智能制造与数字孪生技术：概念模型、关键技术及未来展望
智能制造是工业 4.0/5.0 的核心驱动力，推动高效、灵活、绿色和智能生产方式。数字孪生技术通过实时映射物理设备与虚拟模型，为制造业的智能化、高效化提供支持。
数字孪生是在现代传感技术、网络技术等基础上实现产品设计仿真、生产过程优化和管理过程自动化。它包括五维模型：物理实体、服务实体、数据实体和连接实体。这一架构可以模拟整个工厂或其部分，提高产品研发效率和供应链协同。
本文首先介绍了概念模型要求及其架构，然后阐述了关键技术，如几何模型、二次元物理建模、三维行为描述规则集成，以及数据融合校准闭环反馈机制。最后，对未来发展进行展望。
1 智能制造数字孪生概念模型
1.1 概念模型要求
概念模型应满足持续迭代更新、中立交互映射多源数据驱动自适应参数调整以及迭代优化决策等要求。
1.2 概念模型架构
提出了由物理实体（单元级系统级复杂系统级）、服务实体（数据服务仿真服务业务服务）和数据实entity（信息数据流程业务）组成的五维结构。
(3) 数据处理
通过标准值传感器采集静态属性与动态过程形成全要素全流程全业务的支持。
(4) 连接功能
通过传感器嵌入式系统对物理数以取数并传输至孙子，经过处理后反馈给实际应用中实现虚现同步控制指令回馈到物理环境中以此达到最佳状态。
1.3 概念准确性可靠性保障措施：
(1) 数据融合精确建模校准闭环反馈机制来提升概念准确性可靠性保证其在实际应用中的有效性。
