以智能制造為導向的數(shù)字孿生工廠構(gòu)建方法與應(yīng)用

隨著全球制造業(yè)的快速發(fā)展，傳統(tǒng)工廠面臨著諸多挑戰(zhàn)，包括數(shù)字化基礎(chǔ)薄弱、生產(chǎn)管理依靠經(jīng)驗、人力資源緊缺等問題。而數(shù)字孿生技術(shù)作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新興技術(shù)，為工廠智能化轉(zhuǎn)型提供了全新的解決思路。文章將探討數(shù)字孿生工廠的構(gòu)建方法與應(yīng)用，以期為制造企業(yè)實現(xiàn)智能制造提供參考與指導。

1？數(shù)字孿生的概念及內(nèi)涵

1.1數(shù)字孿生的概念

數(shù)字孿生（Digital Twin，DT）是信息科學與物理工程學交叉領(lǐng)域中涌現(xiàn)的一個創(chuàng)新概念。其誕生可以追溯到近二十年前，但其快速發(fā)展期是在物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等前沿技術(shù)日漸成熟之后。數(shù)字孿生概念的核心是基于物理實體創(chuàng)造精確的數(shù)字復制品，并在虛擬空間中模擬實體的行為反應(yīng)及生命周期過程。這樣的數(shù)字副本不僅包括靜態(tài)的結(jié)構(gòu)信息，更融合了動態(tài)的行為數(shù)據(jù)，從而能實時監(jiān)控、預測、優(yōu)化與決策以支持物理實體的運營。數(shù)字孿生的理念，為實現(xiàn)高度綜合的物理世界和數(shù)字世界的交互提供了技術(shù)基礎(chǔ)。

數(shù)字孿生涵蓋三大關(guān)鍵組成部分：物理實體、虛擬模型與服務(wù)系統(tǒng)的相關(guān)數(shù)據(jù)。物理實體是數(shù)字孿生的基礎(chǔ)，代表實際存在的物體或系統(tǒng)，其特征、行為、狀態(tài)和性能是數(shù)字孿生模型建模的對象。虛擬模型是數(shù)字孿生的核心，通過利用多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合技術(shù)，建立與物理實體相對應(yīng)的數(shù)字模型，這個模型能夠反映物理實體的全生命周期過程。服務(wù)系統(tǒng)的相關(guān)數(shù)據(jù)包括了物理實體與虛擬模型之間的所有交互數(shù)據(jù)，服務(wù)系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)驅(qū)動和智能分析，實現(xiàn)物理實體對象和數(shù)字世界模型對象之間的映射，可在數(shù)字世界對物理實體的狀態(tài)和行為進行全面呈現(xiàn)、精準表達和動態(tài)監(jiān)測。

1.2數(shù)字孿生的內(nèi)涵

數(shù)字孿生以其全面性、高度互動性和深層預測力而成為工業(yè)革命 4.0 的支柱之一。它不僅僅是簡單的虛擬仿真，而是涉及從設(shè)計、運營到維護等整個產(chǎn)品生命周期的數(shù)字化表示與分析工作。數(shù)字孿生包含信息模型的構(gòu)建、狀態(tài)監(jiān)測與診斷、預測與優(yōu)化決策和價值迭代四大方面。首先，數(shù)字孿生的構(gòu)建依賴于高精度的信息模型。這個模型通常需要涵蓋物理實體的幾何形態(tài)、材料屬性、邊界條件和環(huán)境影響等多維度信息，確保虛擬實體能夠高保真地復現(xiàn)物理實體。其次，實時狀態(tài)監(jiān)測與診斷依賴于多樣化傳感器網(wǎng)絡(luò)的部署，其可使數(shù)字孿生體捕捉到物理實體的狀態(tài)數(shù)據(jù)。

這一過程會不斷修正、完善虛擬模型，以便在故障發(fā)生之時及時進行診斷并發(fā)出告警。再次是預測與優(yōu)化決策，數(shù)字孿生可利用其強大的數(shù)據(jù)處理和分析能力，結(jié)合人工智能技術(shù)，對系統(tǒng)未來的行為和性能進行預測。這種預測能力使得企業(yè)可以提前應(yīng)對潛在問題，優(yōu)化資源配置，并做出更明智的決策。例如，在制造業(yè)中，數(shù)字孿生可以預測設(shè)備的故障時間，從而優(yōu)化維護計劃，減少停機時間；在城市管理中，數(shù)字孿生可以預測交通流量，優(yōu)化交通信號控制，提高道路利用率。通過這種方式，數(shù)字孿生不僅提供了對現(xiàn)狀的洞察，還為未來的決策提供了可靠的依據(jù)。最后，數(shù)字孿生內(nèi)涵的核心是價值迭代，它通過持續(xù)地運營數(shù)據(jù)反饋，優(yōu)化虛擬和物理實體的互動，不斷提升系統(tǒng)的性能和效率，推動企業(yè)實現(xiàn)持續(xù)的價值創(chuàng)造。

2？工廠發(fā)展現(xiàn)狀及存在的問題

2.1 數(shù)字化基礎(chǔ)薄弱

在現(xiàn)代制造業(yè)環(huán)境中，數(shù)字化的不足已成為一個顯著的制約因素。許多傳統(tǒng)制造企業(yè)依賴于人力來應(yīng)對日常生產(chǎn)中遇到的挑戰(zhàn)。由于缺少實時數(shù)據(jù)監(jiān)控和分析系統(tǒng)，企業(yè)無法及時掌握生產(chǎn)線的實時狀態(tài)，比如設(shè)備運行狀況、生產(chǎn)進度、產(chǎn)品質(zhì)量等關(guān)鍵信息，進而導致生產(chǎn)管理和決策的滯后和不準確。這不僅降低了生產(chǎn)效率，而且增加了產(chǎn)品缺陷率和生產(chǎn)成本，最終影響了企業(yè)的市場競爭力。此外，信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施的缺乏也大大限制了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和升級的能力，使其無法充分利用先進的數(shù)字技術(shù)來優(yōu)化生產(chǎn)過程和提高生產(chǎn)靈活性。

傳統(tǒng)的自動化技術(shù)應(yīng)用主要集中在機械化操作和簡單程序控制上，缺乏對環(huán)境變化的感知和適應(yīng)能力，局限性明顯，難以滿足日益增長的柔性生產(chǎn)需求。當生產(chǎn)任務(wù)或產(chǎn)品規(guī)格發(fā)生變化時，這些設(shè)備往往需要進行煩瑣的手動調(diào)整，這將導致生產(chǎn)效率的降低。缺乏智能決策支持的自動化設(shè)備無法及時響應(yīng)生產(chǎn)過程中的突發(fā)情況，這種情況會影響到生產(chǎn)穩(wěn)定性和產(chǎn)品質(zhì)量，限制了企業(yè)在激烈市場競爭中的應(yīng)對需求變化的能力。

2.2 問題分析依靠個人經(jīng)驗

傳統(tǒng)工廠在處理生產(chǎn)問題時，往往依賴于工人或技術(shù)人員的經(jīng)驗進行分析和解決。對于生產(chǎn)鏈較長、工序復雜的情況，這種方式不僅效率低下，而且無法精確診斷并解決問題。大量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)和歷史記錄僅以紙質(zhì)形式存在，對于這類數(shù)據(jù)，企業(yè)缺乏有效的數(shù)據(jù)分析手段，難以實現(xiàn)對生產(chǎn)問題的系統(tǒng)性追蹤和分析。這不僅會導致同一類生產(chǎn)問題反復出現(xiàn)，而且會對產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率的提升構(gòu)成嚴重阻礙。在快速變化的市場環(huán)境中，這種效率低下、響應(yīng)遲緩的處理方式使企業(yè)難以適應(yīng)市場的快速變化，影響了企業(yè)的競爭力。

2.3 人力資源缺乏且成本高昂

近年來，隨著勞動年齡人口的減少和人口紅利的消失，工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域面臨著人力資源緊缺的問題。同時，新一代年輕人對傳統(tǒng)工業(yè)生產(chǎn)工作興趣下降，比起投入傳統(tǒng)工業(yè)生產(chǎn)，他們更愿意探索其他行業(yè)和領(lǐng)域以實現(xiàn)個人潛能，這種情況加劇了工廠的人力資源困境。此外，在人力成本壓力和工作環(huán)境缺陷的影響下，工廠員工流動率明顯提高。近年來機器人和自動化技術(shù)的需求急劇增長，這是由于企業(yè)期望通過技術(shù)手段彌補人力短缺。然而，機器人技術(shù)的引進和應(yīng)用也面臨著成本高昂、技術(shù)熟練度不足等挑戰(zhàn)。

2.4 軟件硬件生態(tài)割裂

多數(shù)傳統(tǒng)工廠在技術(shù)應(yīng)用上存在明顯的軟硬件分離問題，軟件和硬件系統(tǒng)大多獨立運行，缺乏有效的互聯(lián)互通和數(shù)據(jù)整合能力。這種割裂不僅影響了信息流通的實時性和決策的效率，對于工業(yè)自動化和智能化的進程推動構(gòu)成了巨大障礙。目前企業(yè)普遍缺乏能夠?qū)⒂布O(shè)備和軟件系統(tǒng)無縫連接的綜合解決方案，這使得生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)收集、分析和應(yīng)用變得復雜且低效。這種生態(tài)割裂損害了企業(yè)的整體運營效率，限制了企業(yè)在生產(chǎn)過程中的優(yōu)化和創(chuàng)新能力，難以滿足市場對于高效、靈活生產(chǎn)的需求。

2.5 IT/OT 融合困難

工業(yè)技術(shù)（IT）與運營技術(shù)（OT）之間的融合面臨著重大挑戰(zhàn)。盡管兩者在理論上具有相互補充和強化的潛力，但在實際操作中，它們之間存在著一系列的技術(shù)和管理障礙。例如，數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的傳輸接口、標準的統(tǒng)一以及在邊緣控制和云端連接方面的技術(shù)兼容性問題。此外，從組織結(jié)構(gòu)層面看，IT 與 OT 的利益差異也是影響兩者融合的重要因素。兩者缺乏有效的溝通和協(xié)作機制，使得信息系統(tǒng)與工業(yè)系統(tǒng)之間難以實現(xiàn)深度整合，阻礙了企業(yè)智能制造和工業(yè) 4.0 戰(zhàn)略的實施。

3？面向智能制造的數(shù)字孿生工廠構(gòu)建方法及應(yīng)用

3.1 設(shè)計階段

在生產(chǎn)籌劃的初始階段，企業(yè)可借助云計算平臺，利用專業(yè)設(shè)計工具和知識管理系統(tǒng)，構(gòu)建出產(chǎn)品的初步設(shè)計模型，進而發(fā)展出數(shù)字孿生體的基礎(chǔ)模型。接著，通過應(yīng)用運動學和其他物理學原理進行仿真優(yōu)化，對產(chǎn)品設(shè)計與制造流程進行精細化調(diào)整。利用云平臺提供的虛擬環(huán)境，企業(yè)能夠在虛擬空間內(nèi)執(zhí)行生產(chǎn)模擬，借此對實體產(chǎn)品的制造過程及其可用性進行全面評估。這一系列的仿真與驗證活動，確保了產(chǎn)品可以順暢過渡至實際生產(chǎn)階段。至此，數(shù)字孿生體不僅能夠模擬實體產(chǎn)品的物理屬性，還能夠動態(tài)生成反映用戶需求的數(shù)據(jù)。

3.2 生產(chǎn)控制階段

生產(chǎn)任務(wù)在云端的生產(chǎn)管理平臺中受到監(jiān)管，并且將實時性較高的調(diào)度和控制任務(wù)交由邊緣計算層處理。制造過程結(jié)合了現(xiàn)實設(shè)備與數(shù)字技術(shù)應(yīng)用，工廠的數(shù)字孿生在利用云平臺部署的數(shù)字環(huán)境中對制造過程進行控制。實體工廠中的機械和傳感器構(gòu)成的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)位于現(xiàn)場運行層，它們透過如時間敏感網(wǎng)絡(luò)（Time Sensitive Network，TSN）、5G 等低延遲網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，并通過 OPCUA等行業(yè)標準協(xié)議與邊緣計算層交換數(shù)據(jù)。數(shù)字孿生中的數(shù)據(jù)處理模塊將根據(jù)不同來源數(shù)據(jù)的特點，對其采取相應(yīng)處理。

一方面，數(shù)據(jù)處理模塊可以通過與數(shù)字孿生系統(tǒng)在控制層面上的直接交互，獲得預測性數(shù)據(jù)，并在此過程中對數(shù)據(jù)處理進程進行優(yōu)化和控制，實現(xiàn)了數(shù)字空間對物理空間的調(diào)控；另一方面，邊緣計算層負責篩選、組織、分析并過濾所有數(shù)據(jù)，將從中提取到的信息上傳到云平臺的基礎(chǔ)層，推動整個云平臺架構(gòu)中的信息與物理操作同步，并在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中存儲這些信息，建立起研究和深層挖掘云端資源的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。這對于制造過程的數(shù)字化提供了預測性和優(yōu)化性的數(shù)據(jù)支持。從整體上看，在生產(chǎn)控制階段，數(shù)字孿生技術(shù)主要負責實時整合多源傳感器數(shù)據(jù)和對模型的管理控制。

3.3 運維階段

在產(chǎn)品投入使用后的運維階段中，數(shù)字孿生技術(shù)繼續(xù)扮演著關(guān)鍵角色。通過由數(shù)字孿生技術(shù)生成的數(shù)字模型，制造商能夠持續(xù)監(jiān)控和分析產(chǎn)品或系統(tǒng)在實際運行中的表現(xiàn)。具體來說，運維團隊可以利用數(shù)字孿生技術(shù)實時模擬和預測產(chǎn)品的性能狀況，提前發(fā)現(xiàn)潛在問題并優(yōu)化維護策略。對于設(shè)備管理者而言，數(shù)字孿生技術(shù)提供了一個虛擬平臺，用于模擬產(chǎn)品在各種實際使用場景下的表現(xiàn)，并實時監(jiān)控其運行狀態(tài)。這使得運維人員能夠進行預測性維護和主動性能優(yōu)化，顯著提升了設(shè)備的可靠性和使用壽命。對于成品提供商來說，數(shù)字孿生技術(shù)同樣適用。它可用于模擬產(chǎn)品的實際使用場景，監(jiān)控產(chǎn)品運行狀態(tài)，從而實現(xiàn)預測性維護和性能優(yōu)化，有效促進產(chǎn)品構(gòu)建與后期運維的協(xié)同。生產(chǎn)企業(yè)可以在虛擬環(huán)境中檢測潛在的質(zhì)量或安全問題，并在物理產(chǎn)品制造前進行必要的調(diào)整。通過數(shù)字孿生體所部署的云平臺，供應(yīng)商、技術(shù)團隊與客戶之間可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和協(xié)作。在運維過程中，運維人員可通過數(shù)字孿生體實時監(jiān)控產(chǎn)品的地理位置、環(huán)境因素、工作狀態(tài)和健康狀況，并將這些信息匯總至云端數(shù)據(jù)庫，方便業(yè)務(wù)負責人訪問、管理。

4？數(shù)字孿生技術(shù)工廠應(yīng)用實例

在智能化制造工廠的應(yīng)用中，數(shù)字孿生技術(shù)發(fā)揮了至關(guān)重要的作用。如圖 1 為智能化制造工廠的運行狀況，工廠內(nèi)的每一臺設(shè)備和生產(chǎn)環(huán)節(jié)都被數(shù)字化為虛擬模型，這些虛擬模型與實際物理設(shè)備實時同步，確保監(jiān)測和優(yōu)化生產(chǎn)過程的準確性。通過數(shù)字孿生技術(shù)，工廠能夠模擬和預測設(shè)備的運行狀況，同時應(yīng)用機器學習模型進行數(shù)據(jù)分析，以預警潛在的故障，從而實現(xiàn)預防性維護，避免生產(chǎn)中斷。這種技術(shù)還可以協(xié)助工廠實現(xiàn)生產(chǎn)流程的優(yōu)化和資源的合理配置，通過虛擬試驗和仿真，加速產(chǎn)品研發(fā)周期，并降低試錯成本。

智能化制造工廠采用自動化導向車（AGV）搬送設(shè)備、自動上下料機械手和機器人換刀系統(tǒng)進行無干預操作，與二維碼追蹤系統(tǒng)結(jié)合，確保加工過程服從全程溯源原則。此外，工廠內(nèi)部裝配了加工車間數(shù)據(jù)展示屏，以增強生產(chǎn)數(shù)據(jù)的可視化，確保生產(chǎn)流程的完全透明化。同時，工廠內(nèi)部構(gòu)建了包含多級預警和應(yīng)急響應(yīng)計劃的機制，旨在高效處理生產(chǎn)壓力和調(diào)度難題。智能化制造工廠的實施數(shù)據(jù)表明，通過數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用，人力資源效率得到提升，出入庫工作效率提升 40% 以上，線邊庫占地面積降低 42%，工具刀具更換時間縮減并且備用刀柄數(shù)量減少，這些改進顯著提升了物流周轉(zhuǎn)效率及生產(chǎn)現(xiàn)場工作效率。

5？結(jié)語

數(shù)字孿生作為工廠數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要手段，在提高生產(chǎn)效率、優(yōu)化管理決策、應(yīng)對市場變化等方面展現(xiàn)出了巨大潛力。本文通過分析數(shù)字孿生技術(shù)在設(shè)計、生產(chǎn)控制和運維等各個階段的應(yīng)用，闡明了其可為工廠實現(xiàn)智能化生產(chǎn)提供全面的技術(shù)支持。隨著數(shù)字孿生技術(shù)的不斷發(fā)展與應(yīng)用，工廠將轉(zhuǎn)向更加智能、高效的生產(chǎn)模式，從而實現(xiàn)持續(xù)發(fā)展，提升競爭優(yōu)勢。

來源：新工業(yè)網(wǎng)

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審核編輯 黃宇