综述：关于数字孪生技术在船舶集成设计与生产中的应用及其在低碳化领域的应用的综述

《Ocean Engineering》：A review on Digital Twin application in integrated ship design and production for decarbonisation

　　赵叶 | 阿巴斯·达希蒂蒂马内什 | 晋永谷 | 霍娃·尤努萨
瑞典斯德哥尔摩皇家理工学院工程力学系

**摘要**
船舶设计与制造在实现海洋脱碳方面发挥着决定性作用，因为这些阶段在很大程度上影响了船舶在其整个生命周期内的排放特性。然而，当前的工业实践存在局限性，阻碍了绿色转型，这凸显了整合船舶设计与制造的创新数字技术的必要性。在这种情况下，数字孪生（DT）技术能够在船舶设计与制造之间实现实时、双向的数字连接，从而大有潜力加速可持续解决方案在整个船舶生命周期中的应用。为了明确DT应用如何在船舶设计、制造及其集成过程中具体促进脱碳，本研究进行了系统性的文献综述，旨在回答三个研究问题：（Ⅰ）DT在船舶设计与制造中的应用现状；（Ⅱ）DT在整合船舶设计与制造中的作用；（Ⅲ）从参考行业获得的关于此类整合的见解，特别是脱碳方面的见解。因此，该综述首先研究了DT技术在船舶设计与制造中用于脱碳的发展趋势，同时考虑了数据整合程度和绿色技术的角度。在此基础上，从相关文献中明确了DT在整合船舶设计与制造中的作用，并进一步总结了参考行业的实践与见解，以加深对DT支持的产供销协作的理解。通过解决这些研究问题，本研究强调了未来研究如何借鉴不同行业的解决方案，以支持造船业向由新型DT系统推动的可持续和集成范式的转变。

**1. 引言**
目前，全球80%的货物贸易通过海运完成（联合国贸发会议，2024年），每年产生的温室气体（GHG）排放量超过10亿吨（国际海事组织，2021年）。如果不对航运行业采取果断的脱碳行动，预计未来几十年内其排放份额将从3%上升到13%（King，2022年），这与欧洲航运排放量在2022年比2021年增加8.5%的情况相对应（欧盟委员会，2025年）。此外，从船舶的整个生命周期来看，由于造船和航运部门的碳排放，其环境足迹进一步扩大（MAPFRF，2022年），严重违背了《巴黎协定》中规定的长期可持续发展目标。欧盟委员会提出了《欧洲绿色协议》，其中提出了更具体的可持续发展政策，强调“以能源和资源高效的方式构建”和“加速向可持续和智能交通方式的转变”（欧盟委员会，2019年），为造船和航运行业设定了发展方向。

**1.1. 船舶生命周期内的绿色转型**
面对日益增长的脱碳压力，国际海事组织（IMO）在2023年为航运行业设定了更为雄心勃勃的目标，即到2050年实现净零排放（IMO，2023年），这一目标比之前的减排50%的目标更为严格。根据这一蓝图，预计IMO的脱碳计划与不采取绿色转型情况下预计的航运二氧化碳排放量之间将出现更大的差距，如图1（a）所示。为了弥补这一差距，到2050年需要通过设计措施的改进减少约7亿吨二氧化碳排放，这是通过改进运营措施减少量的三倍。为实现这两个脱碳目标，IMO（2020年）推出了一系列强制性能效指标，如能效设计指数（EEDI）、现有船舶能效指数（EEXI）和碳强度指标（CII）。EEDI的限制计划每五年变得更加严格，同时EEXI和CII的标准也预计会随着时间逐渐收紧（Mavrakos等，2024年）。然而，剩余的排放差距超过了通过实施能效指标所能实现的总减排量，因此需要在船舶的整个生命周期内采用“创新措施和技术”（图1（a）中的绿色部分）。如图1（b）所示，尽管欧盟在推进脱碳方面做出了多项努力（欧盟委员会，2025年），但在2022年欧盟的排放量实际上有所增加，而在2023年几乎保持不变，这揭示了在船舶生命周期中应用创新技术的迫切需求。

另一方面，造船行业的脱碳努力仍处于起步阶段，尽管作为一个能源密集型行业，该行业有时几乎占了绿色船舶整个生命周期碳足迹的一半（Vakili等，2023年）。欧盟委员会已将造船行业确定为实现《欧洲绿色协议》目标的关键要素（欧盟委员会，2022年）。最近的研究还引入了可持续造船的概念（Tantan和Camgoz Akdag，2020年；Vakili等，2022年），但该行业内的实际实施仍非常有限，只有少数早期尝试（GreenYard，2021年；EcoShipYard，2024年）。

如图2所示，商业船舶的生命周期可分为四个主要阶段：设计、制造、运营（包括维护）和报废（Giering和Dyck，2021年）。其中，制造和报废阶段都在造船场进行，属于造船行业（欧盟委员会，2023年），并且具有相似的碳足迹特征，因为大多数维修和退役操作本质上是建造过程的重复或逆向操作。另一方面，商业船舶的运营阶段占船舶生命周期时间的大部分，属于航运行业（欧盟委员会，2024年）。几乎所有船舶生命周期中的碳排放都来源于航运和造船行业的活动。值得注意的是，商业船舶在整个生命周期中的碳排放特性主要在设计与制造阶段形成，这些阶段会制定关于船上设备、船体形状和重量、建造过程、材料要求及初始运营策略的全面计划。与其他阶段相比，船舶设计与制造在探索和实施多样化替代方案方面具有更大的灵活性，可以为利益相关者提供多种减少碳排放的可能性，同时平衡技术、经济和环境要求。这些阶段对于实施和测试能够显著提升脱碳成果的创新技术至关重要。

**1.2. 促进绿色转型的集成船舶设计与制造**
尽管船舶设计与制造在促进整个船舶生命周期的脱碳方面具有巨大潜力，但其流程目前数字化程度有限、透明度低且信息整合度不高（Xiao等，2022年）。如表1所总结的，传统行业存在一些特点，这些特点会阻碍高效的造船过程，主要是由于设计和管理流程的碎片化和迭代性（Heo和Chung，2014年；Leng等，2019年；Kana等，2024年；Papanikolaou，2024年）。

**表1. 当前船舶设计与制造的特点**
| 项目 | 传统船舶设计与制造 | 集成船舶设计与制造 |
| --- | --- | --- |
| 特点 | • 碰积式和迭代式流程 | • 依赖经验 |
| • 忽视早期设计阶段 | • 由于时间限制导致规划不足 |
| • 没有来自制造环节的反馈 | • 独立的功能团队，数据兼容性有限 |

为了实现IMO到2050年的净零排放目标，预计在2023年至2050年间每年将有超过3500艘新船建造或改装为绿色船舶（GTs），这超过了当前全球每年约2700艘船舶的造船能力上限（Chambers，2023年）。这种能力缺口凸显了改进船舶设计与制造方法的迫切需求。实际上，将一艘船舶改造为绿色船舶至少需要三个月时间，而建造一艘全新的绿色船舶则需要一到两年时间（FJORDTEC，2022年）。船舶交付周期的延长主要是由于设计和管理流程的碎片化和顺序性导致的，严重阻碍了船队向绿色转型的步伐。另一方面，造船过程中缺乏来自制造环节的反馈以及不同功能团队之间的独立运作，常常导致数据流孤立且不兼容（Stachowski等，2017年）。随着船舶设计师和制造商越来越多地采用基于第一原理的方法来开发新型绿色船舶（在没有现有参考船舶的情况下），设计师与制造商之间缺乏双向信息交流可能会对确保造船精度和生产阶段的性能保持造成挑战。此外，由于在整个船舶生命周期中采用创新GTs通常需要一个系统级别的平台（Mavrakos等，2024年），建立具有无缝信息交换的完全集成设计与制造范式对于促进航运行业的绿色转型至关重要。

DNV Maritime Forecast to 2050的报告（DNV，2024年）指出，数字化和脱碳目前被视为航运行业最具变革性的力量，这两个主题紧密相关，数字化通过改进船舶设计、制造和运营来促进绿色转型。在工业4.0的新时代，物联网（IoT）、信息物理系统（CPS）和人工智能与机器学习（AI & ML）等新兴技术的发展为推动船舶相关行业的数字化转型、整合和智能化提供了巨大潜力（Mauro和Kana，2023年）。数字技术能够通过持续的信息流、全面的数据管理和知识共享等优势，将船舶设计与制造革命性转变为集成范式，并推动脱碳进程（Diaz等，2023年）。目前，产品生命周期管理（PLM）被视为提高造船效率和质量的有效手段（Park和Huh，2022年）。然而，PLM的应用依赖于以文档和模型为中心的存储系统，以及不同的数据库访问协议，还需要专门的“翻译”工具来促进不同企业之间的数据使用和反馈交流（Adamenko等，2020年）。这一局限性将大大降低船舶设计与制造整合的效率，因此当前的造船行业尚未通过PLM实现设计师与制造商之间的持续和双向数据交换。由于大多数GTs来自外部行业，将其评估模型和性能数据整合到现有的造船PLM系统中以促进绿色转型也较为困难。

**1.3. 数字孪生及其在船舶生命周期管理和脱碳中的当前作用**
数字孪生（DT）是一种先进的数字技术，最初是在PLM框架内开发的，自2017年起在船舶相关研究中得到广泛应用（Mauro和Kana，2023年）。DT系统通常被定义为包括三个组成部分的模型系统：现实世界中的物理系统、数字世界中的虚拟对应物，以及连接两者的自动（主要是实时的）双向数据流（Giering和Dyck，2021年）。与PLM相比，DT技术具有基于系统的数据库结构，能够更好地利用物联网和大数据算法，而无需跨企业的模型限制（Adamenko等，2020年）。

由于产品生命周期不同阶段的数据可用性和量存在差异，物理系统与其虚拟对应物之间的数据整合程度在DT应用中有所不同。因此，已经定义并广泛采用了一种分类方案（Kritzinger等，2018年）：
- **数字模型（DM）层级**：虚拟模型与物理模型之间间歇性、手动的数据传输；
- **数字影子（DS）层级**：在物理资产上安装可靠的测量系统后，实现从物理系统到虚拟模型的单向、自动的数据传输；
- **数字孪生（DT）层级**：基于应用于虚拟模型和物理资产的高级数字技术，实现双向、自动的实时数据流交换。

为了确保文献分类的透明度和可重复性，采用了明确的操作标准来区分DM、DS和DT的数据整合层级。每种DT应用可以根据数据流向和实时自动化程度进行分类，如表2所示。数据集成层面在数字孪生（DT）应用中的定义特征：
- 数据流方向（物理→虚拟）/（虚拟→物理）
- 传输方式：间歇性、手动
- 实时性：实时、自动
- 具有这些功能特征，DT能够实现双向数字连接，将船舶设计、生产等阶段整合到一个统一的协同生命周期管理框架中（Grieves, 2015）。理论上，DT可以集成来自不同利益相关者的异构数据源、仿真模型和设备数字孪生，支持基于模型的系统工程（MBSE）和虚拟原型设计（Douglass Bruce Powel, 2016）。它使得从物理船舶传感器自动收集的生产反馈能够流入虚拟船舶设计空间，通过标准化数据模型提高互操作性，并消除设计师、造船厂和设备供应商之间的信息孤岛（Plaza-Hernández, 2020）。这种闭环集成进一步支持并行设计和制造，确保设计意图在生产中得到准确实现，这与CPS（信息物理系统）、PLM（产品生命周期管理）和精益生产的理论相一致。

另一方面，通过不断整合可持续创新和高保真场景的DT，能够从以下方面推动绿色航运和造船领域的整体技术 adoption（Katsoulakos et al., 2024）：
- 在生命周期各阶段及不同类型的船舶之间建立桥梁，利用基于系统的数据结构，提高跨多学科领域利益相关者的透明度、继承性和互操作性；
- 动态排放监测、数据更新和系统控制，这是实现航运和造船运营各阶段实时交互的前提，从而提升可持续性和竞争力；
- 基于上述两个方面的整体决策和脱碳策略优化，整合技术可行性、成本效益和能源效率。

具体来说，DT可以通过动态模拟和优化船舶能源系统及燃油消耗来直接关联温室气体减排（Buonomano et al., 2025）。例如，DT已被用于量化碳强度并支持符合EEDI、EEXI或CII标准（Dimopoulos et al., 2019）。在此背景下，DT作为决策支持工具，帮助选择、部署和验证包括替代燃料、燃料电池、电池、风辅助推进和热回收系统在内的绿色技术。通过模拟实际运行条件下的性能，DT确保这些技术达到预期效率，并将数字表示直接与可测量的温室气体减排量联系起来。总之，对于当前的应用来说，DT主要通过以下机制减少船舶碳排放：
- 在设计阶段，DT通过模拟船体形状、阻力、推进系统和能源系统来优化低碳设计，从而直接降低运营排放；
- 在生产阶段，DT优化材料使用、装配过程和生产规划，以减少浪费、能源消耗和船舶制造过程中的碳足迹（Katsoulakos et al., 2024）；
- 在生命周期运营阶段，DT实现实时航行优化、舾装优化、速度管理、预测性维护和高效能源管理，通过提高运营效率来减少使用过程中的排放（Erikstad, 2019）。

**1.4. 与数字孪生和船舶相关的现有综述研究**
最近五年中，有几篇文献综述分析了DT在船舶生命周期管理中的应用状况。Taylor等人（2020）比较了DT技术在制造业和海运领域的应用情况，发现自2017年以来，DT在海运领域的应用主要是概念性的，并且仅限于船舶运营阶段。Chen等人（2021）研究了DT在船舶和海上设施设计与生产中的应用，强调了数字平台和工具标准化的重要性。Fonseca和Gaspar（2021）进一步强调了DT在标准化中的关键作用，特别是在处理跨学科问题时的数据处理方面。这些研究主要集中在船舶的安全性方面，有时仅关注数字建模层面。由于2021年之前关于DT在船舶生命周期中应用的论文数量有限，上述综述研究缺乏明确的分类框架，也没有遵循系统文献综述（SLR）的方法。Asani等人（2022）根据DT建模的目的、数据采集与处理、建模方法以及DT模型的验证等方面对相关研究进行了分类分析。Madusanka等人（2023）从概念起源、技术采纳、架构发展及相应的科学计量分析等方面进行了文献综述。虽然这些研究提供了DT技术在船舶设计和运营背景下的初步分类和探索，但对其作为主要应用目标的船舶及其实现目标的深入研究相对较少。Mauro和Kana（2023）基于系统综述方法，对船舶生命周期不同阶段的DT相关研究提供了新的见解。作者根据虚拟与物理对应物之间的数据集成程度、船舶生命周期阶段以及数字技术领域对各类论文进行了分类。

当前的文献综述可以从以下角度进行补充：
- 更需关注基于DT的船舶设计与生产在脱碳背景下的应用；
- 通过DT技术实现船舶设计与生产之间的集成尚处于初步阶段；
- 缺乏来自其他工业领域的跨行业参考和见解。

这些综述论文的数据集收集截止于2022年初，但2022年至2025年间关于基于DT的船舶设计与生产的论文数量几乎是2017-2022年期间的两倍，表明近年来相关研究显著增加。尽管整合船舶设计、生产及其他生命周期阶段对于提升航运和造船的可持续性和竞争力至关重要，但目前尚无文献综述总结DT对此类整合的贡献。Mauro和Kana（2023）指出，设计和退役（包括改造）阶段在合适模型的可用性方面延迟最为显著，这突显了当前DT相关应用在造船领域相对于其他工业领域的不足。

**1.5. 目标与结构**
前文强调了当前文献综述中关于DT在船舶设计、生产及其脱碳集成方面存在的挑战。为解决这些挑战，本研究进行了系统文献综述（SLR），旨在实现以下目标：
- 分析DT在船舶设计和生产中的应用现状，重点关注其数据集成程度及其对脱碳的贡献；
- 明确DT在整合船舶设计与生产中的作用，以促进脱碳；
- 提出可能的解决方案，推动DT在整合其他工业领域的船舶设计与生产中的应用，从而增强航运和造船的脱碳效果。

实现这些目标需要一个明确的调查框架，该框架通过明确的研究问题（RQs）来构建。这些问题旨在系统地解决每个目标，组织整个综述过程，确保研究重点明确、关键数据提取准确以及分析结果有效。根据上述目标，确定了三个相关的研究问题：
- RQ1：当前DT在船舶设计与生产中的脱碳应用现状如何？
- RQ2：DT在整合船舶设计与生产以促进脱碳方面起什么作用？
- RQ3：可以从其他工业领域识别哪些见解和实践经验，用于整合船舶设计与生产？

通过实现这些研究目标，本研究旨在开创性地回顾专注于船舶设计与生产脱碳应用的文献，并引入一个新的视角来理解DT在其中的作用。此外，本研究还通过与其他类似工业领域的设计和生产比较，为造船业的脱碳提供见解。基于研究结果，进一步提出了通过DT推动航运和造船绿色转型的未来研究方向。

本文的其余部分安排如下：第2节概述了SLR方法的原则和流程；第3节介绍了收集的文献数据及其数据分析结果，包括船舶领域及其他类似工业领域的分类结果；第4节对研究问题进行了讨论和回答；第5节进一步探讨了未来的研究方向；最后一部分给出了结论性意见。

**2. 方法论**
本文遵循SLR方法（Kitchenham和Charters, 2007）。SLR方法提供了一种结构化且透明的方法，用于评估和解读与特定RQs相关的所有研究，旨在通过可靠、严谨和可审核的原则对研究主题进行“公平”的评估。具体而言，本文的SLR流程如下：
1. **研究识别**：此步骤包括明确RQs并确定系统搜索的相关文献来源，还包括文献管理和检索，以确保资源的有效组织。
2. **研究选择与质量评估**：根据预设的纳入和排除标准选择相关研究，并使用质量指标进行文献筛选。
3. **内容分类**：通过系统化的分类类别建立证据层次结构，以确保分析和结果的可靠性。
4. **RQ解决**：此步骤涵盖数据提取、监控、处理和分析，最终提供基于充分支持的答案。

本研究将与不同工业领域的论文进行比较和分析，这些论文往往具有完全不同的背景和研究框架。通过标准的、严谨的SLR流程，可以系统地识别、评估和综合相关研究，从而在最小化选择偏好的同时提取可靠的见解。SLR方法特别适合为基于DT的船舶设计与生产领域未来的研究奠定坚实基础，帮助选择合适的参考文献。

**2.1. 研究识别**
选择了Scopus和Web of Science（WoS）两个主要数据库进行文献搜索。用于查询标题、摘要和关键词的搜索字符串针对特定RQs进行了定制。对于RQ1和RQ2，文献搜索主要集中在航运和造船领域，强调船舶设计和生产方面。相应的搜索字符串包含三个部分，使用逻辑AND操作符连接：
- (“数字孪生”或“数字影子”) AND
- (“精益”或“脱碳”或“绿色”或“环境”或“能源”或“燃料”) AND
- (“船舶”或“舰船”或“造船”)

“数字影子”这一术语最初由德语作者提出，定义为一种包含一组数字表示的足够准确的信息供应系统（Bauernhansl et al., 2018）。随后，一些研究使用该术语指代他们的DT模型，而另一些研究则区分了数字影子（Digital Shadow）和DT（如第1.3节所述）。为了确保搜索范围的全面性，在搜索字符串的第一部分同时包含了“数字孪生”和“数字影子”。第二部分包含了与脱碳广泛相关的关键词，包括能源效率改进（即节能或节油）、材料减少（如精益生产）以及有助于减少船舶和造船碳排放的绿色（或脱碳）技术，从而促进碳减排和环境可持续性。最后一部分确保研究重点集中在船舶（或舰船）上，特别是造船领域的船舶设计和生产活动。

对于RQ3，搜索范围扩展到了多个类似行业，关注其他工程产品的设计与生产过程。为了识别其他行业的DT应用，首先需要确定与航运和造船行业具有关键相似性的行业。这确保了研究结果的相关性和与研究目标的契合度。

本文的研究对象——船舶，具有三个显著特征：（Ⅰ）商业用途（排除军舰），（Ⅱ）完整产品（排除过程结构或发动机），以及（Ⅲ）大规模的钢制产品。这些特征对于识别可能存在类似数字孪生（DT）应用的类似工业部门至关重要。分别考虑船舶设计和船舶生产时，额外的区分特征如下：
- 船舶设计：一种自供电产品，在设计阶段就考虑了脱碳问题，专注于货运运输以实现可持续性和竞争力。
- 船舶生产：一种大规模产品，涉及结构组装、钢材处理和重工业流程。

为了识别类似的部门，本研究采用了联合国（2008年）提出的《所有经济活动的国际标准产业分类》（ISIC）。这一分类为将船舶的定义特征与其他行业的特征对齐提供了结构化的方法。如图3所示，搜索重点集中在五个领域：铁路机车设计与生产（H4914和C3020）、车辆设计（H4923）、飞机设计（H5120）、海上安装施工（C3011）以及建筑施工（F4100）。为了进一步阐明图3中展示的部门选择理由，船舶被定义为具有三个核心特征：商业用途、完整的大规模产品以及由钢材制成的重型组装结构。这些属性是识别具有可比设计和生产环境的类似工业部门的基础。其中，与船舶设计相似的参考部门还因其自供电和货运运输能力等共同特征而被识别出来。另一方面，与船舶生产相似的参考部门则是基于大规模结构组装、钢材处理和重工业制造的共性来选择的。上述五个部门作为代表性的示例，而不是一个详尽的可比行业列表。它们被有意选择，以便可能捕捉到支持脱碳的数字孪生集成设计和生产中的可转移见解，同时反映了图3中显示的关键技术和工业相似性。

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图3. 基于与船舶设计和生产的共同特征，使用ISIC分类框架来识别类似的工业部门，以突出数字孪生应用在脱碳领域中的相关领域。

上述五个参考部门被选为具有与船舶设计和生产核心相似性的行业的代表性示例，而不是一个详尽的可比行业列表。选择基于以下关键共同特征：大规模产品规模、以钢材为主的结构、重工业组装流程、定制工程要求以及生命周期脱碳优先级。这种有目的的选择有助于提取实际的可转移见解，以支持船舶建造领域的脱碳中的数字孪生集成设计和生产。

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图4. RQ1&2的数据集概述：高频出现的关键词及其链接强度。

2.2. 研究选择和质量评估
根据文献来源的搜索结果，进一步建立了研究选择标准和质量评估指标（或质量指数，QIs），以识别提供直接证据来解决研究问题的主要研究。具体来说，包含和排除标准如下：
- C-1：该研究与脱碳相关（包含）
- C-2：全文论文可用英文阅读（包含）
- C-3：该论文是主要研究（包含）
- C-4：该论文是其他论文的重复内容（排除）

除了通用的包含/排除标准外，评估主要研究的质量也是至关重要的。针对不同搜索结果，制定了更详细的标准如下：
- C-5：对于与RQ1&2相关的搜索结果，该研究与船舶设计和生产相关（包含）
- C-6：对于RQ3的部分搜索结果（H4914、H4923、H5120），该研究与产品设计相关（包含）
- C-7：对于RQ3的部分搜索结果（C3020、C3011、F4100），该研究与生产/制造/施工相关（包含）

此外，鉴于（Mauro和Kana, 2023）中使用的QIs在海洋工程领域得到了可信且广泛接受的结果，本文采用了类似的QIs：
- QI-1：研究目标是否明确陈述？
- QI-2：研究的范围、背景和实验设计是否清晰？
- QI-3：研究中的变量是否可靠且有效？
- QI-4：研究方法是否得到充分报告？
- QI-5：研究是否充分回答了研究问题？
- QI-6：是否展示了负面发现和识别的弱点？
- QI-7：主要发现是否从可信度、有效性和可靠性方面进行了评估？
- QI-8：结论是否与研究范围相关？

如（Tummers等人，2019）所述，完全满足每个QI的研究得分为1.0，部分满足得分为0.5，其余得分为0。为了最小化偏见，QI评估由不同的作者独立进行，然后为每项QI分配平均分数。通过这种策略，论文需要至少获得4.0的分数才能通过质量评估，确保只有高质量论文被纳入后续的系统性文献回顾（SLR）中。

关于灰色文献（例如项目网站、机构网页和行业报告），需要注意的是，这些来源没有作为主要研究纳入后续的SLR中。所有灰色文献仅用于提供背景信息、政策说明和事实支持，不会用于提取或分析解决研究问题的核心证据。

2.3. 内容分类
在研究选择和质量评估之后，通过特定的分类类别建立了文献数据集的证据层次结构，以便进一步的数据分析和解决研究问题。本文介绍了七个类别来评估产品与其生命周期阶段、数字孪生以及脱碳之间的联系强度，每个类别及其对应项目在表4中进行了总结。在第3节中，还从搜索到的文献中进一步识别了产品特定主题和绿色技术（GT）。

表4. 内容分类类别及其对应项目

空单元格
类别 项目
产品 - 生命周期 设计/生产（D/P） 设计（D）、生产（P）、两者
设计与生产之间的整合（D&P） 集成（I）、分离（S）
产品特定主题 第3节中指定
产品 - 数字孪生 数据整合水平 数据模型（DM）、数据存储（DS）、数字孪生（DT）
数字孪生相关内容 概念、架构、方法论、框架、技术、实施

为了澄清分类类别中的项目差异，这些项目在表5中进一步解释。对于数据整合水平类别，第1.3节已经提供了DM、DS和DT的基本定义。本研究主要探讨了数字孪生系统在产品设计和生产阶段可以达到的数据整合水平，以支持脱碳。数字孪生相关内容类别强调了研究对数字孪生技术发展及其进一步推进脱碳的贡献。数字孪生相关内容类别中的项目解释基于Mauro和Kana（2023）提供的定义，而本研究还为架构和方法论提供了项目及解释，考虑了数字孪生在各领域的最新进展。

表5. 表4中具体项目的解释

项目 解释
设计 在产品设计阶段（例如从概念设计阶段到详细设计阶段）实施数字孪生的研究，以实现整个生命周期阶段的脱碳效果
生产 在产品生产阶段（例如从早期建造阶段到组装阶段）实施数字孪生的研究，以实现整个生命周期阶段的脱碳效果
集成 提到设计与生产阶段之间明确的数字孪生链接的研究，包括共享数据模型、反馈循环或双向信息交换
分离 仅在单个阶段应用数字孪生的研究，或者没有描述设计与生产之间的明确链接
概念 提出或引入数字孪生概念及其在产品设计或生产中用于脱碳的应用的研究
架构 为设计或生产提出数字孪生架构的研究，通常包括使用数字孪生技术的各种层以及层与内部组件之间的数据和信息流
方法论 提出基于数字孪生的设计或生产方法论的研究，通常包括方法论理论和应用原则，考虑脱碳
框架 提出基于数字孪生的设计或生产框架的研究，包括实施过程和代表性案例研究，考虑脱碳
技术 提出或引入对应用于产品设计或制造的数字孪生技术的改进的研究，通常强调数字孪生技术中的特定数字技术的进步
实施 在产品设计或生产中实施数字孪生技术的研究，以实现碳减排（CM）效果
间接 在产品设计或生产中实施数字孪生技术的研究，以实现节能（ES）或材料减少（MR），从而间接促进CM效果

3. 数据收集结果和分析
3.1. 数据收集结果概述
在本节中，根据SLR方法对两个收集的数据集进行了筛选和分类。初步分类结果展示了数字孪生在船舶设计和生产中应用的整体趋势和现状，同时也为其他参考部门提供了类似的分类结果以供比较。根据第2.1节中详细说明的搜索字符串，分别开发了两个不同的研究数据集来解决RQ1&2和RQ3。搜索范围涵盖了2014年至2025年（2025年的前三季度），覆盖了最近10年的数据。首先从Scopus和WoS中识别出278篇关于RQ1&2的论文和790篇关于RQ3的论文。基于相似性映射技术（Lim和Kumar, 2024），图4和图5展示了这两个数据集的高频关键词及其链接强度，其中节点大小、节点颜色表示出现频率，平均出现年份（颜色越暖表示越近期），连接强度表示关联性。如图4所示，最受关注的五个主题是数字孪生、船舶、船舶推进、机器学习和能源效率，它们的关联表明了数字孪生在船舶设计和生产中应用的潜在主题关联，并提供了相关模式的概览。同时，最前沿的主题是海洋工业、能源、能源管理、机器学习和学习系统，这表明了这个领域研究重点的演变方向。另一方面，如图5所示，“数字孪生”的平均出现年份约为2023.5年，这与RQ1&2的数据集一致，表明不同行业中的数字孪生应用发展速度大体相当。对于参考部门，最受关注的五个主题是数字孪生、能源效率、生命周期、决策制定和能源利用，而最前沿的主题是能源、实时、环境影响和项目管理。在这些主题中，实时、环境影响和项目管理相对于RQ1&2数据集中的主题更为突出。

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图5. RQ3的数据集概述：高频出现的关键词及其链接强度。

如图6所示，这些论文通过研究选择标准和QIs进行了筛选，结果产生了两个新的内容分类和分析数据集，即30篇关于RQ1&2的论文和55篇关于RQ3的论文。包含和排除标准应用于文献的摘要和结论进行预筛选，随后对论文的全文进行了QI评估。仅从2019年开始出现的论文被纳入RQ1&2的数据集，表明这些研究相对较新且仍在发展中，而其他领域的最早相关论文出现在2018年。

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图6. 文献搜索和筛选过程。

3.2. 船舶设计和生产的分类结果
根据第2.3节中定义的七个类别，进一步对RQ1&2的文献数据集进行了分类。在产品特定主题类别中，通常识别出六个主题及其解释，在表6中进行了总结，相应的GT与其他分类结果一起列在表7中。超出这个范围的主题表明在数字孪生应用中可能存在空白。

表6.从文献中识别出的与产品特定主题相关的话题：
**产品特定主题类别**

**阶段** | **主题解释** | **设计过程** | **研究**
--- | --- | --- | ---
| **设计过程** | 通过改进设计方面和原则，这些研究增强了船舶设计过程，以便使用增材制造（GTs）。 |
| **船舶性能** | 这些研究改善了部分船舶性能，主要是推进性能或操纵性，以实现节能和碳减排。 |
| **生产过程** | 这些研究改进了船体生产过程，如生产计划、生产材料、装配等，以获得经济和环境效益。 |
| **生产设备** | 这些研究改进了船体生产设备，如模具床、CNC（计算机数控）机床、起重机等，以获得经济和环境效益。 |
| **车间** | 这些研究改进了车间的生产管理，以简化生产流程并实现经济和环境效益。 |
| **生命周期管理** | 这些研究考虑了在碳减排方面的协同贡献，以增强船舶的生命周期管理。 |

**表7. RQ1&2数据集的分类结果**

| 索引 | **产品特定主题** | **数据集成水平（DT）** | **GT贡献** |
| :--: | :--: | :--: | :--: |
| Kiss-Nagy和Simongáti（2025） | **船舶性能** | **方法论** | 高级推进系统 |
| Fraguela等人（2025） | **船舶性能** | **方法论** | 高级推进系统 |
| Barone等人（2025） | **设计过程** | **方法论** | 高级能源系统 |
| Buonomano等人（2025） | **船舶性能** | **方法论** | 不特定 |
| Menon等人（2025） | **船舶性能** | **方法论** | 替代燃料 |
| Staghavi和Perera（2024） | **船舶性能** | **方法论** | 高级推进系统 |
| Kana等人（2024） | **设计过程** | **方法论** | 替代燃料 |
| Menon等人（2024） | **船舶性能** | **实施** | 替代燃料 |
| Sapanikolaou（2024） | **设计过程** | **方法论** | 不特定 |
| Mavrakos等人（2024） | **船舶性能** | **方法论** | 高级推进系统 |
| Vasilikis等人（2023） | **设计过程** | **方法论** | 替代燃料 |
| Saponaro等人（2023） | **船舶性能** | **实施** | 替代燃料 |
| Mouzakitis等人（2022） | **设计过程** | **概念** | 高级能源系统 |
| Ghorbani等人（2022） | **船舶性能** | **实施** | 高级推进系统 |
| Fernandez（2021） | **设计过程** | **技术** | 高级材料 |
| Nikolopoulos和Boulougouris（2021） | **设计过程** | **方法论** | 不特定 |
| George等人（2020） | **船舶性能** | **技术** | 能量回收 |
| Arrichiello和Gualeni（2020） | **设计过程** | **概念** | 不特定 |
| Dimopoulos等人（2019） | **船舶性能** | **方法论** | 高级推进系统 |
| Wang（2025） | **生产过程** | **技术** | 高级能源管理 |
| Dolz等人（2024） | **生产过程** | **实施** | 高级规划 |
| Zhou等人（2023） | **生产过程** | **技术** | 高级材料 |
| Kunkera等人（2022） | **生产设备** | **技术** | 高级建造 |
| Wu等人（2021） | **生产过程** | **实施** | 高级装配 |
| Lee等人（2020） | **车间** | **框架** | 高级设备布局 |
| Han等人（2019） | **生产过程** | **方法论** | 高级规划 |
| Kamath等人（2019） | **生产过程** | **框架** | 高级建造 |
| Giering和Dyck（2021） | **回收过程** | 危险材料管理 |

论文在各个类别中的详细分布比例如图7、图9和图10所示。图7展示了这些论文在船舶设计或生产中应用数据驱动（DT）的情况，以及它们是否考虑了设计与生产整合的协同效益。如图7(a)所示，66.67%的设计特定研究（20篇论文）优先考虑了基于DT的可持续性改进，这与船舶设计期间实施的强制性能效指数相关的日益重视有关。另一方面，DT在集成船舶设计和生产中的脱碳潜力仍相对未得到充分利用。如图7(b)所示，仅有5篇论文（16.67%）介绍了使用DT技术整合船舶设计和生产以增强脱碳效果。

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图8显示了2019年至2025年间关于DT应用脱碳的论文数量总体呈上升趋势，其中2024年和2025年的论文数量最多。由于数据集仅涵盖2025年的前三个季度，基于全年数据，2025年的论文数量可能更高。进一步观察条形图可见，设计特定研究稳步增加并逐渐占主导地位，而生产特定方面的贡献在同一时期相对停滞。

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图9展示了论文在DT技术应用方面、数据集成水平以及反映采纳DT技术准备度的研究视角的分布。由于船舶设计和生产之间的产品特定主题、相应的数据集成水平和研究视角存在显著差异，结果分别在图9的两组图中呈现。唯一同时涉及设计和生产阶段DT应用的论文在两组图中都被计算在内，设计组共有21篇，生产组共有10篇。如图9(a)所示，57.14%的设计特定论文（12篇）专注于船舶性能评估和优化，通常是从能源消耗和碳排放的角度出发。其余研究致力于改进多种船舶类型的设计过程，以便在各种操作场景中采用新型GTs。如图9(b)和(c)所示，到2025年，船舶设计的DT技术数据集成水平仍然较低（只有15项研究达到了DM水平），但DT技术的发展更加务实，同时纯粹概念性研究的比例有所下降（与Mauro和Kana, 2023年的研究相比）。

另一方面，如图9(d)所示，在生产特定研究中，DT已被应用于模拟船舶生产过程的特定阶段（60%的研究，6篇论文），如钢材处理、装配和装备。其他研究独立探索了生产设备、车间和废物回收过程的DT建模，以提高生产效率。如图9(e)所示，生产特定研究在数据集成方面取得了较大进展（7篇论文）。这些研究基于造船厂配备的成熟监控系统，使得优化的生产方案可以实时反馈到造船厂进行制造操作。因此，如图9(f)所示，这些研究倾向于关注数字技术的发展、应用框架和以案例研究为支撑的实际实施。

为了研究哪些GT的应用或实施得益于DT的应用，以及这些GT如何促进脱碳，图10展示了论文中关于GT类型及其实现脱碳途径的分布。鉴于船舶设计和生产中考虑的GT类型根本不同，结果也分别针对设计特定和生产特定研究进行了区分。如图10(a)所示，设计特定研究主要关注高级推进系统（33.33%，7篇论文，如高效发动机、推进器和节能轴）和替代燃料（23.81%，5篇论文）来实现脱碳目标。得益于IMO建立的系统碳核算框架，66.67%的设计特定研究（14篇论文，如图10(b)所示）明确量化了其对碳减排的贡献。如图10(c)所示，生产特定研究更加强调通过高级规划、高级材料等方式提高生产效率。在造船行业缺乏公认的碳排放监测和计算方法的情况下，这些GT可以通过节能和减少材料用量间接减轻碳排放（90%，9篇论文）。

**3.3. 船舶设计和生产中DT应用的主题分析**
为了清晰了解船舶设计和生产中DT应用当前的发展趋势，表8分别总结了每个类别中DT驱动脱碳比例最高的主题。

**表8. 船舶设计和生产中DT驱动脱碳比例最高的主题**

| 阶段 | **产品特定主题** | **数据集成水平（DT）** | **GT贡献** |
| :--: | :--: | :--: | :--: |
| **船舶设计** | **船舶性能** | **方法论** | 高级推进系统 | 直接，ESS |
| **船舶生产** | **生产过程** | **技术** | （无主导），MR |

表格9进一步总结了论文中关注的特定船舶性能和相关设计方面。如表9所示，大多数关于船舶性能的研究，尤其是2024年之前发表的研究，主要关注能效作为对IMO法规框架的关键响应。此外，通过利用来自姊妹船、船舶原型和3D打印组件的数据流，建立了更复杂的数字模型（接近DS水平），从多个角度评估船舶推进性能。在此基础上，这些研究通过优化的船舶设计解决方案进一步提高了燃油消耗效率并减少了碳排放。

| 项目 | **内容** | **论文** |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| **船舶性能** | **能效** | Buonomano等人（2025），Taghavi和Perera（2024），Mavrakos等人（2024），Saponaro等人（2023），Ghorbani等人（2022），Mombiela和Zadeh（2022），George等人（2020），Dimopoulos等人（2019） |
| **船体阻力** | Menon等人（2024），Menon等人（2025） |
| **推进器流体动力学性能** | Kiss-Nagy和Simongáti（2025） |
| **推进系统设计** | Kiss-Nagy和Simongáti（2025），Fraguela等人（2025），Menon等人（2025），Taghavi和Perera（2024），Menon等人（2024），Saponaro等人（2023），Ghorbani等人（2022），Mombiela和Zadeh（2022），George等人（2020），Dimopoulos等人（2019） |
| **能源系统设计** | Buonomano等人（2025） |
| **GT选择** | Mavrakos等人（2024） |

到目前为止，大多数设计特定研究仅达到了DM级别的数据集成。表9进一步总结了DT建立的具体方法论，包括数字建模和物理资产的来源。如表10所示，这些研究倾向于通过数据驱动的方法和数值模拟来开发数字模型，通常使用现有船舶或新的设计计划作为船上物理系统的数据来源。

| 项目 | **内容** | **论文** |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| **数字建模** | **数据驱动方法** | Fraguela等人（2025），Barone等人（2025），Buonomano等人（2025），Papanikolaou（2024），Vasilikis等人（2023），Mombiela和Zadeh（2022），Nikolopoulos和Boulougouris（2021） |
| **数值模拟** | Kiss-Nagy和Simongáti（2025），Menon等人（2025），Papanikolaou（2024），Menon等人（2024），Nikolopoulos和Boulougouris（2021） |
| **分析方法** | Kana等人（2024），Dimopoulos等人（2019） |
| **物理资产** | **历史船舶** | Fraguela等人（2025），Barone等人（2025），Buonomano等人（2025），Vasilikis等人（2023），Mombiela和Zadeh（2022），Nikolopoulos和Boulougouris（2021） |
| **新设计** | Kana等人（2024），Papanikolaou（2024），Nikolopoulos和Boulougouris（2021），Dimopoulos等人（2019） |
| **3D打印组件** | Kiss-Nagy和Simongáti（2025） |

通过关注船舶性能提升，DT基础船舶设计中主要应用了两种脱碳途径：优化现有系统的参数和采用新型绿色技术。表11展示了船舶设计中GT的采用情况，其中高效推进器（具有最佳转速、俯仰角和直径）在这些研究中受到相对更多的关注。

**表11. 基于DT的船舶设计中的特定GT**

| **途径** | **论文** | **新型燃料或技术采用** |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| **氢燃料电池** | Menon等人（2024），Menon等人（2025），Saponaro等人（2023） |
| **液化天然气** | Kana等人（2024） |
| **风辅助推进** | Ghorbani等人（2022） |
| **电池** | Mombiela和Zadeh（2022） |
| **能量回收系统** | George等人（2020） |
| **当前系统优化** | Kiss-Nagy和Simongáti（2025），Fraguela等人（2025），Taghavi和Perera（2024），Vasilikis等人（2023） |
| **高效推进器** | Mouzakitis等人（2022），Dimopoulos等人（2019） |
| **高效HVAC系统** | Barone等人（2025） |

另一方面，生产过程是船舶生产中DT应用的主要焦点。表12进一步展示了这些研究中涉及的具体生产阶段，但没有明显的优势趋势。这些论文涵盖了生产链的几个离散阶段，以提高材料使用效率和缩短生产时间。缺乏明显趋势可能归因于研究数量有限。

**表12. 生产过程主题下的具体内容**

| 项目 | **论文** | **相关生产活动** |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| **装配** | Kunkera等人（2022），Kunkera等人（2024），Han等人（2019） |
| **块组装** | Wang（2025） |
| **材料处理** | Dolz等人（2024） |
| **子装配** | Zhou等人（2023） |
| **生产计划** | Lee等人（2020） |

对这些研究的进一步分析揭示了物理资产与其虚拟对应物之间的具体双向数据交互，以建立完整的DT系统。如表13所示，数据收集集中在造船厂及其工作区域，包括设备、工艺产品和它们的操作环境。将物理工作环境映射到虚拟空间通常被称为船舶生产中的数字建模。在这些框架内，输出数据流通常包括生产活动的控制命令、生产计划和造船厂维护计划，从而实现生产过程中的实时交互。这些研究中采用的混合技术（GTs）根据所考虑的生产阶段而有所不同，并没有明显的重点趋势。表13显示了针对特定生产过程的完全数字化（DTs）的研究中的双向数据流。

| 研究 | 物理资产 | 输入数据流 | 数字模型 | 输出数据流 |
|------------|------------|-----------------|--------------|----------------|
| Wang (2025) | 造船厂 | 5G + 块存储场元素数据 | 3D块管理 | 块控制命令 |
| Kunkera等 (2024) | 生产实验室 | 基于AR的设备标记 | 3D装配管理 | 装配计划 |
| Dolz等 (2024) | 造船厂 | 实时监控数据 | 虚拟-现实映射 | 控制和维护命令 |
| Zhou等 (2023) | 模具床 | 实时监控数据 | 虚拟-现实映射 | 模具床联合控制命令 |
| Wu等 (2021) | 车间 | 实时监控数据 | 虚拟-现实映射 | 装配计划 |

3.4. 其他工业领域的分类结果
根据第2.1节讨论的类似特征，确定了两个行业领域作为船舶设计和生产的参考领域。对于船舶设计，选定的领域包括货运铁路运输（H4914）、公路货运运输（H4923）和货运航空运输（H5120），这些领域具有相似的设计流程。对于船舶生产，参考领域包括铁路机车制造（C3020）、浮动结构建造（C3011）和建筑物建造（F4100），这些领域反映了相似的生产流程。分类结果列出了这些领域中DT技术在产品设计和制造中用于脱碳的一般发展状况。第4.3节进一步分析和总结了考虑到集成设计和生产的好处的相关见解和实践，以回答RQ3。

在产品特定主题类别中，从H4914、H4923和H5120的论文中普遍识别出了八个新主题，其解释汇总在表14中，而分类结果则列在表15中。在具有相似设计流程的领域中，数据集成的整体水平略高于船舶设计领域，有两个案例展示了车辆设计中的完全DT实现。

表14. 来自H4914、H4923和H5120的文献中的识别主题
| 主题 | 解释 |
|-------------|-----------------------------|
| 动力系统（动力装置） | 研究提高了产品上动力系统（包括发动机、传动系统及相关支持系统）的性能。|
| 驾驶控制 | 研究增强了车辆的驾驶控制策略，以实现更好的运营效率。 |
| 钢结构 | 研究优化了钢结构，以提高产品性能，特别是通过改进结构布局、减轻钢框架重量等。|
| 整体系统 | 研究提高了整个产品系统（如列车系统）的性能，特别是能源管理，以提高能源效率和可持续性。|
| 早期设计 | 研究关注新型产品的概念设计阶段。 |
| 电力系统 | 研究提高了电力系统的性能。 |
| 机电系统 | 研究提高了机电系统的性能。 |
| 燃料管理 | 研究改进了产品的燃料策略，以实现更好的运营效率。 |

表15. RQ3数据集中H4914、H4923和H5120的分类结果
| 索引 | 领域 | 产品特定主题 | DT水平 | DT内容 | GT的贡献 |
|-------------|-----------------|-----------------|-----------------|------------------|
| Cole等 (2025) | H4914 | 动力系统DM | 方法论 | 替代燃料 | Ind: ESG |
| Gunasekaran等 (2025) | H4923 | 动力系统DS | 方法论 | 替代燃料 | Dir: CM, ES |
| Khan等 (2025) | H4923 | 动力系统DM | 方法论 | 先进推进 | Dir: CM, ES |
| Spark等 (2024) | H4914 | 动力系统DM | 方法论 | 替代燃料 | Dir: CMD |
| Dong等 (2024) | H4914 | 动力系统DM | 实施 | 能量回收 | Ind: ES |
| Chu和Cheng (2024) | H4914 | 钢结构DM | 方法论 | 最佳结构设计 | Ind: MRR |
| Rolando等 (2024) | H4923 | 驾驶控制DT | 方法论 | 先进推进 | Dir: CM, ES |
| Bartolucci等 (2024) | H4923 | 动力系统DM | 应用 | 先进推进 | Dir: CM, ES |
| Ukaew和Chuaypen (2024) | H4923 | 动力系统DM | 技术 | 先进推进 | Dir: CM, ES |
| Ristanto等 (2024) | H5120 | 动力装置DM | 技术 | 先进推进 | Dir: CM, ES |
| Spiryagin等 (2023) | H4914 | 整体系统DS | 实施 | 先进能源系统 | Ind: ES |
| Fan等 (2023) | H4914 | 钢结构DS | 实施 | 最佳结构设计 | Ind: MR |
| Tran等 (2023) | H4923 | 早期设计DM | 概念 | 先进推进 | Dir: CM, ES |
| Bartolucci等 (2023) | H4923 | 动力系统DT | 实施 | 先进推进 | Dir: CM, ES |
| Athanasopoulou等 (2023) | H4923 | 动力系统DM | 架构 | 先进推进 | Dir: CM |
| Millo等 (2023) | H4923 | 动力系统DM | 框架 | 先进推进 | Dir: CM, ES |
| Van Kol等 (2021) | H4923 | 机电系统DM | 技术 | 先进货物处理 | Ind: ES |

如图11所示，参考领域中采用的GTs在几个方面与船舶设计中的GTs不同。当前船舶设计研究中，最佳结构设计和先进货物处理受到的关注相对较少，这可能为提高数据集成水平和GT的采用提供宝贵的见解。图12进一步展示了参考领域中船舶设计和产品设计在GT贡献方面的区别。如图12所示，船舶设计在DT应用脱碳方面处于领先地位，这得益于国际海事组织（IMO）的持续推动。然而，在船舶设计中，通过材料减重实现脱碳的研究仍有明显差距，这可以从相应的机车设计研究中获得宝贵见解。

同样，基于C3020、C3011和F4100的论文，也识别出两个新主题，其解释汇总在表16中，相应的分类结果列在表17中。与船舶生产领域类似，参考领域中的大多数研究已经实现了DT级别的数据集成。

表16. 来自C3020、C3011和F4100的文献中的识别主题
| 主题 | 解释 |
|-------------|-----------------------------|
| 供应链 | 研究通过优化资源分配、简化流程以及整合物联网（IoT）和区块链等先进技术，提高了生产物流的性能。|
| 重建 | 研究改进了现有建筑的重建（或翻新）过程。 |

表17. RQ3数据集中C3020、C3011和F4100的分类结果
| 索引 | 领域 | 产品特定主题 | DT水平 | DT内容 | GT的贡献 |
|-------------|-----------------|-----------------|-----------------|------------------|
| Kaewunruen等 (2025) | F4100 | 生产过程DT | 框架 | 废物管理 | Dir: CM, ES, MR |
| Wang (2025) | F4100 | 生产过程DT | 技术 | 先进信息管理 | Ind: ES, MR |
| Oliinyk等 (2025) | F4100 | 生命周期管理 | DT实施 | 先进建筑 | Ind: ES, MR |
| Zboinska和G?bel (2025) | F4100 | 生产过程DT | 框架 | 材料再利用 | Dir: CM, ES, MR |
| Martinez等 (2025) | F4100 | 生产过程DT | 实施 | 不具体 | Ind: MR |
| Fang (2025) | F4100 | 生命周期管理DS | 方法论 | 排放计算与减少 | Dir: CMD |
| Dai (2025) | F4100 | 生产过程DT | 先进信息管理 | Ind: ES |
| Kruchwitz等 (2025) | F4100 | 生产过程DT | 概念 | 材料再利用 | Dir: CM, MR |
| Zheng等 (2024) | C3020 | 生产过程DT | 框架 | 先进规划 | Ind: ES |
| Schützenhofer等 (2024) | F4100 | 生命周期管理DT | 能源与材料循环 | Dir: CM, ES, MR |
| Naghibalsadati等 (2024) | F4100 | 生产过程DT | 方法论 | 废物管理 | Dir: CM, MR |
| Raval和Sarkar (2024) | F4100 | 生产过程DM | 方法论 | 先进信息管理 | Ind: ES, MR |
| Piras等 (2024) | F4100 | 供应链DT | 方法论 | 先进建筑与物流 | Dir: CM, ES |
| Abdelalim等 (2024) | F4100 | 供应链DT | 方法论 | 先进建筑与物流 | Ind: ES, MR |
| Moshood等 (2024) | F4100 | 生命周期管理DT | 架构 | 不具体 | Dir: CM, ES, MR |
| Yin等 (2024) | F4100 | 供应链DT | 技术 | 先进建筑与物流 | Ind: MR |
| Kineber (2024) | F4100 | 供应链DT | 概念 | 先进建筑与物流 | Ind: ES, MR |
| Sheikhkhoshkar等 (2024) | F4100 | 生产过程DM | 方法论 | 先进规划 | Ind: MR |

图13比较了参考领域中船舶生产和产品制造（或建造）在DT应用脱碳方面的重点。由于F4100在建筑建造的各个方面广泛采用了DT，因此收集了更广泛的经过验证的GTs，可能为提高造船厂的脱碳水平提供宝贵的参考见解。关于GT的贡献，图14进一步展示了来自参考领域（主要是F4100）的见解，这些见解涉及碳减排、节能和材料减少方面。由于这些领域的DT应用脱碳更为成熟，它们的实践可以为克服船舶生产中遇到的挑战提供宝贵指导。

图15总结了两个参考领域中整合设计和生产所产生的协同效应的研究比例。图15(a)展示了设计与船舶领域类似的生产过程的领域分类，而图15(b)展示了以生产为导向的领域分类。这两个图表还反映了每个参考领域中设计师和制造商的不同优先事项，从制造商的角度来看，有更多研究关注协同效应（32.43%，12篇论文），而从设计师的角度来看则较少（5.26%，仅1篇论文）。

第4节综合和讨论
第3节中概述的分类分布和相应分析构成了回答三个研究问题（RQs）的基础。为了回答RQ1，通过进一步讨论DT和GT的主要发展趋势，研究了船舶设计和生产中DT应用的现状。然后，在第4.2节中研究了DT应用在船舶设计和生产整合方面的功能性，以回答RQ2。最后，通过综合来自参考领域的关于设计-生产协同的见解，并探讨DT如何促进这种整合以增强脱碳，来回答RQ3。

4.1. RQ1：船舶设计和生产中DT应用的现状如何？
近期文献显示了一个快速演变但结构不均衡的格局。在过去五年中，特别是船舶设计方面的研究显著扩展，其中脱碳目标与监管要求紧密对齐。然而，数据集成成熟度、监管压力和运营环境的不同导致了船舶设计和船舶生产之间的不同发展轨迹。
在船舶设计中，DT应用主要围绕船舶性能评估和优化发展，重点强调环境性能。这种演变受到IMO建立的监管框架的强烈影响，特别是通过能源效率工具（如EEDI）。通过规定碳因子（CF）和特定燃料消耗（SFC）等参数，IMO框架提供了可量化的目标，使船舶在早期阶段就能进行环境评估。在这一框架下，可以在物理建造之前构建强大的数字模型，以模拟推进性能、燃料消耗和相关的碳排放。
因此，DT平台越来越多地被用作高保真度的虚拟环境，用于评估和优化新的GTs（Saponaro等，2023），例如替代燃料、混合推进系统、废热回收单元和集成能源系统。在法规代码和分类规则尚未为新兴GTs提供明确实施指导的背景下，DTs作为验证和风险缓解工具发挥作用。它们允许在设计优化过程中同时进行性能和排放模拟，从而定量证明碳减排策略的可行性，并增强利益相关者对GT采用的信心（Mavrakos等，2024）。然而，一个固有的限制制约了船舶设计中DT的实施。在设计阶段，缺乏实体船舶限制了实时数据采集和与物理系统的双向数据交换。因此，大多数现有研究仍处于DM阶段，尚未实现完全集成的DT架构。数据集成主要是模拟为主的，尚未与生命周期连接。此外，大多数研究集中在推进系统和船上扩展的能源系统上，而来自其他船舶相关方面的优化和跨阶段整合仍然不发达。
相比之下，船舶生产中的DT应用在数据集成和信息物理交互方面表现出更高的技术成熟度。配备CPS、传感器网络和实时监控基础设施的实体造船厂为建立物理资产与其虚拟对应物之间的双向数据链接提供了必要的基础（Wang等，2025；Kunkera等，2024；Dolz等，2024；Zhou等，2023；Wu等，2021）。因此，生产阶段应用的DTs通常表现出完整的DT特性，包括实时监控、动态调度、预测控制和资源优化。特定于生产的研究展示了在生产计划、材料处理、模块组装和装配中运行的实际DT系统，表明造船环境中的实施成熟度不断提高。
尽管船舶设计中的DT集成水平高于船舶生产中的DT应用，但DT与船舶生产中的脱碳之间的联系仍然相对间接。大多数基于DT的生产研究通过提高生产效率和相应的材料和能源减少来促进碳减排。例如，精益生产已应用于船舶生产，以减少生产过程中的材料和时间浪费，从而降低能源消耗和碳排放（Caldarelli等，2022）。与船舶设计不同，目前没有国际公认的碳会计框架（类似于EEDI）来专门管理造船厂的生产过程。由于缺乏明确的可持续性目标、强制性的排放基准和标准化的碳评估方法，造船厂在数字化转型（DT）应用中优先考虑脱碳的动机不足。总体而言，目前船舶设计和生产中DT应用在脱碳方面的现状还可以被描述为过渡性和不对称的。在船舶设计领域，DT的发展与法规要求的脱碳目标保持一致，但受到物理数据整合能力的限制。而在船舶生产领域，DT系统在网络物理成熟度和运营可行性方面表现较好，但缺乏正式的、以碳为导向的治理结构。

4.2. RQ2：DT在整合船舶设计和生产以增强脱碳努力中扮演什么角色？
作为船舶生命周期的连续阶段，船舶设计为船生产奠定了基础，而船生产则验证设计的可行性，并确保船舶性能符合设计方案。实际上，在船生产过程中经常会出现与热相关的制造错误（如钢材焊接和成形过程），但这些错误通常不会反馈给设计人员（Xiao等人，2022年）。这些问题在后续的设计阶段往往被设计者忽视。在船舶设计中，精炼的脱碳计划与复杂的设计参数相结合，对生产提出了严格精度要求（Jin等人，2024年）。相反，在生产阶段，制造商通常需要早期且复杂的设计方案来提高中期和长期生产计划的准确性，从而进一步提高生产效率并减少资源和能源消耗（Kunkera等人，2024年）。
目前，仅有少数几项基于DT的研究（总共五项）探讨了如何整合设计和生产以增强可持续性，其中四项主要关注船舶生产，这表明这一研究领域仍处于起步阶段。具体来说，Giering和Dyck（2021年）提出了一种DT架构，用于管理整个船舶生命周期中的信息和材料，展示了DT如何从概念层面实现材料和能源消耗的全面优化。Kunkera等人（2022年、2024年）研究了由DT模型支持的高精度生产规划技术，这些模型包含了高保真的船舶和造船厂3D模型，并在设计和生产阶段共享。设计师和制造商之间的共享DT平台可以作为桥梁，使造船厂能够在早期阶段制定复杂计划，并与正在进行的设计过程并行启动生产活动。这种基于DT的设计和生产整合可以为引入和验证新兴技术提供有效框架，从而加速其在整个造船行业的部署。Fernandez（2021年）也展示了DT的优势，他应用DT支持使用新材料和新型船体结构进行轻型船舶建造。
在Giering和Dyck（2021年）的研究案例中，他们展示了一个基于DT和增强现实（AR）技术的完全集成船舶设计和生产系统。该造船厂建立了一个双向数字线程，将3D数字船舶模型从设计阶段连接到生产阶段的装配和组装环节。通过AR将虚拟DT模型投射到实物船舶上，可以实时反馈装配状态、碰撞、缺失的切割件和不对准等问题，这些信息会传回设计部门。这种整合方式实现了：（1）在模块搭建前早期发现和预防装配错误；（2）将装配过程中的返工时间减少了26%；（3）典型错误（如缺失的切割件）的修复时间从4天缩短到不到1小时；（4）减少了船舶建造中的材料浪费、能源消耗和碳足迹。在Kunkera等人（2024年）的另一个案例中，他们提出了一个综合的DT架构，将船舶设计、生产、调试和运营整合到一个连续的数字框架中。DT系统统一了设计意图、生产限制、模拟模型和整个船舶生命周期的运营性能。在设计阶段，DT能够实现低碳船体和推进系统的优化；在生产阶段，它支持数字装配规划、模块构建协调和资源效率提升。关键的脱碳效果包括：（1）在设计阶段早期优化能源效率和排放；（2）减少船舶建造中的生产时间、材料浪费和能源使用；（3）提高设计目标与实际制造性能之间的吻合度；（4）通过确保低碳设计的忠实实施来降低运营排放。

这两个案例从科学上证明了基于DT的设计和生产整合能够显著减少生命周期碳排放，具体体现在消除返工、提高材料效率和提升生产可持续性方面。DT已被确定为设计和生产之间的统一平台。制造商可以从设计者那里获取丰富信息，制定细致的生产计划，从而促进并行造船过程和可持续生产。此外，通过从船舶设计中继承DT原型，建立用于生产规划管理的DT模型变得具有成本效益（Giering和Dyck，2021年）。然而，通过DT整合船舶设计和生产的潜力仍然没有得到充分利用。根据DT应用的现状，船舶设计和生产可以通过各自的优势相互补充。船舶设计师基于IMO的排放评估框架开发了成熟的脱碳路径，而制造商则具备强大的网络物理系统，实现了高水平的数据整合。如果能够建立一个实时的双向数字线程，无缝整合船舶设计和生产，那么整个造船过程在数据整合和脱碳方面都将取得双赢的结果。

4.3. RQ3：可以从其他工业领域中借鉴哪些经验和实践来整合设计和生产？
参考领域H4914、H4923和H5120的设计过程与船舶设计有很强的相似性。一项来自这些领域的研究探讨了基于DT技术的设计和生产整合，为设计师如何利用DT支持这种整合提供了重要见解。例如，Fan等人（2023年）认识到制造偏差会严重削弱焊接钢结构的强度和疲劳寿命，特别是在结构减重的情况下，他们提出了一种同步设计和制造优化的方法，用于机车钢框架。通过DT平台，将实时生产偏差整合到早期设计阶段，从而在设计空间内同时评估制造引发的安全风险和结构性能优化。
除了这些领域，其他参考行业如C3020、C3011和F4100也提供了宝贵的实践经验。其中，建筑施工领域有11项研究（F4100），在这些研究中，DT改进了建筑信息模型（BIM）系统的功能，形成了支持建设项目全生命周期管理和实时管理的BIM-DT框架（Kaewunruen等人，2025年）。一个典型的应用案例是循环建筑，Schützenhofer等人（2024年）将其定义为基于BIM的循环双胞胎（CT）数字生态系统。如图16所示，CT实例是根据现有建筑的DT生成的，从项目初期阶段开始实现高保真的同步设计和施工规划。在施工初期阶段，通过同步现场测量数据，CT的设计优化精度不断提高。在这个系统中，建筑材料起到了连接现有结构拆除和新建筑设计之间的桥梁作用。拆除产生的废弃物和可回收材料被实时监控，数据反馈到DT系统中，为后续设计决策提供依据。这种机制实现了拆除和新建筑设计/施工的并行执行，提高了资源分配的准确性并推进了循环经济目标（Kaewunruen等人，2025年）。

图16. 循环双胞胎（Schützenhofer等人，2024年）的各个阶段。
另一种重要的设计-生产整合途径是通过BIM-DT开发高保真的预制构件（PC）（Yin等人，2024年）。该方法将建筑物分解成小型、标准化的模块化部件，这些部件可以精确设计和制造用于DT建模。通过建立组件级别的数字代表，实现了设计与施工之间的明确和早期链接。设计师将这些数字模块组装成完整的建筑配置，以评估结构和功能性能，同时来自现场组装活动的同步更新确保了虚拟模型和实际实现之间的一致性（Hasan等人，2022年）。Zboinska和G?bel（2025年）开发了一种智能机器人系统，结合了材料信息捕获、面向再利用的设计和增材制造，用于组件的修复和重建。在这个系统中，设计和生产过程通过机器人代理及其对应的DT之间的交互自主协调。
这些参考领域的集体见解进一步明确了DT在设计-生产整合中的作用，特别是在脱碳目标方面。总体而言，这些参考领域的证据表明，DT在设计-生产整合中提供了几个分析上相关的见解：首先，DT技术使得制造偏差、材料条件和装配限制能够系统地纳入早期设计优化中，从而实现了并行工程的原则；其次，它们促进了跨生命周期阶段的双向和连续数据流，将生产从一个下游执行阶段转变为设计知识生成的积极贡献者；第三，模块化和组件级别的双胞胎技术提高了设计-生产接口的粒度、可追溯性和可计算性。
针对RQ3，回顾的文献表明，有效的整合不仅依赖于数字建模的复杂性，还依赖于建立将实时生产智能嵌入设计治理结构中的同步网络物理基础设施。这些跨行业实践表明，当生产变异性、材料流动和生命周期考虑被正式化为可计算的设计输入时，设计-生产整合最为稳健，从而在集成系统架构中统一了设计意图、制造执行和可持续性能。
对于设计师来说，DT确保了产品的运营性能在整个迭代制造过程中得到维持；对于制造商而言，DT驱动的整合实现了早期的高精度施工，并显著提高了整体生产效率。这些跨行业实践共同展示了数字双胞胎技术如何在不同行业背景下统一设计意图和生产执行。

5. 未来研究方向
基于参考领域在通过DT整合产品设计和制造方面的见解和实践，可以进一步确定几条DT应用的研究路径，以支持和增强船舶设计和生产中的脱碳努力，包括：
- 开发适用于船舶建造的同步设计和生产优化框架；
- 在造船厂内构建多个船舶的CT；
- 在船舶设计阶段自动生成标准化船舶模块，以启动预制工作。
为了实现更显著的脱碳效果，船舶设计师越来越多地利用DT技术进行复杂的船舶性能优化。第一个视角是确保从设计优化中得出的船舶性能在整个后续生产阶段得到保持。这在绿色转型时代尤为重要，因为采用轻量化设计等绿色技术往往将最优解推向设计极限（Garbatov等人，2023年），即使是很小的制造偏差也可能危及预定义的安全限制（Jin等人，2024年）。因此，向设计师提供生产偏差的反馈至关重要，以便他们可以调整最优设计方案，同时更新生产计划以适应这些变化。然而，考虑到成本和交付时间的限制，设计优化、生产规划和生产活动应该同时进行，这需要船舶设计师和制造商通过DT实现实时双向交互。此外，鉴于漫长的迭代设计周期与生产时间成本的约束不相容，建立一个全面的船舶设计框架以满足设计者和制造商在每次交互期间的多学科协调需求是实现有效设计-生产整合的基本前提（Stachowski等人，2017年）。
CT是从建筑行业学到的一种新颖概念，用于实现船舶设计和生产的整合，它们通过在生产阶段之前调整现有的DT来开发高保真的DT模型（称为CT-Variant）（Schützenhofer等人，2024年）。由于缺乏实物资产，船舶设计阶段的数据整合程度有限，可以从正在生产的船舶和具有可追溯建造记录的已完成船舶中获取数据。可以根据基于知识的工程（KBE）方法（Montali等人，2017年）学习这些参考船舶在相同造船厂中的相似生产过程，并据此生成复杂的船舶几何形状、结构和装备，以满足早期设计阶段的特定要求。在此基础上，初步的生产计划可以与船舶设计同步进行，从而尽早开始采购和建造活动。借助人工智能技术的帮助，AI代理能够学习越来越多的与船舶相关的信息，以自主生成设计方案和生产计划。这些创新技术的整合预计将进一步增强船舶数字化工具（DTs）的功能，并使计算机集成（CTs）在实践中成为可能。最后一种观点是关于标准化船舶模块的自动生成，这代表了造船技术的远景展望，即在整个生产过程中实现完全自动化和同步设计。在这种形式下，集成设计和生产将使整个设计过程嵌入制造系统并自动执行（Zboinska和G?bel，2025年），其中船舶系统被模块化和标准化，以便生成和优化设计方案和生产计划，然后无缝地输入制造系统。然而，关于按订单制造的造船模式（Fatouh和Rego，2023年），大多数船舶都是高度定制的，这使得采用模块化和标准化的开发方法变得具有挑战性。如何将各种类型的船舶分解为模块化和标准化的组件将是实现这一造船模式的关键。

6. 结论

本研究通过系统性的文献回顾，探讨了数字化技术（DT）应用如何通过船舶设计和生产及其整合来促进脱碳。我们从Scopus和Web of Science中检索了来自船舶领域和五个参考领域的1068篇论文，经过严格的筛选和质量评估后，保留了85项研究，并将其分类为七类，以评估它们与生命周期阶段、DT配置及相应脱碳策略之间的关联。基于分类结果，进一步进行了详细的归纳分析，系统地回答了研究问题，并确定了几个未来的研究方向。主要发现总结如下：

回顾结果表明，过去五年中，对DT技术在脱碳应用方面的研究兴趣迅速增加，尤其是在船舶设计领域。然而，大多数船舶设计中的DT应用仍处于较低的数据整合阶段，仅停留在数字模型或数字副本的水平。因此，特定于设计的研究主要集中在开发用于DT应用的数字建模方法上。相比之下，收集到的结果也表明，大多数船舶生产中的DT应用已经达到了较高的数据整合水平，但它们对脱碳的贡献主要是间接的，主要集中在减少材料使用上而非直接降低碳排放。通过结合船舶设计和船舶生产各自的DT应用优势，两者可以通过与设计师提供的强健脱碳框架及造船厂成熟的认知物理系统（CPS）的整合来实现互补。

尽管如此，目前DT技术在船舶设计和生产整合以实现脱碳方面的研究仍处于起步阶段，这阻碍了全面识别DT在造船中的作用。现有的研究表明，设计师和制造商之间的共享DT平台可以实现早期规划和并行生产，从而促进新兴绿色技术（GTs）的验证，并推动高效的造船过程。另一方面，通过利用来自船舶设计的DT技术，造船厂能够获得全面的信息，简化生产流程，并以成本效益的方式建立用于生产计划和管理的DT模型。

来自参考领域（特别是机车工程和建筑施工）的见解强调了基于DT的设计与制造整合策略。这些领域表明，DT不仅作为一种模拟辅助工具，还作为一种操作支持手段，允许在整个生产过程中保设计意图，并将可制造性约束提前融入设计决策中。参考领域的证据表明，这些能力可以通过轻量化设计验证、循环材料使用、模块化预制和自动化建造等方式带来可测量的可持续性收益。

造船行业对这种整合的探索相对有限。缩小这一差距需要系统地将相邻行业的成熟整合路径转移到海事领域，并明确未来的研究方向。基于这一前提，可以制定针对性的研究计划，通过开发适用于未来船舶设计和生产的新一代DT架构来实施这三个确定的研究方向。这种基于DT的先进范式表明，有可能使船舶设计和生产超越当前将DT视为孤立的设计或监控工具的模式，迈向未来集成的设计-生产生态系统，该系统有望在整个绿色船舶的生命周期内实现可验证的脱碳效果。

**cRediT作者贡献声明**

- Chao Ye：撰写 – 审阅和编辑，撰写 – 原稿，可视化，软件开发，方法论研究，数据分析，概念化。
- Abbas Dashitimanesh：撰写 – 审阅和编辑，监督，资源协调，项目管理工作，方法论研究，资金获取，概念化。
- Yongkuk Jeong：撰写 – 审阅和编辑，监督，资源协调，项目管理工作，方法论研究，资金获取，概念化。
- Hauwa Yunusa：撰写 – 审阅和编辑，数据分析，形式化分析，数据管理。