面向智能制造的数字孪生工厂构建方法与应用

李鸿峰，贾昌武，吴 亮，郭 锐，邓一民

（深圳市玄羽科技有限公司，广东深圳 518000）

智慧工厂制造就是面向工厂设计与制造生产过程的整个产品生命周期的管理，以实现云计算、大数据、移动通信网络、物联网技术和工业数字化等以新型网络技术应用为技术基础，配合各种新兴技术的先进能源、材料、工艺技术与智能装置等，通过对智能环境的实时感知以及人机交互、决策分析还有战略执行技术，连接产品与设计、生产、管理工作和服务业务的各个环节，而构成的先进制造的过程、体系与管理模式的统称。而数字孪生技术的运用将推动企业生产数字化到网络化再到现代化智能制造的进程。

1.1 数字孪生的概念

数字孪生（Digital Twin）指的是通过信息技术数字化的手段对物理空间中现实存在的某个物体进行复刻、模仿，从而衍生出一个与现实物理空间一模一样的存在于虚拟空间中的虚拟物体，通过计算机技术对虚拟物理进行分析和研究，再将结果作用在实体中。数字学技术的应用，通过对“实体”与“虚体”的融合分析，实现了虚拟空间与现实空间之间的交互反馈以及决策迭代优化，为人类生产制造创建了一个新的空间维度，对智能制造有着深刻的意义。

1.2 数字孪生的内涵

在计算机技术发展之前，人们的世界主要由现实存在的客观世界以及人类的意识主观世界组成。但是随着计算机技术的出现和发展，人类社会开始使用二进制数字对客观世界即物理空间进行描述，从而创造出了第三个空间——虚拟空间，从简单的数字表达逐渐转变为可以替代人类生产生活中的一些自动分析和控制等认知工作。

数字孪生有以下几个特点：①虚拟空间不仅仅是现实空间的模仿和复刻，是在现实空间的基础上创造起来的。②虚体没有固定的模式，可根据制造需求呈现出相应的特征，具有可扩展、可集成的特点。③虚体是在实体的基础上存在的，一个实体可以对应多个虚体，但是虚体只能对应一个实体，且虚体创建和消亡的时间不必与实体一致，可以晚于或是早于实体。④有计算机参与控制的产品，可以看成融合了虚体的实体，甚至整个控制软件都可以看成处于物理空间时空的一个虚体，同时对实体及其数字孪生体进行控制。

2.1 数字化基础薄弱

传统制造业生产流程多靠人力来解决生产过程中遇到的问题，缺少信息化实时数据监测手段，导致设备状态、生产进度、良率等信息不及时不准确。

2.2 问题分析靠经验

由于生产链路较长，对于生产问题环节很难精准定位，提高良率缺乏有效的手段；
同时生产流程记录大多仅为纸质资料存档，针对实际产品在生产过程中产生的各种问题，多为凭个人经验进行排查，无数据资料支持，无法准确溯源出产品具体存在的问题，导致时间和材料成本较高而人员工作效率低。

2.3 人力缺乏且昂贵

随着劳动年龄人口下降，人口红利不再；
我国目前工厂周转率和员工离职率相当高，新一代年轻人相较于机械式的工业生产工作，更倾向于在其他行业其他领域挖掘自身的潜能，从而导致工业从业者越来越少，人力成本激增。尤其是疫情之后，机器人替代的需求非常旺盛

2.4 软件硬件生态割裂

传统解决方案多为纯软件或是纯硬件，软件与硬件之间不互通、不协同，导致生产过程信息整合效率极低。

2.5 传统自动化不智能

传统的自动化设备不能对外界的变化及时进行有效的响应，无法适应当今快速变化的生产状况，更不符合柔性生产的条件。

2.6 IT/OT融合困难

由于IT 与OT 之间除了在数据网络的传输接口与标准统一、IT 在访问OT 段数据中以及在边缘侧控制器与云端之间的连接端口等方面存在的技术问题，同时还存在着利益驱动的问题，因而工业系统、信息系统两者之间各自独立，缺少互通和兼容的条件，从而导致IT 与OT 之间无融合，不智能。

3.1 快速部署上线

数字孪生技术系统内有众多项目成熟案例，可以根据这些案例进行工业大数据分析从而积累经验，再运用于实际项目中。据统计，数字孪生技术对于传统项目从调研到上线实现3周基础功能上线，部署周期远低于传统软件；
同时利用数字孪生技术新型数据建模理念，可以实现对工业产品的快速建模以及快速部署。

3.2 配置灵活适配

数字孪生技术具有模块化功能设计，可根据生产需求灵活配置功能清单；
数字孪生技术具有流程模块化设计，SOP、BOM、PDA 作业皆可自定义流程，以快速适应业务变更；
数字孪生技术具备用户功能权限与数据权限的独立设计，可以满足不同阶层各种范围的浏览及使用。

3.3 操作便捷多元

①数字孪生技术依托数据库中多年工业软件产品设计经验，能根据各企业不同的关注点设计出具有针对性的产品，以最大化满足各企业的使用习惯和需求；
②利用数字孪生技术进行了消费软件界面的设计，使操作更加简单便捷，即使是小白也能快速上手；
③设置了炫酷的自定义看界面，方便企业对客户进行产品的展示。

3.4 看板任意组合

用户可以将任意页面中的任意图表元素组合成自定义页面和看板，从而实现灵活展示；
结合分层的用户功能与数据权限，实现不同权限的人员可以随时随地查看他所关心的数据看板

3.5 应用广

孪生数字技术在增效、减存、节能、获取客户资源等方面有着重要作用。①孪生数字技术通过工业大数PAAS 和SAAS 平台进行工业数据的采集、处理和分析，根据系统反馈数据进行生产调整，增加生产效益；
②利用工业AI 算法模型对工业设备进行预测性维护、故障诊断和工艺的优化等从而降低生产成本，提高了制造业生产质量；
③孪生数字技术系统可以熟练操作各类工业控制平台，根据企业的工艺要求量身定制，其自动化机械设备操作简单灵活，具备较强的非标自动化设计能力。

3.6 数据+算法+工控及自动化技术的软硬一体赋能

数字孪生技术依托工业大数据AI、互联网、5G等技术，为客户提供软硬一体化的基于物联数据的智能、柔性制造的整体解决方案和产品服务，其产品涵盖范围广，主要包括工业大数据处理、工业AI、工业数据采集、工业云、可视化、工业控制及自动化等。如图1所示。

图1 数据+算法+工控及自动化技术的软硬一体化赋能

4.1 设计阶段的数字孪生工厂构建方法及应用

企业在生产前，首先可以在云平台中规划设计平台的支持及相关知识库的辅助下，经过协同设计，完成产品的设计工作，创建产品的设计模型从而形成孪生数字体的初始模型，再利用运动学等物理性技术相关的仿真优化，对产品设计以及加工工艺方案进行初步确定。随后在云平台层环境中使用虚拟空间进行虚拟生产，实体产品再通过对虚拟空间中的生产过程以及可使用性等进行模拟检验。经过以上这些模拟和检验的操作之后，就已经基本确定可以顺利地步入到实际的生产阶段。这时的数字孪生体产品不仅具有模拟实体产品本身的物理特性并能自动产生反映用户自身实际需求的数据信息。设计阶段的数字孪生体技术主要包括MBD、多种物理性和多尺度性仿真、高保真建模技术和模型的轻量化技术等。

4.2 生产控制阶段的数字孪生工厂构建方法及应用

生产任务通过云平台中的生产管理平台进行管理，并将有实时性要求的调度及控制任务进行边缘层管理。产品制造是实体与虚体相互融合的过程，物理工厂的数字孪生运行在云平台的虚拟空间中。物理工厂中的设备以及由传感器组成的物联网LOT 位于现场层，通过低时延网络如时间敏感性网络TSN、5G 等，以OPCUA 等协议标准与边缘层进行数据交换，这种多源数据需根据自身特性进行不同的处理。①这些数据处理可以直接通过和数字孪生体在控制维度方面进行模型交互，从而获取预测的数据，在此过程中实现对数据加工处理过程的优化和调控，实现了虚拟空间对实体的控制；
②在边缘层结构中对所有的虚体数据信息进行筛选、整理、分析和过滤，把数据信息传至整个云平台底层，驱动整个云平台体系结构中所有虚体数据实现与实体的同步运作，并在各大数据库系统中保存这些数据，为云平台资源的深度挖掘和研究奠定了数据基础，对加工过程的虚拟化提供了预测与优化的数据支持。生产控制阶段的数字孪生技术主要是及时对多源传感器的数据进行虚实融合以及对模型的控制。

4.3 运维阶段的数字孪生工厂构建方法及应用

厂商在提供产品时，需要先提供产品的一个数字孪生体，然后再让企业按照厂商所提供的产品数据在一个虚拟的空间环境中创建一个数字产品的虚体。如果厂商提供的是零部件，可直接在虚拟的空间中对该零件的装配和制造工艺、过程控制等参数进行仿真模拟，从而进一步优化零件组装制造流程；
如果厂商所提供产品为完整的产品，也就可以实现在虚拟空间中对虚拟产品的使用情况数据和工作运行状况的数据进行实时仿真优化，再根据这些数据在实际的生产过程中加以调整，实现虚实融合与互动。同时，产品供应商、技术部和用户都可以通过这些云平台实现数据共享和交流，从而提供针对性的技术服务。在使用和维护过程中对产品的空间位置、外部环境、使用状况与健康状况等进行实时监测，再通过云端监控记录而形成履历资料库，企业负责人也可以直接通过应用层的APP 来收集这些信息并进行应用。虚体在云平台基础上可以对用户产品自身的安全健康运行状况、功能特点与产品特性等进行实时分析预测以及故障预报，提前地对生产中存在的安全问题进行风险警示，提供了一个真实而有效的三维实时可视化的数据分析与预测手段，辅助企业用户对自身产品的生产经营过程中准确、快速、有效地进行安全隐患位置的准确定位，以及进行危险的预测和排查。而且在培训和实际的运用中，运用虚体与实体相融合的数字孪生技术也能够带来更加符合实际的效果。运维阶段值得关注的几个关键的数字孪生技术主要有：虚体与实体的交互以及仿真预测技术。

图2是玄羽科技智能机加厂的运行状况。

图2 玄羽科技智能机加厂的运行状况

智能机加厂由清洁机器人、上下料机器人、换刀机器人全程自动操作调节，与二维码识别绑定，实现加工全程可溯源。并设有机加工车间数据大屏，实现生产数据可视化，生产过程全透明。同时设置多级预警及应急方案，以从容应对压力与调度瓶颈等。根据数据显示，智能机加厂的应用，提升了人力效益，人员减少40%；
嫁动效益提升30%，促进了产能提升；
换刀时间减少70%，备用刀柄数减少60%，提高了换刀效益以及备刀流转效益。

智能制造是未来企业发展的趋势，而数字孪生技术则是未来新一代智能制造技术最关键的部分。随着未来大数据技术和移动云计算技术等新科技手段的持续发展，数字孪生技术应用也还将随着用户在未来生产中的需求而持续更新和变化以实现对生产全流程的高度自动化管理和高度柔性化的调整，甚至可以真正地达到智慧化生产过程的无人化管理。

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