IoT) 传感器、人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法以及云端分析等技术。这些技术使制造商能够在实际生产之前虚拟复制从机翼气流到新饮料车尺寸等所有要素。这些模型是动态的，会根据运行数据不断更新，并与几乎无限场景的模拟相关联。

对于原始设备制造商来说，其价值显而易见。他们无需依赖昂贵且耗时的反复试验，而是可以通过数字化方式验证设计，避免代价高昂的错误。

在西门子，数字孪生软件正在帮助 JetZero 等初创公司将飞机认证时间缩短至五年，这比波音 787 或空客 A350 等传统项目要快得多（航空国际新闻）。

西门子数字工业软件公司航空航天、国防和海洋工业副总裁 Todd Tuthill 表示，他们的技术可以制造和认证一架可搭载 250 名乘客的混合翼机身飞机，“所用时间仅为其他原始设备制造商认证其最新全新设计所需时间的三分之二”。

Tuthill 将这些积极的时间表归功于他们卓越的数字孪生技术，并表示他们现在可以“在飞机制造完成之前就进行飞行”——甚至在工厂建成之前。

数字孪生也是劳斯莱斯“智能发动机”计划的核心部分。该公司利用传感器数据和实时分析来模拟发动机在极端条件下的表现，远远超出了传统物理测试所能达到的范围。劳斯莱斯媒体）。

劳斯莱斯数字系统副总裁 Nick Ward 表示航空航天制造与设计它可以减少原型数量、缩短时间表、提高性能并提高投资回报率（航空航天制造设计）。

沃德表示，他们的喷气发动机设计精良，维护保养得当，以至于劳斯莱斯的遄达发动机在“重大发动机事件”之间可以环球飞行1000多次。该公司的多变量预测可以反映零件的性能，并提供精确到“每个零件编号的预测性维护期限”。

利用虚拟信心加速飞机设计

数字孪生正在改变原始设备制造商（OEM）处理飞机设计早期阶段的方式。在空客，工程师们使用基于物理的仿真和详细的3D模型来缩短设计周期并减少质量问题，尤其是在A320和A350系列飞机上。空客新闻中心）。

空客的飞行实验室（FlightLab）是一架经过改装的H130直升机，已用于测试自主系统、旋翼撞击避免和简化的电传操纵系统。与此同时，其“颠覆性实验室”（DisruptiveLab）演示机则专注于减少阻力和二氧化碳排放。该公司估计，“颠覆性实验室”与现有设计相比，可将燃油消耗降低50%（垂直的）。

劳斯莱斯在发动机开发方面也采取了类似的方法（劳斯莱斯媒体）副总裁 Nick Ward 表示，“每天都会向航空公司提供新的准确信息，并无缝地供他们的维护调度人员使用。”

劳斯莱斯的初步报告显示，数据集成取得了巨大进展，大大延长了发动机和其他昂贵部件的使用寿命，甚至将首次发动机拆卸时间延长了近 50%（航空航天制造与设计）。

沃德说：“当你拥有这种级别的监控和数据时，他们以前的预防性维护方法就过时了。”故障几乎总是可以追溯到单个部件级别，并且远早于计划的维护周期。

该公司实现“零错误预测”目标的成功率为“100%”。

在这些例子中，数字孪生使 OEM 能够更快地制造更智能、更安全的飞机，同时减少生产和性能意外。

更智能的制造：原始设备制造商如何优化生产线

设计飞机是一项挑战。而规模化、高效、零延误地制造飞机又是另一项挑战。数字孪生技术在这方面也展现出巨大的价值，尤其是在生产线规划和仿真方面。

JetZero 非常重视一次性做好制造流程。利用西门子的数字孪生工具，该公司可以在施工开始之前模拟生产流程、识别瓶颈并优化工厂布局。航空国际新闻西门子副总裁托德·图希尔（Todd Tuthill）告诉《国际航空新闻》（AIN）：“我迫不及待地想建一个（数字孪生）工厂，结果却发现我设计错了。” 这项技术的意义在于：通过虚拟方式而非物理方式修复错误。

空客在其PioneerLab和Racer演示机上也采取了类似的方法，测试了从旋翼撞击传感器到空气动力学效率再到混合动力推进系统等所有方面。目标是在验证组件的同时，同步优化装配线和维护方案。垂直的）。

在该公司位于伊列斯卡斯和圣埃洛伊的工厂内，数字孪生监控着从机器振动到温度和湿度的一切。这些数据为质量控制、机器维护和工作流程优化等决策提供信息。空客新闻中心)。此外，智能眼镜和平板电脑还可以为工厂工人提供虚拟培训，甚至在他们进入车间之前。

这些技术优势令人惊叹。空客Racer直升机通过在巡航高度将两台发动机中的一台置于待命状态，节省了20%的燃油，同时飞行速度仍然远超普通直升机。此外，它的机翼可以提供直升机40%的升力，从而减轻了旋翼的压力。它还能减少振动，从而提高乘客和飞行员的舒适度。空客新闻中心）。

减少飞机停机时间

对于航空原始设备制造商和运营商而言，停机都是灾难性的。每架停飞的飞机都意味着收入损失、调度难题以及层层延误。除了制造业之外，数字孪生技术对MRO（维护、修理和大修）公司也越来越重要。

发动机或起落架部件的数字孪生模型可以持续接收来自嵌入式物联网传感器的数据，追踪磨损情况，并模拟各种条件下的退化情况。例如，通用电气公司已经为起落架等单个部件开发了数字孪生模型，以便深入了解零件的生命周期（航空时间）。

据德勤称，预测性维护计划可以减少飞机停机时间 15%，提高劳动生产率 20%，并降低维护成本 18-25%（航空时间）。麦肯锡补充道，这种方法还可以将飞机可用性提高 15%。

法航荷航是高度依赖人工智能增强型数字孪生技术的大型航空公司之一。通过将谷歌云的生成式人工智能工具与全机队传感器数据相结合，该航空公司可以将维护数据分析时间从数小时压缩到数分钟。航空时间)。迄今为止，法航荷航集团已利用 104 个数字孪生模型的 90 多万个视图来推动这些可靠性胜利（Matterport）。

数字孪生还用于飞行前的飞行员巡检，可将机组人员的清洁时间缩短 30%，从而提高飞机的飞行准备程度（Matterport）。

达美航空近1000架干线飞机已接入空客Skywise平台，该平台允许实时数据流为其对应的数字孪生模型提供数据。超过5万名用户依靠该系统预测磨损、优化维护计划并避免飞机停飞（AoG）事件。空客新闻中心）。

洛克希德·马丁公司正在探索一项更具未来感的应用：打造“电子飞行员”数字孪生，不仅可以实时监控飞机系统，还能实时监控人类飞行员。这些数字副驾驶最终可以在关键操作中提供协助。航空时间）。

模拟、培训和劳动力发展

随着数字系统的发展，操作和维护这些系统的人员也必须随之改进。这对航空业来说是一个日益严峻的挑战，因为航空业的员工正在老龄化，而下一代需要一套全新的技能——既要掌握机械技能，又要掌握数字技能。

该行业面临着精通数字技术的技术人员短缺的问题。波音公司预测，未来20年将新增71.6万名维护专业人员，而航空技术人员教育委员会（ATEC）警告称，他们缺乏培训师。航空时间）。

与人工智能可能取代工人的其他行业不同，航空业需要熟练的专业人员来工作和数字工具。数字孪生的兴起意味着当今的技术人员除了掌握传统的扳手操作技能外，还必须了解数据模型、预测分析和仿真工具。培训计划正在缓慢地适应，但势头强劲。

增强现实 (AR)、虚拟现实 (VR) 和沉浸式模拟正成为技能提升项目的关键组成部分。同样，像 AK GO 和 AK View 这样的解决方案提供了基于 AR 的培训环境，可以模拟紧急程序和维护任务（航空时间）。

莱昂纳多公司更进一步，创建了其 Proteus 无人直升机演示器的数字孪生，这使得团队可以在任何实机起飞之前，虚拟地开发和测试组件（垂直的）。合成环境既可用作开发沙箱，又可用作训练模拟器。

英国数字孪生中心于2024年5月启动，这是又一个重要举措。该中心专注于航空航天、航天和海事行业，致力于推动标准化和共享基础设施，使基于孪生的培训更加便捷。北约科学技术组织）。

数字化测试环境也是确保基于模拟的培训符合监管要求的关键。新框架旨在将飞行员能力项目与模拟器功能相结合，弥合培训真实性与认证标准之间的差距。英国皇家航空学会）。

人工智能工具要想取得成功，培训必不可少。航空业的未来或许是数字化的，但它仍然依赖于高技能人才。

人工智能驱动的现实

西门子正在利用其 NX Immersive Designer 突破 AI 与现实世界的界限，该产品结合了增强现实、语音命令和生成式 AI，让工程师能够在现实世界中与 3D 模型进行交互 (S西门子新闻中心）。

在 2025 年巴黎航展上，西门子将这种体验比作功能性全息甲板（来自电视星际迷航)，在完全沉浸式的环境中将飞机设计变为现实（航空国际新闻）。

西科斯基的 Matrix 自主系统已在现实世界中执行飞行任务。2024 年，该系统使一架黑鹰直升机能够自主探测和扑灭模拟野火——识别火势、定位飞机，并在无需飞行员干预的情况下进行精确洒水。垂直的）。

采用的挑战和障碍

尽管做出了诸多承诺，但原始设备制造商在大规模采用数字孪生技术方面仍面临重大障碍。

互操作性是最大的挑战之一。在复杂的、跨国供应链绝非易事。制造商与数百家供应商合作，每家供应商使用不同的工具、标准和数据格式。让这些系统无缝且安全地交换数据是一个重大挑战。

成本是另一个限制因素。虽然数字孪生通常会导致长期储蓄前期投资可能非常高昂。复杂的传感器、云基础设施、AR（增强现实）头显、软件许可证和培训项目等成本加起来相当可观。对于规模较小的原始设备制造商 (OEM) 或二级和三级供应商来说，投资回报可能需要数年时间才能实现。

然后是人才缺口。如前所述，数字孪生系统需要能够将机械专业知识与数字技能相结合的混合型劳动力。目前，我们现有的合格员工队伍远远跟不上需求。公司已经缺少接受过传统培训的员工，更不用说那些知道如何有效使用新人工智能技术的人才了。航空时间）。

最后，监管框架仍在不断完善。尽管欧洲航空安全局 (EASA) 和美国联邦航空管理局 (FAA) 等机构已开始将模拟技术纳入认证流程，但对于纯数字验证将如何进行，尤其是在涉及安全关键部件时，仍然存在不确定性。英国皇家航空学会）。

下一步：数字孪生和人工智能在航空领域的近期前景

目前，数字孪生技术在航空领域的发展势头毋庸置疑，而且仍在持续加速。原始设备制造商 (OEM) 正在大力投资仿真、人工智能 (AI) 和沉浸式设计环境，这标志着飞机构思、制造乃至认证方式的重大转变。

最重要的设计和制造决策越来越多地在数字领域做出——远早于单个物理零件被加工或安装之前。

一个引人注目的例子是 JetZero，其数字孪生战略不仅限于飞机本身，还包括制造飞机的工厂。

JetZero 通过模拟产品和生产环境的每一个细节，开创了数字校样未来如何取代传统检测和认证工作流程的先例。企业无需等待漫长的物理验证和昂贵的迭代返工，只需向监管机构提供虚拟演示，证明其产品符合安全和质量标准——甚至在安装第一个工具之前即可实现。航空国际新闻）。

人工智能也在环境绩效方面开辟了新的领域。例如，在“清洁天空2”计划下开发的空客Racer直升机（欧盟清洁航空，垂直的)。对更加环保的飞行的追求推动了其人工智能系统的开发，该系统允许一个引擎在飞行过程中关闭，并且是一个强有力的现实世界例子，说明人工智能工具如何创造更快、更高效的技术，同时也对人类和地球更有利。

支持数字孪生的整体基础设施正在快速发展。数字孪生环境正在成为互联的系统，成为整个组织共享的事实来源。

空客的 Skywise 和达索系统的 3DEXPERIENCE 平台就是这一演变的典范。两者都正在成为实时、全公司协作的基础枢纽（空客新闻中心）这些平台支持各个业务层面的模拟驱动决策。

数据充分证明了其广泛应用。目前，超过 37 万客户（1250 万最终用户）使用 3DEXPERIENCE 作为其计算机辅助设计 (CAD) 平台。客户遍布 159 个国家/地区的 12 个行业（达索系统）。

该平台的广泛集成表明，至少在某些业务工作流程中，人工智能的应用已成为主流。改变航空航天业的生成技术也正在重塑汽车、航天和能源等其他行业。人工智能工具正在加速原型设计，减少材料浪费，并允许团队对复杂系统进行建模并测试假设。

随着越来越多的组织采用模拟、数据建模和 AI 驱动的洞察，更广泛部署 AI 的必要性也日益凸显。对于任何设计产品、管理系统、分析性能数据或执行治理协议的公司而言，AI 都能提供即时且可衡量的价值。

人工智能的数字孪生技术是航空业的基石。它最初只是一种可视化和设计工具，如今已成为几乎涵盖飞行和飞机管理各个环节的创新基石。这项技术很快将引领实时空域管理和定制化的乘客体验。虚拟与现实之间的界限将变得越来越模糊。

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常见问题解答

数字孪生技术存在多久了？

数字孪生的概念可以追溯到 20 世纪 60 年代美国宇航局的阿波罗计划，当时工程师建造了航天器的精确地面复制品，以模拟故障并在飞行前测试关键任务场景（NASA技术报告服务器）。其基础理论根源甚至可以追溯到 David Gelernter 1991 年出版的著作镜像世界，设想了复杂系统的数字反映（猴）。

制造业应用出现于 2002 年，当时密歇根大学的 Michael Grieves 博士提出了镜像空间模型，将物理资产、虚拟对应物和数据链路置于我们现在所说的数字孪生的核心（MDPI）。

但“数字孪生”这个术语本身最早是由美国宇航局技术专家约翰·维克斯于 2010 年提出的，他在该机构的航天器复制、模拟和维护路线图中正式定义了它（在）。

数字孪生技术在航空领域的应用有多长时间了？

自技术诞生以来，数字孪生就一直被用于航空航天工业。数字孪生最早于 20 世纪 60 年代用于美国宇航局的阿波罗计划（NASA技术报告服务器）。

制造业、汽车业、医疗保健业和建筑业 (AEC) 等其他行业直到 2010 年代才开始真正采用数字孪生技术，因为它使物联网传感器和云计算等技术成为可能（德勤洞察）。

2020年代初，新加坡、上海和赫尔辛基等城市采用了数字孪生技术来模拟城市基础设施、交通模式和环境影响。与此同时，公用事业公司也开始采用数字孪生技术来实时监控电网、管道和供水系统。德勤洞察，PricewaterhouseCoopers）。

数字孪生是AI技术演进的终点吗？

数字孪生是中点，而非终点。数字孪生是下一章的基础——认知孪生和数字线程（巴拉那天主教大学技术学院）。

认知孪生不仅仅是镜像和模拟系统；它们利用人工智能和机器学习实时自主决策。这些下一代模型可以优化生产、重新规划物流路线，甚至无需人工干预即可自我纠正。西门子已在开发将人工智能与实时数据流融合的系统，从而实现整个工业网络的更智能响应。西门子 Xcelerator）。

第二个前沿是数字线程，它将整个产品生命周期中的各个孪生模型连接起来。与独立模型不同，数字线程集成了从设计到退役的数据，实现了真正的端到端可追溯性和系统级优化。在航空和国防领域，这可能意味着监管机构可以虚拟地认证飞机系统，使用模拟来取代许多物理测试（德勤洞察）。