一、数字孪生技术发展进入新阶段
近年来，数字孪生技术得到了快速发展，实现了越来越广泛的传播推广，受到了方方面面的极大关注。
根据工信部标准化院发布的《数字孪生应用白皮书2020》中的学术界定义，数字孪生是以数字化方式创建物理实体的虚拟实体，借助历史数据、实时数据以及算法模型等，模拟、验证、预测、控制物理实体全生命周期过程的技术手段。该技术得益于物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的发展，在工业制造、城市管理、建筑工程、农业规划、健康医疗、环境保护等行业得到了广泛应用。
特别是在智能制造领域，数字孪生成为关注热点，已经应用于航空、汽车、电子、机器人等行业的研发与制造。数字孪生为制造业的物理对象创建虚拟空间，并将生产设备等对象的各种属性映射到虚拟空间，仿真复杂的制造工艺，实现产品设计、生产、物流、质量管控和智能服务等闭环优化，进行分析预测。与传统制造系统相比，具有生产要素多样、动态生产路径优化、资源有序化配置、充分利用数据决策等特点。
“十四五”以来，数字孪生进入了一个新的发展阶段，成为推应用于动我国制造业数字化转型和智能化升级的有效途径。政府、企业和行业组织对数字孪生技术的应用推广给予了高度重视，出台了“十四五”智能制造规划和两化深度融合规划等规划，落实了一系列相关支持政策，发布了多种应用白皮书，制定了相关系列团体标准，开发了多种成功的技术产品和解决方案，涌现了一大批试点示范企业，并开始探索基于数字孪生的智能化生产新模式。
二、数字孪生在纺织智能制造的应用涉及多个领域
智能制造作为纺织工业数字化转型的主攻方向，已经提升到巩固实体经济根基、建成现代化产业体系、实现新型工业化的高度。在这种背景下，《纺织工业“十四五”发展纲要》中将数字孪生定义为智能制造的关键技术之一，近年来在纺织智能制造的重点领域和场景取得了一些典型应用，在模型设计、数据采集、分析预测、模拟仿真等方面发挥了有效作用，为纺织智能制造的发展提供了有力支撑。
产品设计
数字化技术已经广泛应用于纺织品服装设计阶段。数字孪生技术的进一步应用，通过建立数字孪生模型来进行产品的仿真，从而在虚拟环境中模拟各种真实的场景，并与生产过程结合，从而减少传统设计中的打样成本，及时发现问题，优化设计过程，提高整体效率。
在服装设计中，数字孪生技术涉及样式设计、面料选择、3D虚拟试衣、再延伸到裁剪、缝制等生产环节，实现服装从设计到生产全流程数字化，尤其在服装个性化定制中发挥更大的作用。
生产制造
智能化生产是纺织智能制造的核心。在纺织生产过程中，通过对数字孪生模型的实时监控，可以随时监测和调整纺织品生产过程中的关键参数，发现和解决问题，实现生产全流程准确无误的协同操作，保证产品质量，提高生产效率；通过可视化的平台进行生产调度和管理优化，实现一体化生产管控，进而推进智能工厂的建设。
纺织生产流程涉及到多个环节，例如纺纱生产车间在设备互联互通的基础上，依据清梳、并粗、细纱和络筒等工艺流程，建立车间数字孪生模型。通过模型支撑生产过程的智能化处理，及时展示生产单元的生产状况进行大数据分析，实现智能排产和工艺优化，进而提供智能决策，解决纺纱车间实时过程监控、产品质量、资源管理、计划调度、能源消耗等问题。
生产物流
生产物流系统作为智能制造的重要部分，是连接生产线各个环节的纽带，提高了生产线的自动化程度。数字孪生技术在这一领域应用早，技术较为成熟，有许多成功案例。
在纺织企业生产物流中，应用数字孪生技术，通过仿真分析、自主决策等方法进行虚拟模型、智能管控等各项功能的更新与优化，实现对物理实体输送过程的控制与指导；开发智能物流数字孪生管控平台，建立涵盖全物流系统装备的透明化监管及智能服务系统；可以为企业提供可视化的操作界面，使企业可以直观地了解物流环节中的各项指标，及时调整物流方案。
质量管控
产品质量管控是纺织生产的关键环节，通过建立数字孪生模型，对产品或半成品进行仿真分析，预测不同生产、质检参数下的纺织品合格率和质量等级等指标，提高纺织品的生产效率和质量稳定性。数字孪生在这一领域的应用研究已经开始，并初见成效。
在纱线质量预测中，结合原棉配比、原料质量、工艺与设备参数等数据，应用数字孪生技术，建立纺纱生产各个阶段的数据预测模型，再结合纺纱生产关键工序的物理模型，可以实现准确的纱线质量预测。
设备维护
在设备维护和故障领域，数字孪生具有较大优势，已经应用到许多行业。
数字孪生提供物理实体的实时虚拟模型，设备传感器将温度、振动、碰撞、载荷等数据实时输入数字孪生模型，同时将设备使用环境的数据输入模型，与实际设备工作环境的变化保持一致，就可以实时监测设备工作状态，在设备出现状况前进行预测，提前发现潜在故障，以便在预定停机时间内更换问题部件，避免意外停机。这样可以明显降低设备维修难度和维修成本，有效地延长设备使用寿命。
产品服务
智能化服务是纺织智能制造的不可或缺的一部分，数字孪生技术在产品全生命周期的应用是一个值得探索的领域。
通过数字孪生模型，可以在短时间内获取相关纺织产品的记录、历史保养情况、质检记录、位置信息等数据，便于进行库存、销售和售后追溯管理，提高服务质量，降低成本。通过模型对数据的分析和预测，结合可视化运营平台，有针对性地提供解决方案，从而快速满足客户的需求，提高客户满意度。
三、纺织细分行业各具应用特点
在数字孪生应用推广的过程中，至关重要的一点是要准确把握各个细分行业的特点，密切结合不同规模企业的需求，针对不同的侧重点，实现行业场景的落地。近年来，纺织行业开展了多方面的应用，取得了一系列的成果。
化纤行业
化纤行业生产线自动化程度高，有较好的智能制造基础，数字孪生应用较早。
北自科技通过建立数字孪生模型,获取化纤长丝在各个工艺流程中各装备的状态数据 ,实现了化纤长丝生产车间的三维可视化监视与精准管控; 开发了智能物流数字孪生管控平台，建立涵盖全物流系统装备的透明化监管及智能服务系统，形成了长丝车间以虚仿实、以虚映实、以虚控实和以虚预实的智能物流数字场景，在新凤鸣、恒力等化纤龙头企业有成功应用。
棉纺织行业
棉纺织企业装备自动化水平近年来大幅提高，纺纱生产线的智能化在全行业处于先进水平，数字孪生开始应用于生产、质检和物流等方面。
北航等单位为武汉裕大华建设了纺纱车间数字孪生可视化平台，可以3D可视化监控生产设备，进行生产调度自动排产，实现纺纱大数据分析等多种功能；天工大开发了基于数字孪生的纱线质量预测系统，可根据需要预测纺纱生产的半成品质量或成品纱线质量，并且部署到无锡经纬的梳棉机等设备上；采用数字孪生技术的棉纺条筒智能输送物流系统，也开始应用于并粗联系统的条筒搬运作业。
图1 智能条筒输送数字孪生系统
