本书内容大体可分三个部分：第一部分研究数字孪生的基本概念、发展历史、相关工作与应用，及建模方法等；第二部分结合数字孪生五维模型，提出数字孪生车间的概念，并对数字孪生车间构建、运行、迭代优化的关键技术，与基于数字孪生的车间设备健康管理、能效分析与优化、动态调度、实时控制、车间信息物理融合等理论方法进行分析与探讨；第三部分研究构建数字孪生车间原型系统。

陶飞，北京航空航天大学航教授，研方向包括面向服务的智能制造、制造服务管理、绿色制造及数字孪生驱动的产品设计、制造及服务，在以上方向发表了100多篇学术论文并出版专著5部。

Preface前言 当 前，世界正处于百年未有之大变局，在变局和危机中，各行各业转型升级的需求十分迫切。数字化转型和智能化升级已经成为释放巨大发展动能的关键因素，也成了各国关于未来全球发展的共识。党的十九大提出了“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。2020年底召开的中央经济工作会议也指出： “要大力发展数字经济”。数字孪生契合了我国以信息技术为产业转型升级赋能的战略需求，成为应对百年未有之大变局的关键因素。数字孪生与各产业的深化融合能够有力推动各产业的数字化和智能化发展。数字孪生日趋成为各界研究热点，及众多企业业务布局的新方向，应用发展前景广阔。作为改变未来世界的热门技术之一，数字孪生正从概念阶段走向实际应用阶段，成了产业变革的强大助力。 基于更加精细、更加动态的模型和更丰富、更多源的数据驱动及虚实闭环交互，数字孪生为观察物理世界、认识物理世界、理解物理世界、控制物理世界、改造物理世界提供了一种有效手段。在制造领域，数字孪生逐渐成为了优化整个制造链和创新产品的重要手段，将改变整个产品的设计、开发、制造和服务过程，并在供应链优化、预测性运维、优化流程与控制等领域发挥重要作用，为实现智能制造提供了一种有效途径。 车间是制造活动的执行基础,数字孪生车间是数字孪生在制造中的典型应用。通过建立物理车间的多维、多层级、多领域精准模型，并结合大量车间孪生数据的分析，数字孪生车间可实现对车间当前状态的评估、对过去发生问题的诊断，以及对未来趋势的预测，并给予分析的结果，模拟各种可能性，提供更全面的决策支持，从而解决了车间智...