2. 维护保养过程中的备件供应：在装备使用和维护保养过程中，随需打印大大降低了备件库存和备件物流，特别是对于部分高价值和难以拆卸的装备和场合（例如战场和太空环境），应用增材制造技术还可进行现场打印和修复，大大降低修复时间和成本。

太空3D打印（来源：MADE IN SPACE）

3. 建立制造过程的数字孪生体：将使得供应商能随时掌握其产品在总装厂的库存、装配和使用过程，以及在整机测试中的性能表现，变被动地接受订单和问题反馈为主动安排生产和改进产品。

五、数字化质控对供应链赋能的影响
供应商质量控制是供应链管理的重点和难点，而数字孪生和增材制造等数字化技术的引入，将对产品质量控制带来新的手段。摆脱传统具有一定风险的抽检模式，通过每个产品数字孪生体的过程数据和在线检测数据的人工智能分析，即可精确判别产品质量乃至划分产品等级。

1. 增材制造提供丰富的制造过程数据：相对于传统等材和减材制造，增材制造将可提供产品更为完整的数字孪生体。由于采用逐点堆积成型技术，对于每个点的控制参数均有详细记录，同时对成型过程质量在线监控，数据量远远超出CNC等减材工艺。配备机器视觉和人工智能技术对数据进行分析，发现质量缺陷和可靠性隐患，主机厂甚至可以“看着零件长大”，掌握最全面可靠的质量信息；

增材制造质量控制要素（来源：安世亚太）

2. 提高供应商质量管理的智能化和自动化程度：通过对供应商数字化制造赋能，在大数据积累下将可大大简化和加强供应商管理过程。例如：在供应商准入环节，将其数字化制造程度作为重要的考核指标；在供应商审核环节，将飞行检查改为对过程监控数据的常态监控；在来料入厂环节，将抽查检验转变为对产品数字孪生体的AI检验；供应商的考核与评级，基于以上的数据模型等。

六、供应链数字化赋能中的数据交互标准和高速数据传输等关键问题
在产品研发、制造、质控到交付的链条中，与供应链的数据交互将会带来大量的挑战。它直接影响了最终产品的质量，也影响了整个供应链运行的效率。

例如在研发阶段，需要与大量供应商同步解决需求的变更和零部件相互之间的配合问题。

产品生命周期和研发中的供应链数据交互问题
（来源：Ryan Gelotte和Jennifer Herron，数字孪生体课堂）

对于供应链的数字化赋能，核心是解决数据交换问题，关键是建立统一的数据标准。
为了解决供应商交互问题，工业界和标准化组织联合制定了一系列包含产品全生命周期（PLCS）信息的国际标准，例如2005年发布的《ISO 10303 STEP——产品模型数据交换标准》等。

产品全生命周期信息数据交换（来源：安世亚太）

随着数字化时代数字孪生和增材制造等新技术的加入，数据类型更为丰富、数据容量几何级增长、数据交互的时效性要求更高、数据价值和应用分析的工具更为先进，同时也带来了对数据标准更新和工具更新的要求。

以增材制造为例，研发和制造过程中的产品数据，动辄以G计算；由于传感器、机器视觉、人工智能和数字孪生的应用，数据传输过程也由传统单向低速控制指令，转变为控制指令和过程检测数据双向高速传输；而生产过程中积累的大量数据，除产品质量保证外，在其生命周期中的可靠性管理和预测性维护等领域，都将发挥重要价值。

增材制造的数字线程（来源：Paul Witherell，数字孪生体课堂）

对于数字孪生体和增材制造相关标准的制定，已成为ISO等国际标准化组织和我国十四五数字化制造的核心研究课题。
同时，海量数据的高速低延时传输，对通讯基础设施也提出了更高的要求。以5G应用为代表的数字化新基建正成为制造业强国面向未来竞争的发力点。

2020年初，德国Fraunhofer IPT弗劳恩霍夫生产技术研究所IPT和瑞典移动网络供应商爱立信共同开发了“欧洲5G工业园区”概念，在亚琛园区测试新移动网络技术在生产控制与物流方面的应用。我国以华为为支撑的5G工业园区建设项目也在多地规划布局和建设中，将成为未来数字化园区和工厂的标配。

5G工业园区中的增材制造场景（来源：3D科学谷）
未来，随着5G通讯网络建设，数字孪生、增材制造等数字化制造技术的发展和相关标准化工作的逐渐完善，必将为制造业的供应链管理带来全面变革。