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在虚拟空间中构建数字孪生模型，从而实现对物理对象或过程的数字化表达和描述是应用数字孪生技术的前提。以电子装备装配车间为例，为了在虚拟空间完整、准确地刻画物理车间，需要从多维度和多空间/时间尺度对车间进行描述建模。多维度主要是指几何、物理、行为、数据等层面，多空间尺度主要包括产线及车间、制造单元（工艺过程）、生产要素等不同粒度。多时间尺度主要包括历史回溯、同步映射和模拟未来等不同阶段。通过建立各尺度模型间的关联关系，对几何、物理、行为、数据等层面模型进行集成与融合，从而形成车间数字孪生高保真模型。车间数字孪生模型构建技术方案如图2.1所示。
图2.1 车间数字孪生模型构建技术方案
电子装备车间的数字空间可以分为车间、工位、要素3个尺度，各尺度之间为包含关系，分别与不同的制造实体相对应。车间尺度的数字空间与物理车间相对应，由多个智能工位围绕工序流程建立业务协作关系。工位尺度的数字空间与物理工位相对应，由设备、物料、人员等要素围绕工序要求建立业务协作关系。要素尺度的数字空间与物理生产要素相对应，是车间的最小单元。不同尺度建模对象的关注重点及建模重点有所不同。为了真实地刻画和映射车间的生产过程，需要对建模对象的尺度进行划分，并且构建各尺度之间的信息交互关系，如图2.2所示。
图2.2 多尺度孪生车间建模
对车间、工位、要素等3个尺度进行建模，同时考虑上下之间的联系，使多尺度孪生车间在虚拟模型的物理生产过程中实现映射、交互和联动。不同尺度的建模要点如下。
（1）车间尺度，为了完整地映射车间的信息，车间尺度重点关注布局、物流、调度、任务、环境方面的建模。基于车间模型，进行环境监控与分析，车间布局分析优化，物流配送及路线优化，制造资源的综合调度，制造任务的排程等。
（2）工位尺度，工位是车间建模的最小生产单元。以工位为对象，对与工位能力、输入输出、设备组成、所用物料及所用工具相匹配的技能人员进行统一管理。
（3）要素尺度，要素尺度主要包括车间的基本要素，即设备、设施、产品、工装夹具等。在要素尺度中，设备设施等要素包括功能性能、使用状态、维修窗口、接口、综合绩效；产品物料包括产品的工艺路线、工序级物料清单、技术状态等；工装夹具包括功能性能、使用状态、库存状态等。
采用面向对象的建模语言对车间数字孪生体进行建模，对于每个尺度表达如下。
式中，MS
i
为物理制造空间中第
i
个尺度，总共包含NI个对象，NI为第
i
个尺度的对象个数，SN为尺度的划分层数；MS
i+
1,
j
为第
i
个尺度物理制造空间中的第
j
个对象；⊕为第
i
个尺度物理制造空间中对象与各要素的融合；
RS
i
为各要素之间的逻辑关系矩阵，矩阵元素的值分别表示对象之间的关系，包括（
）无关系、（
）合作关系、（⇔）竞争关系、（
）依附关系。对车间、工位、要素每个层级采用形式化建模语言进行描述，形成相互嵌套的数据结构，刻画物理制造空间的多尺度特点及管理关系。对于车间、工位、要素3个尺度的数据结构，可表达如下：
需要指出的是，在每个尺度下，依附关系取决于对车间数字孪生不同粒度的数据需求。例如，当单一的仪器状态数据不足以描述设备的运行状态时，将设备节点分为电源节点、面板节点、控制系统节点等，各细分节点实时采集细分数据，实现设备运行状态的全方位数据感知和关联，此时细分节点与设备节点之间的关系为依附关系。考虑到对物理制造空间全要素精准刻画的要求，次级制造数据节点可按照粒度分解规则向下一级分解，直至满足车间数字孪生系统对数据采集的需求为止。对制造数据的多粒度分解体现了该层级物理制造空间多尺度描述和建模的内涵。
以往建模方法大多是从单一维度来描述车间的某个属性，如几何建模从几何维度描述车间的几何属性，逻辑建模从逻辑维度描述车间运行的逻辑属性，信息建模从数据维度描述车间的数据属性等，而上述建模方法对构建车间数字孪生体来说都是不完备的，车间数字孪生体应具备物理车间的所有必要属性。为实现车间高保真建模，需从几何、物理、行为等多维度入手构建车间模型，从几何形状、物理属性、行为响应及规律规则等多个方面对物理车间进行真实刻画和描述建模。多维度模型通过参数化定义的形式在数字空间进行统一建模。采用面向对象的语言，对有共性的建模对象构造类数据结构，对模型实例进行参数化定义，建立车间的映射模型。对车间对象建模如下。
式中，MS i+ 1, j 为第 i 个尺度物理制造空间中的第 j 个对象，模型集合中的元素分别为几何模型集gMset、物理模型集pMset、行为模型集aMset、数据模型集cMset，并通过连接符&进行连接，形成对物理空间的全要素、多学科、多领域建模。
gMset：几何建模涵盖了建模对象的三维模型及零部组件装配结构关系。主要针对车间各尺度的生产要素自顶而下、逐层进行三维建模，在建模过程中须重点关注建模对象的关键尺寸和结构，确保关键尺度对应的真实比例。后处理主要包括轻量化、渲染、贴面及光源设置等。
pMset：物理建模涵盖了建模对象的刚度、速度、加速度、工作范围、温湿度、能源消耗等物理属性，并对外界变化做出的物理响应。在车间层面，物理建模的重点是AVG
小车的物理属性和车间的温湿度模型，通过取样采集数据对车间的湿度分布进行采集和拟合，对重点防护位置进行湿度传感器的部署。在制造单元层面，重点是对转台的速度、加速度等进行建模。在设备层面，主要是对机械手臂的刚度、速度等进行建模。
aMset：行为模型涵盖了建模对象的工艺行为（如工位模型中按工艺流程完成测试工序）、与智能制造空间其他模型的竞争和协作行为（如确定竞争合作关系及业务协同逻辑）、故障行为（用于仪器设备健康管理的故障报警及故障诊断响应）。行为模型主要包括车间、产线、工位、要素等各模型在外部输入下的行为响应，其中不同尺度的模型行为响应不同，不同要素的行为响应也有区别。此外，行为模型也涵盖了车间运行过程中用到的各类推理、关联、决策规则模型，以及生产过程中的各类约束条件模型，以实现生产过程中对状态及事件在规则约束下的即时响应，包括测试项的匹配规则，可用于推理生产排程的合理顺序；温度、湿度的阈值约束，可用于触发报警行为。
cMset：数据模型。在对车间数字孪生体进行建模的过程中，需要对车间里的静态基础数据和动态采集数据进行管理，对车间流动和集成的数据进行标准化建模，从而以车间数据管理的角度建立车间数字孪生体信息集成模型。