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導讀：據defence網站8月17日報道，洛克希德·馬丁 F-22 猛禽戰斗機的對稱視圖。國防科技公司洛克希德·馬丁是眾多使用數字孿生技術為政府和私營部門客戶開發和運營復雜系統的制造商之一。 數字孿生正在改變航空原始設備制造商（OEM）設計、制造和維護飛機的方式。以下是空客、羅羅公司和貝爾等領先企業如何利用數字孿生優化制造和運營。 數字孿生技術正在悄然改寫航空航天制造業的規則。數字孿生曾經是一個充滿未來感的概念，如今已成為航空原始設備制造商 (OEM) 降低生產成本、加快上市時間和提升飛機可靠性的關鍵工具。 數字孿生是數據驅動的虛擬模型，能夠反映物理系統，不斷從現實世界的輸入中學習，幫助原始設備制造商在任何物理硬件建造或部署之前就模擬結果、測試設計并預測維護需求。他們還可以測試新的車間布局，以了解其對生產產出的影響。 空客、羅羅公司、西門子和貝爾等公司已經從中獲益。空客利用全生命周期數字模型，大幅縮短了 A320 和 A350 項目的生產周期（空客新聞中心 )，西門子聲稱，數字孿生技術已幫助一些航空航天客戶將工程返工成本從 20% 降低至 1% (航空國際新聞）。 本文探討了航空原始設備制造商如何使用數字孿生更快、更安全地設計和制造飛機，并培養下一代航空專業人員。 什么是數字孿生？為什么它們如此重要？ 數字孿生是物理對象、流程或系統的活生生的、不斷演化的復制品，它通過持續輸入實時數據來模擬現實世界的行為。在航空領域，這可能意味著發動機或整條生產線的孿生。 數字孿生技術得益于物聯網 (IoT) 傳感器、人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 算法以及云端分析等技術。這些技術使制造商能夠在實際生產之前虛擬復制從機翼氣流到新飲料車尺寸等所有要素。這些模型是動態的，會根據運行數據不斷更新，并與幾乎無限場景的模擬相關聯。 對于原始設備制造商來說，其價值顯而易見。他們無需依賴昂貴且耗時的反復試驗，而是可以通過數字化方式驗證設計，避免代價高昂的錯誤。 在西門子，數字孿生軟件正在幫助 JetZero 等初創公司將飛機認證時間縮短至五年，這比波音 787 或空客 A350 等傳統項目要快得多（航空國際新聞 ）。 西門子數字工業軟件公司航空航天、國防和海洋工業副總裁 Todd Tuthill 表示，他們的技術可以制造和認證一架可搭載 250 名乘客的混合翼機身飛機，“所用時間僅為其他原始設備制造商認證其最新全新設計所需時間的三分之二”。 Tuthill 將這些積極的時間表歸功于他們卓越的數字孿生技術，并表示他們現在可以“在飛機制造完成之前就進行飛行”——甚至在工廠建成之前。 數字孿生也是羅羅公司“智能發動機”計劃的核心部分。該公司利用傳感器數據和實時分析來模擬發動機在極端條件下的表現，遠遠超出了傳統物理測試所能達到的范圍。羅羅公司媒體 ）。 羅羅公司數字系統副總裁 Nick Ward 表示航空航天制造與設計 它可以減少原型數量、縮短時間表、提高性能并提高投資回報率（航空航天制造設計 ）。 沃德表示，他們的噴氣發動機設計精良，維護保養得當，以至于羅羅公司的遄達發動機在“重大發動機事件”之間可以環球飛行1000多次。該公司的多變量預測可以反映零件的性能，并提供精確到“每個零件編號的預測性維護期限”。 利用數字孿生加速飛機設計 數字孿生正在改變原始設備制造商（OEM）處理飛機設計早期階段的方式。在空客，工程師們使用基于物理的仿真和詳細的3D模型來縮短設計周期并減少質量問題，尤其是在A320和A350系列飛機上。空客新聞中心）。 空客的飛行實驗室（FlightLab）是一架經過改裝的H130直升機，已用于測試自主系統、旋翼撞擊避免和簡化的電傳操縱系統。與此同時，其“顛覆性實驗室”（DisruptiveLab）演示機則專注于減少阻力和二氧化碳排放。該公司估計，“顛覆性實驗室”與現有設計相比，可將燃油消耗降低50%（垂直的）。 羅羅公司在發動機開發方面也采取了類似的方法（羅羅公司媒體）副總裁 Nick Ward 表示，“每天都會向航空公司提供新的準確信息，并無縫地供他們的維護調度人員使用。” 羅羅公司的初步報告顯示，數據集成取得了巨大進展，大大延長了發動機和其他昂貴部件的使用壽命，甚至將首次發動機拆卸時間延長了近 50%（航空航天制造與設計）。 沃德說：“當你擁有這種級別的監控和數據時，他們以前的預防性維護方法就過時了。”故障幾乎總是可以追溯到單個部件級別，并且遠早于計劃的維護周期。 該公司實現“零錯誤預測”目標的成功率為“100%”。 在這些例子中，數字孿生使 OEM 能夠更快地制造更智能、更安全的飛機，同時減少生產和性能意外。 更智能的制造：原始設備制造商如何優化生產線 設計飛機是一項挑戰。而規模化、高效、零延誤地制造飛機又是另一項挑戰。數字孿生技術在這方面也展現出巨大的價值，尤其是在生產線規劃和仿真方面。 JetZero 非常重視一次性做好制造流程。利用西門子的數字孿生工具，該公司可以在施工開始之前模擬生產流程、識別瓶頸并優化工廠布局。航空國際新聞西門子副總裁托德·圖希爾（Todd Tuthill）告訴《國際航空新聞》（AIN）：“我迫不及待地想建一個（數字孿生）工廠，結果卻發現我設計錯了。” 這項技術的意義在于：通過虛擬方式而非物理方式修復錯誤。 空客在其PioneerLab和Racer演示機上也采取了類似的方法，測試了從旋翼撞擊傳感器到空氣動力學效率再到混合動力推進系統等所有方面。目標是在驗證組件的同時，同步優化裝配線和維護方案。垂直的）。 在該公司位于伊列斯卡斯和圣埃洛伊的工廠內，數字孿生監控著從機器振動到溫度和濕度的一切。這些數據為質量控制、機器維護和工作流程優化等決策提供信息。空客新聞中心)。此外，智能眼鏡和平板電腦還可以為工廠工人提供虛擬培訓，甚至在他們進入車間之前。 這些技術優勢令人驚嘆。空客Racer直升機通過在巡航高度將兩臺發動機中的一臺置于待命狀態，節省了20%的燃油，同時飛行速度仍然遠超普通直升機。此外，它的機翼可以提供直升機40%的升力，從而減輕了旋翼的壓力。它還能減少振動，從而提高乘客和飛行員的舒適度。空客新聞中心）。 減少飛機停機時間 對于航空原始設備制造商和運營商而言，停機都是災難性的。每架停飛的飛機都意味著收入損失、調度難題以及層層延誤。除了制造業之外，數字孿生技術對MRO（維護、修理和大修）公司也越來越重要。 發動機或起落架部件的數字孿生模型可以持續接收來自嵌入式物聯網傳感器的數據，追蹤磨損情況，并模擬各種條件下的退化情況。例如，通用電氣公司已經為起落架等單個部件開發了數字孿生模型，以便深入了解零件的生命周期（航空時間）。 據德勤稱，預測性維護計劃可以減少飛機停機時間 15%，提高勞動生產率 20%，并降低維護成本 18-25%（航空時間）。麥肯錫補充道，這種方法還可以將飛機可用性提高 15%。 法航荷航是高度依賴人工智能增強型數字孿生技術的大型航空公司之一。通過將谷歌云的生成式人工智能工具與全機隊傳感器數據相結合，該航空公司可以將維護數據分析時間從數小時壓縮到數分鐘。航空時間)。迄今為止，法航荷航集團已利用 104 個數字孿生模型的 90 多萬個視圖來推動這些可靠性勝利（Matterport）。 數字孿生還用于飛行前的飛行員巡檢，可將機組人員的清潔時間縮短 30%，從而提高飛機的飛行準備程度（Matterport）。 達美航空近1000架干線飛機已接入空客Skywise平臺，該平臺允許實時數據流為其對應的數字孿生模型提供數據。超過5萬名用戶依靠該系統預測磨損、優化維護計劃并避免飛機停飛（AoG）事件。空客新聞中心）。 洛克希德·馬丁公司正在探索一項更具未來感的應用：打造“電子飛行員”數字孿生，不僅可以實時監控飛機系統，還能實時監控人類飛行員。這些數字副駕駛最終可以在關鍵操作中提供協助。航空時間）。 模擬、培訓和勞動力發展 隨著數字系統的發展，操作和維護這些系統的人員也必須隨之改進。這對航空業來說是一個日益嚴峻的挑戰，因為航空業的員工正在老齡化，而下一代需要一套全新的技能——既要掌握機械技能，又要掌握數字技能。 該行業面臨著精通數字技術的技術人員短缺的問題。波音公司預測，未來20年將新增71.6萬名維護專業人員，而航空技術人員教育委員會（ATEC）警告稱，他們缺乏培訓師。航空時間 ）。 與人工智能可能取代工人的其他行業不同，航空業需要熟練的專業人員來工作和數字工具。數字孿生的興起意味著當今的技術人員除了掌握傳統的扳手操作技能外，還必須了解數據模型、預測分析和仿真工具。培訓計劃正在緩慢地適應，但勢頭強勁。 增強現實 (AR)、虛擬現實 (VR) 和沉浸式模擬正成為技能提升項目的關鍵組成部分。同樣，像 AK GO 和 AK View 這樣的解決方案提供了基于 AR 的培訓環境，可以模擬緊急程序和維護任務（航空時間）。 萊昂納多公司更進一步，創建了其 Proteus 無人直升機演示器的數字孿生，這使得團隊可以在任何實機起飛之前，虛擬地開發和測試組件（垂直的）。合成環境既可用作開發沙箱，又可用作訓練模擬器。 英國數字孿生中心于2024年5月啟動，這是又一個重要舉措。該中心專注于航空航天、航天和海事行業，致力于推動標準化和共享基礎設施，使基于孿生的培訓更加便捷。北約科學技術組織 ）。 數字化測試環境也是確保基于模擬的培訓符合監管要求的關鍵。新框架旨在將飛行員能力項目與模擬器功能相結合，彌合培訓真實性與認證標準之間的差距。英國皇家航空學會）。 人工智能工具要想取得成功，培訓必不可少。航空業的未來或許是數字化的，但它仍然依賴于高技能人才。 人工智能驅動的現實 西門子正在利用其 NX Immersive Designer 突破 AI 與現實世界的界限，該產品結合了增強現實、語音命令和生成式 AI，讓工程師能夠在現實世界中與 3D 模型進行交互 (S西門子新聞中心 ）。 在 2025 年巴黎航展上，西門子將這種體驗比作功能性全息甲板（來自電視星際迷航)，在完全沉浸式的環境中將飛機設計變為現實（航空國際新聞 ）。 西科斯基的 Matrix 自主系統已在現實世界中執行飛行任務。2024 年，該系統使一架黑鷹直升機能夠自主探測和撲滅模擬野火——識別火勢、定位飛機，并在無需飛行員干預的情況下進行精確灑水。垂直的）。 工業應用的挑戰和障礙 盡管做出了諸多承諾，但原始設備制造商在大規模采用數字孿生技術方面仍面臨重大障礙。 互操作性是最大的挑戰之一。在復雜的、跨國供應鏈絕非易事。制造商與數百家供應商合作，每家供應商使用不同的工具、標準和數據格式。讓這些系統無縫且安全地交換數據是一個重大挑戰。 成本是另一個限制因素。雖然數字孿生通常會導致長期儲蓄前期投資可能非常高昂。復雜的傳感器、云基礎設施、AR（增強現實）頭顯、軟件許可證和培訓項目等成本加起來相當可觀。對于規模較小的原始設備制造商 (OEM) 或二級和三級供應商來說，投資回報可能需要數年時間才能實現。 然后是人才缺口。如前所述，數字孿生系統需要能夠將機械專業知識與數字技能相結合的混合型勞動力。目前，我們現有的合格員工隊伍遠遠跟不上需求。公司已經缺少接受過傳統培訓的員工，更不用說那些知道如何有效使用新人工智能技術的人才了。航空時間）。 最后，監管框架仍在不斷完善。盡管歐洲航空安全局 (EASA) 和美國聯邦航空管理局 (FAA) 等機構已開始將模擬技術納入認證流程，但對于純數字驗證將如何進行，尤其是在涉及安全關鍵部件時，仍然存在不確定性。英國皇家航空學會 ）。 下一步：數字孿生和人工智能在航空領域的近期前景 目前，數字孿生技術在航空領域的發展勢頭毋庸置疑，而且仍在持續加速。原始設備制造商 (OEM) 正在大力投資仿真、人工智能 (AI) 和沉浸式設計環境，這標志著飛機構思、制造乃至認證方式的重大轉變。 最重要的設計和制造決策越來越多地在數字領域做出——遠早于單個物理零件被加工或安裝之前。 一個引人注目的例子是 JetZero，其數字孿生戰略不僅限于飛機本身，還包括制造飛機的工廠。 JetZero 通過模擬產品和生產環境的每一個細節，開創了數字校樣未來如何取代傳統檢測和認證工作流程的先例。企業無需等待漫長的物理驗證和昂貴的迭代返工，只需向監管機構提供虛擬演示，證明其產品符合安全和質量標準——甚至在安裝第一個工具之前即可實現。航空國際新聞 ）。 人工智能也在環境績效方面開辟了新的領域。例如，在“清潔天空2”計劃下開發的空客Racer直升機（歐盟清潔航空，垂直的)。對更加環保的飛行的追求推動了其人工智能系統的開發，該系統允許一個引擎在飛行過程中關閉，并且是一個強有力的現實世界例子，說明人工智能工具如何創造更快、更高效的技術，同時也對人類和地球更有利。 支持數字孿生的整體基礎設施正在快速發展。數字孿生環境正在成為互聯的系統，成為整個組織共享的事實來源。 空客的 Skywise 和達索系統的 3DEXPERIENCE 平臺就是這一演變的典范。兩者都正在成為實時、全公司協作的基礎樞紐（空客新聞中心）這些平臺支持各個業務層面的模擬驅動決策。 數據充分證明了其廣泛應用。目前，超過 37 萬客戶（1250 萬最終用戶）使用 3DEXPERIENCE 作為其計算機輔助設計 (CAD) 平臺。客戶遍布 159 個國家/地區的 12 個行業（達索系統）。 該平臺的廣泛集成表明，至少在某些業務工作流程中，人工智能的應用已成為主流。改變航空航天業的生成技術也正在重塑汽車、航天和能源等其他行業。人工智能工具正在加速原型設計，減少材料浪費，并允許團隊對復雜系統進行建模并測試假設。 隨著越來越多的組織采用模擬、數據建模和 AI 驅動的洞察，更廣泛部署 AI 的必要性也日益凸顯。對于任何設計產品、管理系統、分析性能數據或執行治理協議的公司而言，AI 都能提供即時且可衡量的價值。 人工智能的數字孿生技術是航空業的基石。它最初只是一種可視化和設計工具，如今已成為幾乎涵蓋飛行和飛機管理各個環節的創新基石。這項技術很快將引領實時空域管理和定制化的乘客體驗。虛擬與現實之間的界限將變得越來越模糊。 利用為實際正常運行時間而構建的人工智能來加強您的航空供應鏈。 與 ePlaneAI 聯系，降低 AOG 風險，精簡庫存，并將維護數據轉化為果斷行動。立即聯系 ePlaneAI 代表，了解我們的客戶如何從 mont one 獲得實際投資回報。立即聯系。 常見問題解答 數字孿生技術存在多久了？ 數字孿生的概念可以追溯到 20 世紀 60 年代美國宇航局的阿波羅計劃，當時工程師建造了航天器的精確地面復制品，以模擬故障并在飛行前測試關鍵任務場景（NASA技術報告服務器 ）。其基礎理論根源甚至可以追溯到 David Gelernter 1991 年出版的著作鏡像世界，設想了復雜系統的數字反映（猴）。 制造業應用出現于 2002 年，當時密歇根大學的 Michael Grieves 博士提出了鏡像空間模型，將物理資產、虛擬對應物和數據鏈路置于我們現在所說的數字孿生的核心（MDPI）。 但“數字孿生”這個術語本身最早是由美國宇航局技術專家約翰·維克斯于 2010 年提出的，他在該機構的航天器復制、模擬和維護路線圖中正式定義了它（在）。 數字孿生技術在航空領域的應用有多長時間了？ 自技術誕生以來，數字孿生就一直被用于航空航天工業。數字孿生最早于 20 世紀 60 年代用于美國宇航局的阿波羅計劃（NASA技術報告服務器 ）。 制造業、汽車業、醫療保健業和建筑業 (AEC) 等其他行業直到 2010 年代才開始真正采用數字孿生技術，因為它使物聯網傳感器和云計算等技術成為可能（德勤洞察）。 2020年代初，新加坡、上海和赫爾辛基等城市采用了數字孿生技術來模擬城市基礎設施、交通模式和環境影響。與此同時，公用事業公司也開始采用數字孿生技術來實時監控電網、管道和供水系統。德勤洞察， PricewaterhouseCoopers）。 數字孿生是AI技術演進的終點嗎？ 數字孿生是中點，而非終點。數字孿生是下一章的基礎——認知孿生和數字線程（巴拉那天主教大學技術學院 ）。 認知孿生不僅僅是鏡像和模擬系統；它們利用人工智能和機器學習實時自主決策。這些下一代模型可以優化生產、重新規劃物流路線，甚至無需人工干預即可自我糾正。西門子已在開發將人工智能與實時數據流融合的系統，從而實現整個工業網絡的更智能響應。西門子 Xcelerator ）。 相關閱讀： 【行業動態】羅羅：與中國國航的民用航空發動機維修合資企業進展順利，預計2026年投運 |
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