基于數(shù)字孿生的智能工廠建設(shè)

1、 基于數(shù)字孿生的智能工廠建設(shè) 導(dǎo)語(yǔ)為構(gòu)建具有“全面感知、設(shè)備互聯(lián)、數(shù)字集成、智能預(yù)測(cè)”等特征的智能工廠運(yùn)行體系，針對(duì)傳統(tǒng)工廠/車間管控系統(tǒng)缺乏智能決策等問(wèn)題，提出基于數(shù)字孿生的智能工廠總體架構(gòu)和虛實(shí)集成的信息系統(tǒng)集成模型。01引言在全球化經(jīng)濟(jì)的今天，企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈。產(chǎn)品智能化和制造業(yè)服務(wù)化的形成給傳統(tǒng)制造企業(yè)帶來(lái) 越來(lái)越大的競(jìng)爭(zhēng)壓力；同時(shí)，產(chǎn)品的復(fù)雜性和生產(chǎn)管理的難度也給制造企業(yè)造成了很大的困惑。譬如，能否按期交貨，質(zhì)量是否有保障,產(chǎn)能能否提升，人們?cè)噲D通過(guò)信息化與工業(yè)化的深度融合來(lái)解決這些問(wèn)題。二十世紀(jì)八十年代，學(xué)者們通過(guò)知識(shí)工程、軟件系統(tǒng)、機(jī)器視覺(jué)和控制進(jìn)行集成，對(duì)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行建模，使智

2、能裝備能夠在無(wú)人干預(yù)的情況下進(jìn)行小批量生產(chǎn)，其計(jì)算機(jī)系統(tǒng)特征是基于知識(shí)庫(kù)的專家系統(tǒng)1；二十世紀(jì)九十年代，企業(yè)將產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)到市場(chǎng)銷售等各個(gè)環(huán)節(jié)以計(jì)算機(jī)信息化的方式集成起來(lái), 建立可以發(fā)揮高效的先進(jìn)生產(chǎn)系統(tǒng)，其信息系統(tǒng)主要圍繞計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)（Computer Integrated Manufacturing Systems, CIMS）建設(shè)2；進(jìn)入二十一世紀(jì)，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等新一代人工智能技術(shù)應(yīng)用于制造業(yè)，生產(chǎn)系統(tǒng)具備了初步學(xué)習(xí)的能力，其智能化特征主要基于新一代人工智能系統(tǒng)（AI2.03）。智能工廠建設(shè)由此應(yīng)運(yùn)而生,其主要目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品交貨 期最短、工廠運(yùn)營(yíng)資源消耗最少、生產(chǎn)效率最

3、高、生產(chǎn)批量最小（直至最小投入批量為1）以及產(chǎn)品換型生產(chǎn)轉(zhuǎn)換時(shí)間最短等。基于數(shù)字孿生的智能工廠與計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)（CIMS）都是面向制造業(yè)的信息集成，除了集成CAD、CAM、CAT和CAPP等信息系統(tǒng)，還明確提出了邏輯層次結(jié)構(gòu)，并整合了敏捷制造、并行工程以及虛擬制造等方法論的理論概念。計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)的集成方面存在如下技術(shù)障礙4。1）制造科學(xué)基礎(chǔ)不適應(yīng)。缺乏大量而快速的制造工藝機(jī)理模型，計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)未形成單獨(dú)的學(xué)科，導(dǎo)致制造柔性的不足。2） 未解決的數(shù)據(jù)技術(shù)問(wèn)題。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)類型為單一的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，且各種數(shù)據(jù)交換缺乏權(quán)威的標(biāo)準(zhǔn)體系。3） 制造系統(tǒng)內(nèi)部智能化程度低。當(dāng)時(shí)的人工智能處

4、于初級(jí)發(fā)展階段，計(jì)算能力不足。在制造型企業(yè)的生產(chǎn)調(diào)度現(xiàn)場(chǎng)，大量決策還需依賴經(jīng)驗(yàn)型的人員。4） 工程教育和應(yīng)用不適應(yīng)。由于缺乏制造運(yùn)營(yíng)人員參與，商業(yè)化軟件在制造業(yè)的二次開(kāi)發(fā)和推廣中后繼乏力?；跀?shù)字孿生的智能工廠則更加強(qiáng)調(diào)基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的應(yīng)用，將企業(yè)內(nèi)的物聯(lián)網(wǎng)和企業(yè)外的互聯(lián)網(wǎng)緊密結(jié)合，挖掘有效的生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，結(jié)合業(yè)務(wù)專家的知識(shí)領(lǐng)域，并通過(guò)數(shù)字孿生的表現(xiàn)形式為工廠各決策層提供數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用。智能工廠融合新一代信息技術(shù)、智能裝備及先進(jìn)的生產(chǎn)方式，使新產(chǎn)品從設(shè)計(jì)或客戶的個(gè)性化訂單開(kāi)始，到生產(chǎn)出成品的時(shí)間大為縮短。企業(yè)能夠快速地響應(yīng)客戶，滿足產(chǎn)品個(gè)性化發(fā)展的市場(chǎng)需求。02智能工廠總體運(yùn)行體系基于信息

5、流的集成,構(gòu)建具有“全面感知、設(shè)備互聯(lián)、數(shù)字集成、智能預(yù)測(cè)”等特征的智能工廠運(yùn)行體系，如圖1所示。圖1 智能工廠運(yùn)行體系智能工廠運(yùn)行體系的主要內(nèi)容包括以下幾方面。1) 技術(shù)創(chuàng)新體系：包括了與產(chǎn)品設(shè)計(jì)創(chuàng)新相關(guān)的系統(tǒng)，如CAD/EDA、CAPP、CAM以及智能工廠設(shè)計(jì)的相關(guān)系統(tǒng)，如基于三維實(shí)體的工廠信息模型(Plant Information Model,PIM5)、工廠運(yùn)行仿真系統(tǒng)等。2) 經(jīng)營(yíng)管理體系：包括了對(duì)產(chǎn)、供、銷、人、財(cái)、物等業(yè)務(wù)進(jìn)行管理的ERP系統(tǒng)、對(duì)企業(yè)供應(yīng)鏈管理的SCM系統(tǒng)以及對(duì)產(chǎn)品提供遠(yuǎn)程維護(hù)及服務(wù)的智能服務(wù)中 (Intelligent Support Center, ISC

6、) 。3 )制造運(yùn)行體系-信息物理生產(chǎn)系統(tǒng)(Cyber-Physical Production Systems, CPPS6)：包括智能化的生產(chǎn)設(shè)備、物流設(shè)備、傳感檢測(cè)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)施和對(duì)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)管控的制造運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)(Intelligent Manufacturing Execution System, IMES ) 。生產(chǎn)設(shè)備、物流設(shè)備和其生產(chǎn)出來(lái)的產(chǎn)品構(gòu)成了智能工廠的物理空間；技術(shù)創(chuàng)新體系中的產(chǎn)品模型、工廠信息模型(PIM)以及經(jīng)營(yíng)管理體系中的各種企業(yè)業(yè)務(wù)流程則存在于一個(gè)數(shù)字化、信息化和網(wǎng)絡(luò)化的空間中。通過(guò)制造運(yùn)行體系(CPPS)將這2個(gè)空間有機(jī)地連接在一起，形成一個(gè)完整的智能生產(chǎn)

7、系統(tǒng)。當(dāng)企業(yè)獲得客戶需求后，通過(guò)ERP系統(tǒng)生成訂單。訂單一般包括以下兩類。1) 新產(chǎn)品訂單：通過(guò)產(chǎn)品模型和工藝模型的快速設(shè)計(jì)能力，滿足客戶對(duì)新產(chǎn)品的個(gè)性化要求。2) 成型產(chǎn)品的配置訂單：客戶在已有的產(chǎn)品系列上，根據(jù)企業(yè)提供的功能特征選配清單定制。由產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理(Product Data Management, PDM)系統(tǒng)提供產(chǎn)品配置功能，通過(guò)變量化或參數(shù)化的BOM系統(tǒng)，快速滿足客戶的配置需求。在通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新體系建立了產(chǎn)品模型后，ERP系統(tǒng)下達(dá)產(chǎn)品的制造指令。該指令和PDM中的產(chǎn)品配置模型一起下達(dá)到IMES中，IMES通過(guò)智能設(shè)備的接口將作業(yè)指令、工藝參數(shù)和控制程序等下達(dá)到設(shè)備, 并啟動(dòng)產(chǎn)品的

8、加工制造，實(shí)時(shí)監(jiān)控制造過(guò)程，將制造過(guò)程的狀態(tài)數(shù)據(jù)反饋給ERP系統(tǒng)，將產(chǎn)品的制造檔案反饋給PDM系統(tǒng)。同時(shí)工廠的制造運(yùn)行模型和物流運(yùn)行模型調(diào)用IMES的狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真運(yùn)算，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行可能出現(xiàn)的問(wèn)題。IMES的排產(chǎn)模塊對(duì)制造過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度，優(yōu)質(zhì)高效、智能化地完成制造產(chǎn)品的加工制造任務(wù)。IMES通過(guò)在制品的信息跟蹤產(chǎn)品制造檔案獲得相關(guān)的生產(chǎn)信息,不僅提供了產(chǎn)品的質(zhì)量追溯能力，同時(shí)也為PLM系統(tǒng)進(jìn)行產(chǎn)品遠(yuǎn)程維護(hù)和服務(wù)(ISC)提供支撐。在技術(shù)創(chuàng)新體系中，除了產(chǎn)品設(shè)計(jì)的功能外，還包括智能工廠的工廠信息模型(PIM)設(shè)計(jì)。這些模型過(guò)去僅僅是工廠建設(shè)時(shí)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)使用的，但是企業(yè)面對(duì)越來(lái)越個(gè)性化的市場(chǎng)

9、,這種個(gè)性化導(dǎo)致產(chǎn)品的更新?lián)Q代加速，這也要求工廠的制造運(yùn)行體系具備不斷適應(yīng)新產(chǎn)品、新工藝的能力，因而其生產(chǎn)線、物流線具有一定的柔性，可以按照新的產(chǎn)品工藝進(jìn)行靈活調(diào)整。而這種調(diào)整的復(fù)雜性，只有通過(guò)仿真的方式才能獲得更好的成效，因此，在智能工廠的運(yùn)行過(guò)程中，工廠的設(shè)計(jì)模型將起到至關(guān)重要的作用。擴(kuò)展的工廠信息模型(extensible Plant Information Model,XPIM)以三維形象化的方式展示實(shí)際的工廠運(yùn)行狀態(tài)，由此成為智能工廠現(xiàn)場(chǎng)指揮的基礎(chǔ)平臺(tái)。擴(kuò)展的工廠信息模型(XPIM)包含了仿真模型和實(shí)體模型兩部分，其中仿真模型包括工藝仿真模型、性能仿真模型和建造仿真模型等。許多發(fā)達(dá)國(guó)

10、家早已將基于模型的數(shù)字化制造 (Model Based Manufacturing, MBM7)、虛擬技術(shù)應(yīng)用到智能工廠建設(shè)中，如大型汽車制造商將數(shù)字制造、虛擬技術(shù)應(yīng)用到汽車樣機(jī)設(shè)計(jì)和工廠生產(chǎn)制造中，但作為產(chǎn)品的數(shù)字樣機(jī)模型和工廠的工程模型，往往與工廠的實(shí)際應(yīng)用存在一定的信息割裂。數(shù)字孿生作為一項(xiàng)新技術(shù)，它實(shí)現(xiàn)了現(xiàn)實(shí)物理系統(tǒng)向網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化系統(tǒng)的反饋，是工業(yè)領(lǐng)域一次逆向思維的創(chuàng)新。北航的陶飛教授在2017年提出數(shù)字孿生車間的概念：在數(shù)字孿生車間里收集的實(shí)物產(chǎn)品數(shù)據(jù)，送入虛擬產(chǎn)品模型中，以便更好地管理產(chǎn)品的全生命周期(包括產(chǎn)品設(shè)計(jì)、制造和服務(wù))8。在Michael Grieves教授的數(shù)字孿生白

11、皮書中9，大眾的數(shù)字孿生工廠將3D可視化模型與達(dá)索的制造運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)APRISO進(jìn)行鏈接，在模型中動(dòng)態(tài)地展示生產(chǎn)進(jìn)度、設(shè)備OEE及維修保養(yǎng)等工廠運(yùn)營(yíng)管理活動(dòng)。03基于數(shù)字孿生的智能工廠建設(shè)架構(gòu)在ISA-95企業(yè)-控制系統(tǒng)集成標(biāo)準(zhǔn)中，制造運(yùn)作管理活動(dòng)模型包括生產(chǎn)運(yùn)作管理、庫(kù)存運(yùn)作管理、維護(hù)運(yùn)作管理和質(zhì)量管理等活動(dòng)，功能分為設(shè)備級(jí)、區(qū)域級(jí)、車間級(jí)、工廠級(jí)和企業(yè)級(jí)五層架構(gòu)。圖2 工廠信息化層次模型圖2所示為工廠信息化層次模型。圖2a所示的參考模型描述了傳統(tǒng)工廠信息化層次模型。傳統(tǒng)工廠/車間管控系統(tǒng)主要在工廠/車間管理層、生產(chǎn)監(jiān)控層、生產(chǎn)線監(jiān)控層和單元控制層進(jìn)行管理，生產(chǎn)過(guò)程中的調(diào)度、設(shè)備預(yù)防維護(hù)和數(shù)

12、據(jù)的分析等活動(dòng)還主要由人來(lái)決策。智能工廠盡可能地取代一線人員在制造活動(dòng)中的決策任務(wù)，使生產(chǎn)作業(yè)更加柔性化、自動(dòng)化和高效化。傳統(tǒng)工廠/車間管控系統(tǒng)存在如下問(wèn)題。1） 信息化開(kāi)發(fā)平臺(tái)多樣化。2） 缺少工廠/車間現(xiàn)場(chǎng)智能分析模型。3） 缺乏支撐智能分析的工業(yè)大數(shù)據(jù)。4） 制造執(zhí)行系統(tǒng)缺乏仿真分析。5） 系統(tǒng)架構(gòu)支持移動(dòng)終端、AR/VR的融入。6） 生產(chǎn)過(guò)程缺乏可視化監(jiān)控。針對(duì)以上問(wèn)題，本文提出如圖2b所示的新型工廠信息化層次模型。基于數(shù)字孿生的新型工廠/車間管控系統(tǒng)擴(kuò)展了數(shù)字孿生系統(tǒng)和生產(chǎn)大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，以數(shù)字孿生系統(tǒng)為紐帶,打通以ERP為核心的企業(yè)管理系統(tǒng)、以MES為核心的工廠級(jí)（或車間級(jí)）的生產(chǎn)

13、執(zhí)行系統(tǒng)、以及仿真分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)孤島。開(kāi)發(fā) 形成以數(shù)字孿生為紐帶，開(kāi)放性強(qiáng)、可擴(kuò)展的新型工廠/車間管控系統(tǒng)架構(gòu)。新型工廠/車間管控系統(tǒng)擺脫了強(qiáng)耦合的分層體系束縛，形成以數(shù)字孿生系統(tǒng)為核心的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)。短期目標(biāo)：從虛擬工廠的維度實(shí)現(xiàn)對(duì)工廠的生產(chǎn)要素、生產(chǎn)活動(dòng)計(jì)劃以及生產(chǎn)過(guò)程控制進(jìn)行管理。中期目標(biāo)：實(shí)現(xiàn)物理工廠與虛擬工廠的雙向映射與實(shí)時(shí)交互，實(shí)現(xiàn)物理工廠及虛擬工廠的全要素、全流程以及多業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的融合。長(zhǎng)期目標(biāo)：構(gòu)建生產(chǎn)管控云平臺(tái)，使工廠具備虛實(shí)聯(lián)動(dòng)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)的能力，基于數(shù)字孿生進(jìn)行過(guò)程管控、智能化排產(chǎn)及調(diào)度，探索一條工廠生產(chǎn)和管 控最優(yōu)的運(yùn)行新模式。通過(guò)人工智能、大數(shù)據(jù)平臺(tái)和AR/VR等新一代信

14、息技術(shù)手段的應(yīng)用,建立一套符合企業(yè)未來(lái)智能工廠生產(chǎn)管控需求、功能全面、集成性高、技術(shù)先進(jìn)以及 運(yùn)行穩(wěn)定的數(shù)字孿生系統(tǒng)，從而輔助整個(gè)工廠/車間的生產(chǎn)管控過(guò)程,賦能傳統(tǒng)制造，全面提升企業(yè)的智能制造管理水平?；跀?shù)字孿生的智能工廠架構(gòu)如圖3所示。圖3 基于數(shù)字孿生的智能工廠架構(gòu)基于數(shù)字孿生的智能工廠系統(tǒng)具有以下功能：將物理工廠中的實(shí)體模型及業(yè)務(wù)模型轉(zhuǎn)化為虛擬工廠的信息模型，并建立虛擬工廠與物理工廠之間低延時(shí)、高保真的虛擬鏡像；利用基于數(shù)字孿生的智能工廠仿真計(jì)算能力，仿真模擬產(chǎn)品從需求到產(chǎn)品、從訂單到交付的制造全過(guò)程;形成優(yōu)化的仿真結(jié)果，指導(dǎo)物理工廠的建立和運(yùn)營(yíng)；物理工廠的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和狀態(tài)為虛擬工廠的模

15、型提供準(zhǔn)確的修正11。通過(guò)工廠的數(shù)字孿生，建立三維可視界面的IMES系統(tǒng)，方便生產(chǎn)管理人員從多個(gè)視角了解生產(chǎn)過(guò)程、發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)異常并快速進(jìn)行處理,從而使生產(chǎn)管理更加透明化、實(shí)時(shí)化、可視化和協(xié)同化。IMES系統(tǒng)主要實(shí)施技術(shù)的創(chuàng)新點(diǎn)如下。1）數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的三維虛擬工廠實(shí)景和實(shí)際績(jī)效呈現(xiàn)：以三維虛擬工廠模型為載體，以多維統(tǒng)計(jì)圖表為展現(xiàn)形式,動(dòng)態(tài)可視化展示與車間生產(chǎn)過(guò)程相關(guān)的實(shí)時(shí)信息和績(jī)效信息（如設(shè)備狀態(tài)、生產(chǎn)進(jìn)度、質(zhì)量狀況、物流狀態(tài)和工廠能耗等）。2） 生產(chǎn)異常的指揮與協(xié)同調(diào)度：通過(guò)IMES與設(shè)備監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的交互，可以及時(shí)、動(dòng)態(tài)地發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程中出現(xiàn)的各種異常，比如設(shè)備故障、物料短缺和質(zhì)量超差等。通過(guò)仿真和優(yōu)化

16、分析，可以對(duì)作業(yè)計(jì)劃進(jìn)行優(yōu)化，消除制造過(guò)程瓶頸，保證制造任務(wù)準(zhǔn)時(shí)、高效的執(zhí)行。3） 生產(chǎn)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)全過(guò)程貫通：生產(chǎn)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)、實(shí)施、運(yùn)營(yíng)及退役是構(gòu)建生產(chǎn)系統(tǒng)全生命周期的重要內(nèi)容12。探索基于數(shù)字孿生的虛實(shí)系統(tǒng)集成接 口方式和標(biāo)準(zhǔn),建立基于工廠孿生數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的虛擬工廠模型和物理工廠同步運(yùn)行及反饋機(jī)制，實(shí)現(xiàn)智能工廠生產(chǎn)系統(tǒng)的虛擬驗(yàn)證與同步運(yùn)行。04基于數(shù)字孿生的虛實(shí)系統(tǒng)集成作為智能工廠中樞的數(shù)字孿生系統(tǒng)，具有自學(xué)習(xí)、自組織、自配置和自適應(yīng)的特點(diǎn)。工廠內(nèi)部各個(gè)系統(tǒng)需要進(jìn)行互聯(lián)互通，基于數(shù)字孿生的虛實(shí)系統(tǒng)集成主要體現(xiàn)在以下兩方面。1） 物理工廠的信息高度集成。智能工廠須打通信息技術(shù)與運(yùn)營(yíng)技術(shù)的鴻溝，確保

17、業(yè)務(wù)流、工藝流與物料流的信息互聯(lián)互通，以生成實(shí)時(shí)決策所需的各項(xiàng)數(shù)據(jù)，同時(shí)數(shù)據(jù)基于模型和算法生成數(shù)字孿生系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)類型（結(jié)構(gòu)化、相對(duì)非結(jié)構(gòu)化）。智能工廠中的智能傳感器遍布各項(xiàng)企業(yè)生產(chǎn)要素和資源，因此數(shù)字孿生系統(tǒng)可不斷從設(shè)備、儀器儀表、PLC、單元控制系統(tǒng)、車間管理系統(tǒng)及企業(yè)管理系統(tǒng)抓取不同的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的持續(xù)更新。2） 數(shù)字孿生系統(tǒng)作為物理工廠與虛擬工廠集成的紐帶。數(shù)字孿生系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)智能工廠現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)的自動(dòng)化決策，車間的所有制造活動(dòng)通過(guò)數(shù)字孿生系統(tǒng)在虛擬工廠進(jìn)行仿真建模與分析。在制造過(guò)程中，數(shù)字孿生系統(tǒng)自動(dòng)向IMES傳送最優(yōu)的指令，IMES協(xié)調(diào)現(xiàn)場(chǎng)控制系統(tǒng)執(zhí)行生產(chǎn)活動(dòng)，并接收過(guò)程控制系統(tǒng)

18、（Process Control System,PCS）反饋的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)；同時(shí)現(xiàn)場(chǎng)采集數(shù)據(jù)通過(guò)數(shù)字孿生系統(tǒng)傳入虛擬工廠進(jìn)行模型和參數(shù)的修正,從而形成智能車間閉環(huán)管控。3.1 信息集成的框架為打通物理工廠（物理世界）與虛擬工廠（虛擬世界）的壁壘，信息集成框架基于數(shù)字孿生的紐帶進(jìn)行數(shù)據(jù)交換，基于數(shù)字孿生的工廠/車間信息集成框架如圖4所示。虛擬工廠應(yīng)具有仿真分析功能，但目前的數(shù)字孿生系統(tǒng)與仿真分析系統(tǒng)都是獨(dú)立的產(chǎn)品，因此二者通過(guò)基于數(shù)字孿生的模型進(jìn)行信息集成13。數(shù)字孿生可針對(duì)物理工廠/車間內(nèi)的生產(chǎn)、環(huán)境和產(chǎn)品情況持續(xù)開(kāi)展實(shí)際的數(shù)據(jù)測(cè)量?；诋a(chǎn)品設(shè)計(jì)工藝仿真和生產(chǎn)系統(tǒng)仿真的強(qiáng)大快速處理能力,數(shù)字孿生系

19、統(tǒng)從產(chǎn)品設(shè)計(jì)及產(chǎn)品制造系統(tǒng)中獲取重要信息，以三維可視化方式呈現(xiàn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)生產(chǎn)活動(dòng)對(duì)象或流程，并反饋在物理工廠中進(jìn)行設(shè)計(jì)與流程的優(yōu)化。敏捷、可拓展的信息系統(tǒng)架構(gòu)集成仿真分析系統(tǒng)、企業(yè)內(nèi)部信息化應(yīng)用系統(tǒng)和工廠/車間數(shù)字孿生系統(tǒng)，并滿足未來(lái)企業(yè)云平臺(tái)下的電子商務(wù)系統(tǒng)、個(gè)性化定制系統(tǒng)和遠(yuǎn)程運(yùn)維系統(tǒng)等創(chuàng)新商業(yè)模式的發(fā)展。圖4 基于數(shù)字孿生的工廠/車間信息集成框架3.2 信息集成的接口技術(shù)為了能夠適應(yīng)未來(lái)多變的需要，基于數(shù)字孿生的智能工廠便于后期進(jìn)行重構(gòu)和擴(kuò)展,系統(tǒng)架構(gòu)采用微服務(wù)14?；谄髽I(yè)服務(wù)總線（Enterprise Service Bus,ESB）15的智能工廠系統(tǒng)集成如圖5所示，采用企業(yè)服務(wù)總線技

20、術(shù)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（Industry Internet of Things, IIoT）16技術(shù)，將數(shù)字化設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、試驗(yàn)及運(yùn)維服務(wù)的異構(gòu)信息集成打通，實(shí)現(xiàn)制造業(yè)工廠的設(shè)施、設(shè)備、人和組織互聯(lián)互通。數(shù)字孿生系統(tǒng)集成感知系統(tǒng)、通信系統(tǒng)、計(jì)算系統(tǒng)和控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)智能工廠安全可靠、實(shí)時(shí)協(xié)同地感知、聯(lián)結(jié)、分析和控制。圖5 基于企業(yè)服務(wù)總線（ESB）的智能工廠系統(tǒng)集成基于云平臺(tái)遷徙的信息化系統(tǒng)映射到虛擬工廠系統(tǒng)中，通過(guò)各類結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)更新，同步驅(qū)動(dòng)物理工廠。將基于業(yè)務(wù)的企業(yè)服務(wù)總線開(kāi)發(fā)單獨(dú)的APP應(yīng)用，系統(tǒng)統(tǒng)一管理，借助云服務(wù)器管理各類數(shù)據(jù)。硬件的更換和產(chǎn)品的變更、供應(yīng)鏈的波動(dòng)均對(duì)生產(chǎn)系

21、統(tǒng)和企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理影響較小，能達(dá)到即插即用，后期的生產(chǎn)設(shè)施改造和產(chǎn)品的更新?lián)Q代無(wú)需重新改造信息化系統(tǒng)?？刂葡到y(tǒng)采用管理殼技術(shù)封裝成管理殼的組件，通過(guò)將設(shè)備、儀表、自控和物 料等的信息分類成為“清單+組件管理器”，進(jìn)行基于管理殼的封裝服務(wù)口。05基于數(shù)字孿生的智能工廠關(guān)鍵技術(shù)基于數(shù)字孿生的智能工廠關(guān)鍵技術(shù)主要分為五大類：物理工廠的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、虛擬工廠的建模仿真及驗(yàn)證技術(shù)、工業(yè)大數(shù)據(jù)構(gòu)建及管理技術(shù)、虛擬工廠與物理工廠融合應(yīng)用技術(shù)及基于數(shù)字孿生的場(chǎng)景應(yīng)用技術(shù)。1） 物理工廠的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的難點(diǎn)：建立業(yè)務(wù)領(lǐng)域的互聯(lián)網(wǎng)與生產(chǎn)領(lǐng)域的控制網(wǎng)絡(luò)融合的體系，構(gòu)建多回路、高分辨率采樣周期和網(wǎng)絡(luò)延時(shí)、抖動(dòng)和丟

22、包等情況下的應(yīng)對(duì)方案。2） 虛擬工廠的建模仿真及驗(yàn)證技術(shù)的難點(diǎn)：建立多任務(wù)、多規(guī)則和不確定性虛擬場(chǎng)景下的機(jī)理模型/數(shù)據(jù)模型/計(jì)算模型,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線虛擬調(diào)試、在線反饋信息、流程參數(shù)控制及業(yè)務(wù)與工藝等大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)線的執(zhí)行和滿足客戶需求的成本最優(yōu)化作業(yè)模式等功能。3） 工業(yè)大數(shù)據(jù)構(gòu)建及管理技術(shù)的難點(diǎn)：建立基于邊緣計(jì)算和云計(jì)算相結(jié)合的工業(yè)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算、分析和展示的體系和框架，實(shí)現(xiàn)多冗余、高速和低成 本的應(yīng)用方案。4） 虛擬工廠與物理工廠融合應(yīng)用技術(shù)的難點(diǎn):探索典型制造業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)生產(chǎn)多維度的虛實(shí)融合與大數(shù)據(jù)協(xié)同技術(shù)，構(gòu)建智能工廠的資源、人員、業(yè)務(wù)及生產(chǎn)活動(dòng)等在數(shù)字孿生空間的虛實(shí)雙向映射，開(kāi)發(fā)面向制

23、造業(yè)的數(shù)據(jù)總線技術(shù)在多平臺(tái)、多架構(gòu)和多體系中的集成和應(yīng)用。5） 基于數(shù)字孿生的場(chǎng)景應(yīng)用技術(shù)的難點(diǎn):研究基于數(shù)字孿生的制造平臺(tái)下，構(gòu)建大規(guī)模個(gè)性化定制平臺(tái)、遠(yuǎn)程運(yùn)維平臺(tái)和產(chǎn)品全生命周期數(shù)字設(shè)計(jì)制造運(yùn) 營(yíng)一體化模式，或以供應(yīng)鏈優(yōu)化為核心的網(wǎng)絡(luò)協(xié)同制造模式等典型商業(yè)新模式的應(yīng)用。06案例解析本文案例的需求為建設(shè)個(gè)性化定制的模型車總裝車間，生產(chǎn)系統(tǒng)要求具有可視化、實(shí)時(shí)性、可操作性及可協(xié)作性，車間要求實(shí)現(xiàn)基于數(shù)字孿生的智能管 控。個(gè)性化定制的模型車總裝車間如圖6所示。a）個(gè)性化定制的模型車總裝車間（實(shí)景）b）個(gè)性化定制的模型車總裝車間數(shù)字孿生系統(tǒng)圖6 個(gè)性化定制的模型車總裝車間如圖6a所示，物理車間硬件

24、層主要由立體倉(cāng)庫(kù)、上料機(jī)器人、AGV、裝配機(jī)器人、在線質(zhì)量檢測(cè)設(shè)備、倍速鏈、服務(wù)機(jī)器人、無(wú)線網(wǎng)絡(luò)和射頻識(shí)別（Radio Frequency Identification,RFID）等組成。車間管控系統(tǒng)的主要子系統(tǒng)包括：PDM系統(tǒng)、IMES、數(shù)字孿生系統(tǒng)、SCADA系統(tǒng)及生產(chǎn)仿真分析系統(tǒng)。圖6b所示為基于數(shù)字孿生的車間監(jiān)控界面，界面功能包括：車間的物流調(diào)度信息、車間的物料信息、作業(yè)計(jì)劃流轉(zhuǎn)信息、生產(chǎn)線實(shí)時(shí)視頻、設(shè)備實(shí)時(shí)狀態(tài) 數(shù)據(jù)、設(shè)備的位置信息、設(shè)備的綜合效率和設(shè)備的維護(hù)信息等的展示。模型車總裝車間的數(shù)字孿生系統(tǒng)與IMES.SCADA等系統(tǒng)進(jìn)行集成，實(shí)現(xiàn)了以下功能。1）生產(chǎn)過(guò)程仿真。生產(chǎn)過(guò)程仿真

25、主要針對(duì)生產(chǎn)節(jié)拍、線上物流及生產(chǎn)負(fù)荷進(jìn)行可視化仿真。數(shù)字孿生系統(tǒng)依據(jù)從IMES和SCADA獲取的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)虛擬生產(chǎn)線運(yùn)動(dòng)和顯示實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù);依據(jù)預(yù)設(shè)統(tǒng)計(jì)條件和參數(shù)閾值進(jìn)行判斷，并可視化地顯示生產(chǎn)線的設(shè)備利用率和瓶頸。2） 生產(chǎn)數(shù)據(jù)可視化。以生產(chǎn)線或工段為單元，采用信息面板、數(shù)據(jù)標(biāo)簽及數(shù)據(jù)圖表（例如曲線、直方圖和雷達(dá)圖）等方式對(duì)車間的生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行展示,例如生產(chǎn)運(yùn)作、庫(kù)存運(yùn)作、維護(hù)運(yùn)作和質(zhì)量運(yùn)作等生產(chǎn)實(shí)績(jī)（production performance）數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)制造執(zhí)行數(shù)據(jù)的可視化,展示信息和方式可根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行調(diào)整。3） 生產(chǎn)過(guò)程監(jiān)控可視化。針對(duì)生產(chǎn)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、工藝參數(shù)及綜合效率等實(shí)時(shí)數(shù)

26、據(jù)進(jìn)行可視化監(jiān)控，主要包括以下功能。針對(duì)生產(chǎn)線:（1）采用虛擬安燈、聲光效果及信息標(biāo)簽等方式對(duì)生產(chǎn)線的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控（例如正常、 故障、待機(jī)、調(diào)整、維護(hù)和關(guān)機(jī)）；（2）實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)虛擬生產(chǎn)線的物料流動(dòng)，并顯示生產(chǎn)線相關(guān)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。針對(duì)生產(chǎn)設(shè)備：（1 ）實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)虛擬設(shè)備的運(yùn)動(dòng)；（2）采用安燈、聲光效果及信息標(biāo)簽的方式顯示設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)?；跀?shù)字孿生的智能管控技術(shù)通過(guò)構(gòu)建全生命周期生產(chǎn)線對(duì)生產(chǎn)前期的仿真,獲得生產(chǎn)調(diào)度所需的產(chǎn)品訂單、調(diào)度規(guī)則、工藝路徑、物流路徑和交付優(yōu)先 級(jí)等制造運(yùn)營(yíng)機(jī)理模型。在仿真模型中導(dǎo)入啟發(fā)式算法、遺傳算法（GA）或粒子群算法（PSO）等智能算法,在智能生產(chǎn)線規(guī)劃、智能

27、生產(chǎn)線運(yùn)行和智能生產(chǎn)線遠(yuǎn)程運(yùn)維方面構(gòu)建全生命周期的數(shù)字預(yù)測(cè)模型，采集車間生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)物料配送、倍速鏈及AGV輸送物流、工業(yè)機(jī)器人等設(shè)備和預(yù)組裝人員作業(yè)狀態(tài)、個(gè)性化訂單流轉(zhuǎn)等實(shí)時(shí)信息進(jìn)行預(yù)測(cè)模型的修正和迭代,從而為個(gè)性化定制的模型車提供全生命周期的預(yù)測(cè)記錄分析和決策支撐。本文案例作為國(guó)家智能制造標(biāo)準(zhǔn)驗(yàn)證設(shè)計(jì)的試驗(yàn)驗(yàn)證平臺(tái)，融入智能工廠各個(gè)環(huán)節(jié)的關(guān)鍵技術(shù)，為國(guó)內(nèi)基于數(shù)字?jǐn)伾闹悄芄S/車間/生產(chǎn)線的規(guī)劃設(shè)計(jì)、建造實(shí)施以及維護(hù)運(yùn)營(yíng)提供了很好的指導(dǎo)和借鑒意義。07結(jié)語(yǔ)智能工廠作為智能制造的載體，發(fā)揮著制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)主戰(zhàn)場(chǎng)的作用。智能工廠以互聯(lián)互通的物理工廠為基礎(chǔ)，通過(guò)數(shù)字孿生構(gòu)建虛擬工廠，對(duì)生產(chǎn)進(jìn)行規(guī)劃、

28、設(shè)計(jì)、優(yōu)化和監(jiān)控，從而提升企業(yè)的運(yùn)營(yíng)管理能力。本文結(jié)合案例，對(duì)基于數(shù)字孿生的智能工廠架構(gòu)進(jìn)行了研究，探討了基于數(shù)字孿生的虛實(shí)集成關(guān)鍵技術(shù)，并對(duì)模型車總裝車間數(shù)字孿生系統(tǒng)進(jìn)行了設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)。后續(xù)研究將圍繞基于數(shù)字孿生的工廠輕量化建模技術(shù)、多學(xué)科多專業(yè)的并行協(xié)同平臺(tái)開(kāi)發(fā)和基于數(shù)字孿生的智能工廠高速實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集等關(guān)鍵技術(shù)開(kāi)展深入研究。參考文獻(xiàn)：1 JOSEPH G, GARY R. Expert Systems: Principles and ProgrammingM.Fourth Edition.Boston:Course TechnologyInc,2004:1-12.2 SCHEER August

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