数字孪生是一种基于数字模型的仿真技术，可以实现对物理系统的实时监测、预测和优化。数字孪生制造是数字孪生技术在制造领域的应用，可以实现对制造系统的实时监测、预测和优化。数字孪生制造可以帮助制造企业提高生产效率、降低成本、提高质量和可靠性，以及实现智能制造和可持续发展。

数字孪生制造框架是数字孪生制造系统的组成和交互的描述，它可以帮助制造企业实现数字孪生制造系统的互操作性和可扩展性。ISO 23247-2:2021数字孪生制造框架标准提供了一个参考架构，用于描述数字孪生制造系统的组成和交互。该标准的参考架构包括数字孪生制造模型、数字孪生制造数据、数字孪生制造应用、数字孪生制造平台和数字孪生制造接口等组件。

数字孪生制造模型是数字孪生制造系统的核心组件，它描述了制造系统的物理和逻辑特征，包括设备、工艺、物料、工人和环境等。数字孪生制造模型可以通过传感器、监测设备和模拟软件等手段实时获取和更新制造系统的状态和性能。数字孪生制造模型可以支持制造系统的实时监测、预测和优化，以及制造系统的仿真和虚拟化。

数字孪生制造数据是数字孪生制造系统的基础数据，包括实时数据、历史数据和模拟数据等。实时数据是指制造系统的实时状态和性能数据，可以通过传感器和监测设备等手段实时获取和更新。历史数据是指制造系统的历史状态和性能数据，可以用于分析和优化制造系统的运行和管理。模拟数据是指制造系统的仿真和虚拟化数据，可以用于验证和优化数字孪生制造模型和应用。

数字孪生制造应用是数字孪生制造系统的功能组件，包括数据分析、优化、预测和决策等应用。数据分析是指对数字孪生制造数据进行分析和挖掘，以发现制造系统的潜在问题和机会。优化是指对数字孪生制造模型和数据进行优化，以提高制造系统的效率和质量。预测是指对数字孪生制造模型和数据进行预测，以预测制造系统的未来状态和性能。决策是指基于数字孪生制造模型和数据进行决策，以支持制造系统的运行和管理。

数字孪生制造平台是数字孪生制造系统的基础设施和服务，包括数据存储、计算、通信和安全等。数据存储是指存储数字孪生制造数据的硬件和软件设施，包括数据库、文件系统和云存储等。计算是指处理数字孪生制造数据和应用的硬件和软件设施，包括服务器、计算机和算法库等。通信是指传输数字孪生制造数据和应用的网络和协议，包括局域网、互联网和通信协议等。安全是指保护数字孪生制造数据和应用的安全措施，包括身份认证、访问控制和加密等。

数字孪生制造接口是数字孪生制造系统与其他系统的接口，包括设备接口、软件接口和标准接口等。设备接口是指数字孪生制造系统与制造设备的接口，包括传感器、执行器和控制器等。软件接口是指数字孪生制造系统与制造软件的接口，包括MES、ERP和PLM等。标准接口是指数字孪生制造系统与标准化组织和行业组织的接口，包括ISO、IEC和OMG等。

数字孪生制造框架可以帮助制造企业实现数字孪生制造系统的互操作性和可扩展性，以支持制造业的数字化转型。数字孪生制造框架可以促进数字孪生制造系统的开发、部署、集成和维护，以提高制造企业的竞争力和创新能力。

相关标准
- ISO 23247-1:2021 Automation systems and integration — Digital twin framework for manufacturing — Part 1: Overview and general principles
- ISO 10303-239:2019 Industrial automation systems and integration — Product data representation and exchange — Part 239: Application protocol: Digital twin for manufacturing
- ISO 22400-2:2014 Automation systems and integration — Key performance indicators (KPIs) for manufacturing operations management — Part 2: Definitions and descriptions of KPIs
- ISO 22400-3:2014 Automation systems and integration — Key performance indicators (KPIs) for manufacturing operations management — Part 3: Production efficiency
- ISO 22400-4:2014 Automation systems and integration — Key performance indicators (KPIs) for manufacturing operations management — Part 4: Energy efficiency and other environmental performance indicators