基于數字孿生虛擬車間的成本管理研究

■/ 臧玉華 劉 宏 （通訊作者） 熊思佳 陳靜怡 呂哲琦 尹世豪

一、引言

后疫情時代，企業面臨著來自政策變動與市場起伏的多重考驗，為在復雜、多變的外部環境中獲取利潤，實現可持續發展，企業亟需提升成本管理水平。工信部在《“十四五”信息化和工業化深度融合發展規劃》中提出，圍繞機械、汽車、航空、航天、船舶、兵器、電子、電力等重點裝備領域，建設數字化車間和智能工廠，構建面向裝備全生命周期的數字孿生系統。基于數字孿生技術的數字化車間，是根據對物理實體的多要素、多尺度、多粒度數據的實時感知，全流程、全方位、全要素的還原物理車間狀態，根據獲取實時、動態、細小顆粒的數據，通過優化、仿真模擬實現對生產狀況的推演和預測。數字化車間的海量數據和優化仿真模型，為提升生產成本管理水平打開了全新的視角，將極大提升成本計算的精準度與實時性以及成本管理的預判性和可控性。

基于此，文章引入數字孿生車間概念，構建了數字孿生技術應用于物理車間的全景映射，以車間的產品質量檢測、生產效率監測及設備健康檢測三種場景為例，設計了對應的成本管理模式，并分析成本管理提升效果。文章研究成果為提升成本管理提供了新的視角與技術支持。

二、文獻綜述

數字孿生的概念最早源于生產工程，于2003年由Grieves 教授在探討產品全生命周期管理時提出。數字孿生技術是一種對物理世界的鏡像反映，通過識別、匯總物理世界的海量數據對物理實體進行精準描述，并最終將復雜的信息可視化。數字孿生貫穿于孿生對象的全生命周期，并持續進行全要素模擬仿真，全方位提取孿生對象的信息，從而為服務對象提供高效、智能的服務方案。在探究數字孿生概念方面，任友群（2018）提出“數字孿生”本質上是通過數字化進行模擬仿真建模，通過持續集成多層面、多要素的海量物理空間數據，實時映射出實體對象過去和現在的狀態。闡述了數字孿生技術能夠準確、客觀地呈現系統運行狀態，其對比物聯網系統處理問題更具優越性，特別適用于應對復雜系統問題或流程建模。

數字孿生的技術基礎包括物聯網、人工智能、大數據等。目前，數字孿生技術已經在多個領域廣泛應用。肖靜華等（2014）通過數字孿生系統將企業戰略決策分析研究進行了深入推進，利用數字孿生技術為企業戰略場景建模構建了兼具支撐管理層決策、校正實踐偏差、控制實施風險的大數據智能平臺。秦曉珠等（2018）在大數據基礎上將數字孿生技術應用于物質文化遺產保護和傳承，利用數字孿生特性構建了物質文化遺產數字孿生體，通過模擬仿真其可能遭受破壞的情景等做出相應對策與保護措施，提升了虛擬空間和現實世界之間物質文化遺產的共融性，同時拓寬了遺產保護與開發的可能性。孔繁超（2020）提出將數字孿生技術用于優化配置圖書館資源、實現圖書館能耗精細管理、建立創客中心、構建用戶畫像等場景，實現對圖書館的全面重構，探討了數字孿生技術的應用對于智慧圖書館的發展價值與前景。嚴興煜等（2021）通過數字孿生技術對物理電廠進行虛擬建模仿真，實現對虛擬電廠的決策支撐和優化管理，深入闡述了數字孿生虛擬電廠系統的架構和規劃。

在云大移物智背景下，這些技術在成本管理方面的應用受到了更廣泛的關注。在大數據和成本管理相結合方面，樊燕萍和蔚利芝（2016）探尋了大數據環境下作業成本管理的新思路，探索了如何通過作業成本管理對企業成本進行可靠分析、精準核算和全面控制。提出大數據打破了原有作業成本管理的局限性，優化了企業作業成本管理流程，利于企業進行成本管理改革，給企業的創新管理創造了新的機遇。在大數據如何影響企業成本控制方面，張詠梅和穆文娟（2014）從設計、采購、倉儲、生產、銷售、運輸等環節詳細闡述了企業如何實現對成本的可靠控制，表明大數據時代能夠通過獲取準確、可靠、全面的數據信息，將企業的成本控制成效量化，從而提升企業競爭優勢，在大數據時代下企業有效利用好數據信息對于企業經營績效具有重要意義。在物聯網對企業成本的影響方面，譚建華和王雄元（2021）從費用粘性切入，分析了物聯網技術的廣泛應用為企業帶來的經濟后果，探究了物聯網技術如何對不同產權的企業產生影響，并闡述了其影響企業成本結構的路徑，物聯網技術的應用促進了企業向智能化生產轉型，進而使企業成本行為發生系統性改變，為研究物聯網技術應用影響企業行為提供參考與啟示。

綜上所述，學者圍繞數字孿生技術在智能制造、孿生圖書館、智慧電廠等領域的應用做了大量研究，成本管理方面文獻主要是基于大數據和物聯網等不同平臺進行的研究，鮮見將數字孿生技術與成本管理結合的研究。基于成本管理新訴求，將數字孿生技術應用于成本管理是可行且必要的，對于企業成本控制具有重要意義，因此本文將對此進行深入探究。

三、成本管理的新訴求

成本管理是企業在日益激烈的市場競爭環境中獲得優勢地位的關鍵。科學的成本管理能夠幫助企業降低成本，挖掘潛力，科學決策，從而提升企業效益，實現經營管理目標。隨著時代的發展，企業內部成本結構不斷發生變化，成本核算日益復雜化。高新技術的飛速發展、全球競爭的加劇和產業結構的變化賦予了成本管理全新的含義，也對企業成本管理提出了更高要求。

（一）實時性要求

管理者做決策的正確性與生產信息的及時性緊密相關。傳統管理會計采取以月為周期的成本核算方式，而車間材料等實際成本每日都在發生變化，這種成本管理的滯后性為管理者的決策帶來了很大的不便，很難保證資金投入的科學性與合理性，直接影響企業經濟效益。車間人員無法獲悉車間實時成本動態，事后僅憑經驗和大量數據很難定位到生產過程中影響成本的具體因素，這為車間成本控制工作帶來很大的阻礙。數字孿生技術的車間全鏡像映射和數據實時交互反饋能夠動態管理各個成本支出點，為成本核算與成本控制的實時性提供了可能。

（二）精準度要求

車間作業普遍工藝流程長，產品工序復雜，生產過程中各個生產工序出現問題都可能影響整個生產進程。在應對生產過程的不穩定因素，如產品質量異常、生產設備異常、生產材料短缺等可能引起成本變動的問題時，傳統車間從發現問題、定位影響成本因素到提出解決方案耗時久、效率低。成本管理若缺少細節規劃，無法精準定位與管控各個成本控制風險點，很容易導致成本浪費，致使企業失去低成本競爭優勢。數字孿生技術對車間全流程全方位全要素進行管控，采集車間內從生產到各項活動的各個階段的數據，幫助控制、調節與把握車間每個流程與細節，實現真正的精準管控，可靠運維，提高成本管理的準確性與針對性。

（三）顆粒度要求

企業想在激烈的市場競爭中獲得成本優勢必須將成本精準投放，將項目成本顆粒度劃分的更細。傳統車間下的單一成本管控方式不能在真正意義上反映產品成本的使用情況，管理者很難通過單一歸類來了解產品真實的成本結構。真正有價值的成本管理需要將核算細化到更小更細的單元，要求車間必須結合實際情況，對成本進行產品維度、工序維度、客戶訂單維度等多個核算對象進行有效管理，從而能夠計算出每臺設備的損耗或閑置情況，直觀地展現班組成本與訂單批次成本等。數字孿生技術能夠在孿生車間中實時獲悉物理車間每道工序、每個班組、每個訂單消耗的物資人力等，將車間真實成本細化到每個生產環節，使產品成本的使用情況更加清晰具象，滿足車間成本管控的細顆粒度要求。

（四）多維度要求

企業成本核算僅僅核算產品成本的模式已經無法滿足企業競爭力需求，僅關注財務角度可能使企業過分關注短期目標而犧牲長遠利益。由于企業決策與經營需要多維度的成本管理支撐，企業管理者需要成本核算是多維度、多層面的。車間要素復雜，流程繁瑣，企業還應從班組、工序、訂單等角度去進行成本核算，比較哪個班組生產效率更高，哪些訂單生產效益更高，對車間生產資源進行合理分配。從客戶角度核算不同產品的價值，從員工角度核算產品給車間帶來價值的高低，從業務流程角度判斷一個訂單執行所需周期。數字孿生車間能夠在對物理車間的模型構建的基礎上，優化物理車間數據，準確實時地呈現車間全過程全要素的信息并將海量數據分類集成用于成本管理的各個模塊，從技術層面拓寬了企業成本管理的視角，滿足成本管理多維度訴求。

四、數字孿生車間系統的構建

構建虛擬車間是實現成本管理實時性、精準性要求、顆粒度要求、多維度要求的前提。數字孿生車間是基于數字孿生技術的一種車間生產新模式，它通過對車間數據的采集與分析完成對物理車間的鏡像映射。數字孿生車間主要包括物理車間、虛擬車間、車間服務系統、車間孿生數據四部分。數字孿生車間可以整個物理車間全要素全流程模擬并真實呈現，刻畫生命周期全業務、全要素、全流程孿生數據，以期實現對車間流程的全面優化與管控，實現生產智能化。

（一）基于數字孿生技術的車間體系

基于數字孿生技術的車間體系如圖1所示，主要包括物理車間、虛擬車間、車間服務系統、車間孿生數據及兩兩間數據的交互反饋。物理車間與虛擬車間持續進行實時交互，并將數據持續反饋給對方，形成一個閉環。在數字孿生車間運行過程中，物理車間能夠將人員、物料、設備等車間多源異構感知數據集成并與虛擬車間數據和車間服務系統數據進行持續融合與交互，虛擬車間根據反饋數據仿真物理車間的運行狀態并對其進行優化分析，實時監測并不斷優化物理車間生產進程。同時，車間服務系統承載車間各個應用服務，協調運行車間生產，全面優化和管理車間資源。車間孿生數據融合了物理車間、虛擬車間和車間服務系統的海量數據，具有實時、閉環與保真性。依托于孿生數據，數字孿生車間融合物理模型與技術，探討了從生產到車間各項活動的各個階段的運行與優化，并對生產過程的各項數據進行采集、控制與調節。

圖1 數字孿生車間體系構架

虛擬車間根據對物理實體的多要素、多尺度、多粒度數據的感知，實時更新車間狀態，通過進行仿真、優化、決策等操作，構建對應的模型，全流程、全方位、全要素地還原物理車間實時狀態，對生產狀況進行推演和預測，并將結果反饋到物理實體，實現物理數據共通互融。同時，物理車間實時接收虛擬車間的反饋數據，嚴格按照虛擬車間優化的生產配置進行生產，在不斷地仿真分析反饋進程中優化生產。系統對車間實行數字化管理并進行持續工藝優化，使生產過程不斷完善，數據迭代交互形成完整的閉環，各個生產環節在不斷優化中逐步達到最佳狀態。

（二）基于虛擬車間的成本應用場景及成本管理模式設計

數字孿生技術的實時性、閉環性、保真性將物理車間全方位、多尺度地映射到虛擬世界，通過對物理車間的全方位映射形成虛實結合、高度可控的成本管理新形態，達到成本管理的新高度。數字孿生技術具體應用于全車間產品設計、制造、生產與設備維護等各個場景，成本管理系統集成孿生車間匯集的實時、閉環、保真的海量數據，以期達到成本計劃合理化、成本核算精準化、成本控制全面化、成本分析具象化和成本決策科學化的成效。數字孿生車間全流程管控流程如圖2所示。

圖2 數字孿生車間全流程管控

數字孿生車間將更多車間工作人員從繁瑣重復的工作中解放出來，車間數據的實時交互突破了車間管理結構的層級之間可能導致的信息屏障，車間成本數據的精準性提升管理人員的決策合理性與科學性。孿生車間的動態映射根據工藝模型模擬生產，直觀地展現不同的工藝設計、生產方案對成本的影響，輔助進行成本預測，控制誤差，提升成本核算可靠性。下面選取產品質量檢測、生產動態監測、設備健康檢測三個應用場景進行描述，場景架構如圖3所示。

圖3 數字孿生車間主要應用場景架構

1.產品質量檢測

（1）場景介紹。數字孿生車間的產品質量檢測模型主要包括基于物理車間與虛擬車間產品信息的實時交互與比對，通過物理信息與數據的交互融合實現產品質量信息采集與檢測。基于數字孿生技術，憑借孿生車間的高仿真模型作為檢視對象，實現對車間產品狀態的全方位實時監控與信息采集，準確捕捉產品質量信息并及時處理。生產完成后進行全景式回溯，確定廢品、次品出現的位置，確定原因，進一步優化物料配比，從而提升產品質量減少廢品與次品的產生。

（2）成本管理成效。產品質量檢測場景抓取系統中的產成品數據進行分析決策，保證產品質量合規。在生產環節中，車間系統抓取生產線中的各個流程產品信息，全流程對產品進行質量合規檢測。若發現產品缺陷，立即定位缺陷產品位置，將其缺陷程度呈現在孿生車間中并自動歸集廢品與次品，將廢品中的可修復廢品回收處理，殘料回收。系統精確定位避免誤判，提高生產效率，同時自動化檢測避免人工檢索的繁雜過程，避免人為操作產生的風險，降低操作難度，減少質量檢驗人員，從而縮減人工費用。車間系統將廢品、次品進行相應處理后記錄其產生位置，將信息反饋至管理人員，若存在用料不足等情況及時優化物料分配，減少殘次品率。通過降本與增效進行成本管理，精細成本核算過程。

2.生產動態監測

（1）場景介紹。數字孿生車間的運轉過程中，對車間生產過程會進行全方位精準管控。虛擬車間能夠準確實時地獲取物理車間生產線運行時間、狀態等海量數據。系統通過對車間產品物理數據的采集、比對，對生產線要素完全數字化鏡像，通過傳感器連接到物理實體，判斷生產線的狀態，并根據機器運行狀態和生產進度持續交互生產實況數據，更新生產計劃，提升車間生產系統整體的運作優化程度。

（2）成本管理成效。對生產動態的實時管控滿足了車間成本核算實時性的新要求，同時能夠輔助預判生產耗費的趨勢和程度。車間在對生產狀態的控制過程中，可進行全局化成本管控，確定每個生產環節的生產狀態，獲悉每個環節準確的成本支出點，便于企業進行成本核算。在對生產狀態監測過程中，將數據傳輸至孿生系統，直觀展現每個班組、每個訂單的生產效率與成本支出，對成本管理進行細節規劃，選擇最高效、最節省成本的模式。在研發新產品時，直接在虛擬車間中運行便可得知其產量及成品狀況，提前預判出錯的可能，避免工藝浪費，節省直接材料費用。當出現加急訂單時，生產人員可以應用孿生車間系統模擬生產計劃，并根據系統仿真數據，找到最優的生產計劃方案，運用最少的人力增加額完成加急訂單，有效控制車間管理人員工資，同時最大程度上降低插單對成本計劃以及成本管理帶來的影響。系統根據物理車間不斷反饋回來的信息對生產計劃進行調整，預先安排人員加班時長，避免人力不必要浪費，減少人工費用。同時達到成本核算精準化，實時化，增加成本管理預判性和科學性。

3.生產設備健康檢測

（1）場景介紹。生產設備健康檢測系統包括設備狀態監測、設備故障預測、設備維修等模塊。數字孿生技術作為實現設備檢控的有效手段，能夠實行對運行環境的自主感應，多粒度多尺度仿真。借助數字孿生技術對生產設備運行狀態進行仿真優化與鏡像反映，將整個生產過程中設備狀態進行動態反饋。系統基于數字孿生技術為車間設備的安裝、調試、運行進行實時監控。

（2）成本管理成效。車間的生產設備健康檢測系統能夠保障車間設備高效、可靠、安全運行。系統實時獲取車間設備運行狀態，如設備是否處于閑置狀態，設備是否溫度過高，設備是否存在損毀情況、設備持續運行時間等。當檢測到設備狀態異常時，及時定位設備故障點并分析驗證，省去人工檢測環節，減少人工費用。當檢測到設備持續運行時間超過平日負載時及時停機，全方位地進行設備的日常維護，提高設備性能，增加設備使用年限，節省機物料耗用量。除全過程實時檢測外，系統定期遠程對設備進行性能檢測，捕捉設備退化情況并進行合理維修，避免出現可以維修的設備提前報廢的情況，減少修理費用。

綜上，以產品質量檢測、生產動態監測、設備健康檢測三個主要場景為例，分別展示了數字孿生車間的運作機制及其在成本管理方面的成效。如圖4 所示，數字車間生產監測系統使車間異構要素之間實現互聯互通。系統集成物理車間和虛擬車間的人員、物料、設備等實時狀態數據信息，在物理車間和虛擬車間之間形成一個閉環，不斷優化仿真數據，并同時確保數據的實時性與真實性。成本管理系統從中提取到客觀、準確的數據信息，用于確定生產數據、確定生產耗費等成本核算過程。系統通過獲取實時的成本數據和明晰各個成本耗費點來確保成本核算的精準性與客觀性，從直接材料、直接人工和制造費用三個角度全面削減生產費用，實現材料耗費更少，人力支出更少，設備損壞更小，以期達到精細多維的成本控制目標。

圖4 基于數字孿生的車間成本管理流程

五、總結與建議

本文在現有研究基礎上，將數字孿生車間與成本管理結合起來，通過數字孿生技術融合物理車間與孿生車間生產進程，優化車間生產，尋求成本管理的數字孿生技術應用新思路，為企業的車間成本管理尋找新突破。基于數字孿生的數字化生產車間成本管理對于企業具有關鍵意義。數字孿生車間的應用能夠幫助企業有效控制生產成本，提高企業經營績效及競爭優勢。

基于以上研究，提出如下建議：

1.推進數字孿生車間及配套建設，推動企業數字化轉型。數字孿生車間可以為企業的生產與成本管理提供依據，通過對車間孿生數據的分析和處理，企業應配合數字孿生系統的應用對生產過程進行全過程優化與改進，打破舊的車間成本管理模式，將精細化生產成本管理運用到具體生產目標中，構建最佳的成本管理模式。

2.著力探索如何進一步促進多元信息技術與成本管理有效互融。數字孿生技術車間的建設與物聯網技術、大數據、云計算、深度學習等技術密不可分，企業應積極升級優化，著力探索如何將這些信息技術與數字孿生深度融合并應用于企業成本控制與管理，適應高新技術下新的商業模式與組織結構，將數字孿生等多元信息技術融入企業生產實踐。

3.樹立全員精細成本管理思想，對生產成本進行全過程控制。產品成本管控是企業獲得競爭力的關鍵，貫穿企業生產始終，企業的成本管理成效與每個員工、每個生產流程休戚相關。除車間生產環節外，采購、物流等環節也是至關重要的。企業應把降低成本的總體目標貫穿于生產全過程。