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文檔簡介

1、 基于數(shù)字孿生的智能工廠建設(shè) 導(dǎo)語為構(gòu)建具有“全面感知、設(shè)備互聯(lián)、數(shù)字集成、智能預(yù)測”等特征的智能工廠運行體系,針對傳統(tǒng)工廠/車間管控系統(tǒng)缺乏智能決策等問題,提出基于數(shù)字孿生的智能工廠總體架構(gòu)和虛實集成的信息系統(tǒng)集成模型。01引言在全球化經(jīng)濟的今天,企業(yè)競爭日趨激烈。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 越來越大的競爭壓力;同時,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,人們試圖通過信息化與工業(yè)化的深度融合來解決這些問題。二十世紀(jì)八十年代,學(xué)者們通過知識工程、軟件系統(tǒng)、機器視覺和控制進行集成,對生產(chǎn)過程進行建模,使智

2、能裝備能夠在無人干預(yù)的情況下進行小批量生產(chǎn),其計算機系統(tǒng)特征是基于知識庫的專家系統(tǒng)1;二十世紀(jì)九十年代,企業(yè)將產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)到市場銷售等各個環(huán)節(jié)以計算機信息化的方式集成起來, 建立可以發(fā)揮高效的先進生產(chǎn)系統(tǒng),其信息系統(tǒng)主要圍繞計算機集成制造系統(tǒng)(Computer Integrated Manufacturing Systems, CIMS)建設(shè)2;進入二十一世紀(jì),隨著機器學(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)運而生,其主要目標(biāo)是實現(xiàn)產(chǎn)品交貨 期最短、工廠運營資源消耗最少、生產(chǎn)效率最

3、高、生產(chǎn)批量最?。ㄖ敝磷钚⊥度肱繛?)以及產(chǎn)品換型生產(chǎn)轉(zhuǎn)換時間最短等?;跀?shù)字孿生的智能工廠與計算機集成制造系統(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。計算機集成制造系統(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理模型,計算機集成制造系統(tǒng)未形成單獨的學(xué)科,導(dǎo)致制造柔性的不足。2) 未解決的數(shù)據(jù)技術(shù)問題。數(shù)據(jù)存儲類型為單一的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲系統(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)時的人工智能處

4、于初級發(fā)展階段,計算能力不足。在制造型企業(yè)的生產(chǎn)調(diào)度現(xiàn)場,大量決策還需依賴經(jīng)驗型的人員。4) 工程教育和應(yīng)用不適應(yīng)。由于缺乏制造運營人員參與,商業(yè)化軟件在制造業(yè)的二次開發(fā)和推廣中后繼乏力?;跀?shù)字孿生的智能工廠則更加強調(diào)基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的應(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)實時數(shù)據(jù),結(jié)合業(yè)務(wù)專家的知識領(lǐng)域,并通過數(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)、智能裝備及先進的生產(chǎn)方式,使新產(chǎn)品從設(shè)計或客戶的個性化訂單開始,到生產(chǎn)出成品的時間大為縮短。企業(yè)能夠快速地響應(yīng)客戶,滿足產(chǎn)品個性化發(fā)展的市場需求。02智能工廠總體運行體系基于信息

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”等特征的智能工廠運行體系,如圖1所示。圖1 智能工廠運行體系智能工廠運行體系的主要內(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)計創(chuàng)新相關(guān)的系統(tǒng),如CAD/EDA、CAPP、CAM以及智能工廠設(shè)計的相關(guān)系統(tǒng),如基于三維實體的工廠信息模型(Plant Information Model,PIM5)、工廠運行仿真系統(tǒng)等。2) 經(jīng)營管理體系:包括了對產(chǎn)、供、銷、人、財、物等業(yè)務(wù)進行管理的ERP系統(tǒng)、對企業(yè)供應(yīng)鏈管理的SCM系統(tǒng)以及對產(chǎn)品提供遠程維護及服務(wù)的智能服務(wù)中 (Intelligent Support Center, ISC

6、) 。3 )制造運行體系-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、傳感檢測設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)施和對生產(chǎn)過程進行實時管控的制造運營管理系統(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)營管理體系中的各種企業(yè)業(yè)務(wù)流程則存在于一個數(shù)字化、信息化和網(wǎng)絡(luò)化的空間中。通過制造運行體系(CPPS)將這2個空間有機地連接在一起,形成一個完整的智能生產(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:通過產(chǎn)品模型和工藝模型的快速設(shè)計能力,滿足客戶對新產(chǎn)品的個性化要求。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。在通過技術(shù)創(chuàng)新體系建立了產(chǎn)品模型后,ERP系統(tǒng)下達產(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到IMES中,IMES通過智能設(shè)備的接口將作業(yè)指令、工藝參數(shù)和控制程序等下達到設(shè)備, 并啟動產(chǎn)品的

8、加工制造,實時監(jiān)控制造過程,將制造過程的狀態(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)。同時工廠的制造運行模型和物流運行模型調(diào)用IMES的狀態(tài)數(shù)據(jù)進行仿真運算,發(fā)現(xiàn)現(xiàn)場運行可能出現(xiàn)的問題。IMES的排產(chǎn)模塊對制造過程進行優(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,同時也為PLM系統(tǒng)進行產(chǎn)品遠程維護和服務(wù)(ISC)提供支撐。在技術(shù)創(chuàng)新體系中,除了產(chǎn)品設(shè)計的功能外,還包括智能工廠的工廠信息模型(PIM)設(shè)計。這些模型過去僅僅是工廠建設(shè)時進行優(yōu)化設(shè)計使用的,但是企業(yè)面對越來越個性化的市場

9、,這種個性化導(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)品工藝進行靈活調(diào)整。而這種調(diào)整的復(fù)雜性,只有通過仿真的方式才能獲得更好的成效,因此,在智能工廠的運行過程中,工廠的設(shè)計模型將起到至關(guān)重要的作用。擴展的工廠信息模型(extensible Plant Information Model,XPIM)以三維形象化的方式展示實際的工廠運行狀態(tài),由此成為智能工廠現(xiàn)場指揮的基礎(chǔ)平臺。擴展的工廠信息模型(XPIM)包含了仿真模型和實體模型兩部分,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)達國

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)用到汽車樣機設(shè)計和工廠生產(chǎn)制造中,但作為產(chǎn)品的數(shù)字樣機模型和工廠的工程模型,往往與工廠的實際應(yīng)用存在一定的信息割裂。數(shù)字孿生作為一項新技術(shù),它實現(xiàn)了現(xiàn)實物理系統(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、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可視化模型與達索的制造運營管理系統(tǒng)APRISO進行鏈接,在模型中動態(tài)地展示生產(chǎn)進度、設(shè)備OEE及維修保養(yǎng)等工廠運營管理活動。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,制造運作管理活動模型包括生產(chǎn)運作管理、庫存運作管理、維護運作管理和質(zhì)量管理等活動,功能分為設(shè)備級、區(qū)域級、車間級、工廠級和企業(yè)級五層架構(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行管理,生產(chǎn)過程中的調(diào)度、設(shè)備預(yù)防維護和數(shù)

12、據(jù)的分析等活動還主要由人來決策。智能工廠盡可能地取代一線人員在制造活動中的決策任務(wù),使生產(chǎn)作業(yè)更加柔性化、自動化和高效化。傳統(tǒng)工廠/車間管控系統(tǒng)存在如下問題。1) 信息化開發(fā)平臺多樣化。2) 缺少工廠/車間現(xiàn)場智能分析模型。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)支持移動終端、AR/VR的融入。6) 生產(chǎn)過程缺乏可視化監(jiān)控。針對以上問題,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)擴展了數(shù)字孿生系統(tǒng)和生產(chǎn)大數(shù)據(jù)管理平臺,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(或車間級)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。開發(fā) 形成以數(shù)字孿生為紐帶,開放性強、可擴展的新型工廠/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現(xiàn)對工廠的生產(chǎn)要素、生產(chǎn)活動計劃以及生產(chǎn)過程控制進行管理。中期目標(biāo):實現(xiàn)物理工廠與虛擬工廠的雙向映射與實時交互,實現(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。長期目標(biāo):構(gòu)建生產(chǎn)管控云平臺,使工廠具備虛實聯(lián)動、數(shù)據(jù)驅(qū)動生產(chǎn)的能力,基于數(shù)字孿生進行過程管控、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)的運行新模式。通過人工智能、大數(shù)據(jù)平臺和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)未來智能工廠生產(chǎn)管控需求、功能全面、集成性高、技術(shù)先進以及 運行穩(wěn)定的數(shù)字孿生系統(tǒng),從而輔助整個工廠/車間的生產(chǎn)管控過程,賦能傳統(tǒng)制造,全面提升企業(yè)的智能制造管理水平。基于數(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、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程;形成優(yōu)化的仿真結(jié)果,指導(dǎo)物理工廠的建立和運營;物理工廠的實時數(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)管理人員從多個視角了解生產(chǎn)過程、發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)異常并快速進行處理,從而使生產(chǎn)管理更加透明化、實時化、可視化和協(xié)同化。IMES系統(tǒng)主要實施技術(shù)的創(chuàng)新點如下。1)數(shù)據(jù)驅(qū)動的三維虛擬工廠實景和實際績效呈現(xiàn):以三維虛擬工廠模型為載體,以多維統(tǒng)計圖表為展現(xiàn)形式,動態(tài)可視化展示與車間生產(chǎn)過程相關(guān)的實時信息和績效信息(如設(shè)備狀態(tài)、生產(chǎn)進度、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IMES與設(shè)備監(jiān)測系統(tǒng)的交互,可以及時、動態(tài)地發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程中出現(xiàn)的各種異常,比如設(shè)備故障、物料短缺和質(zhì)量超差等。通過仿真和優(yōu)化

16、分析,可以對作業(yè)計劃進行優(yōu)化,消除制造過程瓶頸,保證制造任務(wù)準(zhǔn)時、高效的執(zhí)行。3) 生產(chǎn)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)全過程貫通:生產(chǎn)系統(tǒng)的開發(fā)、實施、運營及退役是構(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)動的虛擬工廠模型和物理工廠同步運行及反饋機制,實現(xiàn)智能工廠生產(chǎn)系統(tǒng)的虛擬驗證與同步運行。04基于數(shù)字孿生的虛實系統(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。工廠內(nèi)部各個系統(tǒng)需要進行互聯(lián)互通,基于數(shù)字孿生的虛實系統(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)與運營技術(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,以生成實時決策所需的各項數(shù)據(jù),同時數(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、相對非結(jié)構(gòu)化)。智能工廠中的智能傳感器遍布各項企業(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)實現(xiàn)智能工廠現(xiàn)場作業(yè)的自動化決策,車間的所有制造活動通過數(shù)字孿生系統(tǒng)在虛擬工廠進行仿真建模與分析。在制造過程中,數(shù)字孿生系統(tǒng)自動向IMES傳送最優(yōu)的指令,IMES協(xié)調(diào)現(xiàn)場控制系統(tǒng)執(zhí)行生產(chǎn)活動,并接收過程控制系統(tǒng)

18、(Process Control System,PCS)反饋的實時數(shù)據(jù);同時現(xiàn)場采集數(shù)據(jù)通過數(shù)字孿生系統(tǒng)傳入虛擬工廠進行模型和參數(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)都是獨立的產(chǎn)品,因此二者通過基于數(shù)字孿生的模型進行信息集成13。數(shù)字孿生可針對物理工廠/車間內(nèi)的生產(chǎn)、環(huán)境和產(chǎn)品情況持續(xù)開展實際的數(shù)據(jù)測量?;诋a(chǎn)品設(shè)計工藝仿真和生產(chǎn)系統(tǒng)仿真的強大快速處理能力,數(shù)字孿生系

19、統(tǒng)從產(chǎn)品設(shè)計及產(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)營生產(chǎn)活動對象或流程,并反饋在物理工廠中進行設(shè)計與流程的優(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),并滿足未來企業(yè)云平臺下的電子商務(wù)系統(tǒng)、個性化定制系統(tǒng)和遠程運維系統(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)未來多變的需要,基于數(shù)字孿生的智能工廠便于后期進行重構(gòu)和擴展,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、生產(chǎn)、試驗及運維服務(wù)的異構(gòu)信息集成打通,實現(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)、計算系統(tǒng)和控制系統(tǒng),實現(xiàn)對智能工廠安全可靠、實時協(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)集成基于云平臺遷徙的信息化系統(tǒng)映射到虛擬工廠系統(tǒng)中,通過各類結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)的實時更新,同步驅(qū)動物理工廠。將基于業(yè)務(wù)的企業(yè)服務(wù)總線開發(fā)單獨的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)鏈的波動均對生產(chǎn)系

21、統(tǒng)和企業(yè)運營管理影響較小,能達到即插即用,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: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、抖動和丟

22、包等情況下的應(yīng)對方案。2) 虛擬工廠的建模仿真及驗證技術(shù)的難點:建立多任務(wù)、多規(guī)則和不確定性虛擬場景下的機理模型/數(shù)據(jù)模型/計算模型,實現(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:建立基于邊緣計算和云計算相結(jié)合的工業(yè)大數(shù)據(jù)存儲、計算、分析和展示的體系和框架,實現(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: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)活動等在數(shù)字孿生空間的虛實雙向映射,開發(fā)面向制

23、造業(yè)的數(shù)據(jù)總線技術(shù)在多平臺、多架構(gòu)和多體系中的集成和應(yīng)用。5) 基于數(shù)字孿生的場景應(yīng)用技術(shù)的難點:研究基于數(shù)字孿生的制造平臺下,構(gòu)建大規(guī)模個性化定制平臺、遠程運維平臺和產(chǎn)品全生命周期數(shù)字設(shè)計制造運 營一體化模式,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、實時性、可操作性及可協(xié)作性,車間要求實現(xiàn)基于數(shù)字孿生的智能管 控。個性化定制的模型車總裝車間如圖6所示。a)個性化定制的模型車總裝車間(實景)b)個性化定制的模型車總裝車間數(shù)字孿生系統(tǒng)圖6 個性化定制的模型車總裝車間如圖6a所示,物理車間硬件

24、層主要由立體倉庫、上料機器人、AGV、裝配機器人、在線質(zhì)量檢測設(shè)備、倍速鏈、服務(wù)機器人、無線網(wǎng)絡(luò)和射頻識別(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)計劃流轉(zhuǎn)信息、生產(chǎn)線實時視頻、設(shè)備實時狀態(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)進行集成,實現(xiàn)了以下功能。1)生產(chǎn)過程仿真。生產(chǎn)過程仿真

25、主要針對生產(chǎn)節(jié)拍、線上物流及生產(chǎn)負(fù)荷進行可視化仿真。數(shù)字孿生系統(tǒng)依據(jù)從IMES和SCADA獲取的實時數(shù)據(jù)驅(qū)動虛擬生產(chǎn)線運動和顯示實時業(yè)務(wù)數(shù)據(jù);依據(jù)預(yù)設(shè)統(tǒng)計條件和參數(shù)閾值進行判斷,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、直方圖和雷達圖)等方式對車間的生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行展示,例如生產(chǎn)運作、庫存運作、維護運作和質(zhì)量運作等生產(chǎn)實績(production performance)數(shù)據(jù),實現(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)實際需要進行調(diào)整。3) 生產(chǎn)過程監(jiān)控可視化。針對生產(chǎn)設(shè)備的運行狀態(tài)、工藝參數(shù)及綜合效率等實時數(shù)

26、據(jù)進行可視化監(jiān)控,主要包括以下功能。針對生產(chǎn)線:(1)采用虛擬安燈、聲光效果及信息標(biāo)簽等方式對生產(chǎn)線的運行狀態(tài)進行監(jiān)控(例如正常、 故障、待機、調(diào)整、維護和關(guān)機);(2)實時數(shù)據(jù)驅(qū)動虛擬生產(chǎn)線的物料流動,并顯示生產(chǎn)線相關(guān)的實時數(shù)據(jù)。針對生產(chǎn)設(shè)備:(1 )實時數(shù)據(jù)驅(qū)動虛擬設(shè)備的運動;(2)采用安燈、聲光效果及信息標(biāo)簽的方式顯示設(shè)備的運行狀態(tài)?;跀?shù)字孿生的智能管控技術(shù)通過構(gòu)建全生命周期生產(chǎn)線對生產(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 級等制造運營機理模型。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)線運行和智能生產(chǎn)線遠程運維方面構(gòu)建全生命周期的數(shù)字預(yù)測模型,采集車間生產(chǎn)現(xiàn)場物料配送、倍速鏈及AGV輸送物流、工業(yè)機器人等設(shè)備和預(yù)組裝人員作業(yè)狀態(tài)、個性化訂單流轉(zhuǎn)等實時信息進行預(yù)測模型的修正和迭代,從而為個性化定制的模型車提供全生命周期的預(yù)測記錄分析和決策支撐。本文案例作為國家智能制造標(biāo)準(zhǔn)驗證設(shè)計的試驗驗證平臺,融入智能工廠各個環(huán)節(jié)的關(guān)鍵技術(shù),為國內(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、建造實施以及維護運營提供了很好的指導(dǎo)和借鑒意義。07結(jié)語智能工廠作為智能制造的載體,發(fā)揮著制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級主戰(zhàn)場的作用。智能工廠以互聯(lián)互通的物理工廠為基礎(chǔ),通過數(shù)字孿生構(gòu)建虛擬工廠,對生產(chǎn)進行規(guī)劃、

28、設(shè)計、優(yōu)化和監(jiān)控,從而提升企業(yè)的運營管理能力。本文結(jié)合案例,對基于數(shù)字孿生的智能工廠架構(gòu)進行了研究,探討了基于數(shù)字孿生的虛實集成關(guān)鍵技術(shù),并對模型車總裝車間數(shù)字孿生系統(tǒng)進行了設(shè)計實現(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)同平臺開發(fā)和基于數(shù)字孿生的智能工廠高速實時數(shù)據(jù)采集等關(guān)鍵技術(shù)開展深入研究。參考文獻: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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