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【澳门新葡8455手机版】数字孪生到底是什么,虚

日期:2019-06-26编辑作者:澳门新葡8455手机版

原标题:虚拟工厂在智能工厂全生命周期中的应用综述

摘要

序言:随着我国经济发展方式由粗放型向集约型转变,制造业由制造大国向制造强国转变,同时我国经济增速放缓,企业生存压力陡增,市场竞争日趋激烈,因此转型升级将会成为制造企业求生存、求发展的必然选择。

数字孪生是一种多维动态的数字映射,可大幅提高效能。数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成对现实体的复制,从而反映物理实体的全生命周期过程。数字孪生以数字化方式为物理对象创建虚拟模型,进而模拟其在现实环境中的行为;通过搭建和整合制造流程的虚拟生产系统,实现从产品设计、生产计划到制造执行的生产全过程数字化,将产品创新能力、制造效率和有效性水平提升到全新高度。

而计算机技术的深化应用是制造企业转型升级的重要手段,基于自动化、数字化、信息化、网络化的智能工厂则是机械制造工厂的高级形式,是未来的发展方向。

数字孪生应用场景庞大,彰显独特价值。数字孪生应用非常丰富。将数字孪生应用于生产流程则能够事半功倍,提前预见问题并帮助解决;将数字孪生技术应用到智慧城市管理上,会让城市更安全,包括街道、社区、娱乐、商业,甚至是电力线、变电站、污水系统、供水排水系统等,都会有数字孪生体,从而更轻松便捷地监控管理城市的每个地方;将数字孪生技术用在大脑研究上,还可以帮助治疗脑部疾病患者。在数字时代的未来,数字孪生将完全改变我们发现、认知和改造世界的方式,在未来世界大有可为。

如何融合和使用新一代信息技术(如云计算、物联网、大数据、移动互联、人工智能等),建设智能工厂/智能车间,开展智能生产,以满足社会化、个性化、服务化、智能化、绿色化等制造发展需求和趋势,从而真正实现智能制造,是当前各国提出的先进制造战略或制造模式(如工业4.0、工业互联网(IIOT)、基于信息物理系统(CPS)的制造、中国制造2025、互联网 先进制造业、面向服务的制造、云制造等)共同追求的目标之一。实现该目标的方向之一是如何实现制造的物理世界和虚拟世界之间的交互与共融。

数字孪生,5G应用落地强风口。数字孪生是5G赋能产业链上的重要一环。数字孪生作为5G衍生应用,加速了物联网的成型和物联网设备数字化,这与5G三大场景之一的万物互联需求强耦合。此外,数字孪生还是5G推动工业互联网发展的助燃剂,5G时代数字孪生不可或缺。

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正文

智能工厂的特征

  1. 揭秘数字孪生,不仅仅是复制

智能工厂建设新模式中的特征如下:

1.1. 数字孪生,数字形式的双胞胎

(1)**有感知(收集功能)**:工厂设施、设备、仪表、仪器、人员自带和外装各类有线或无线工业传感器,作为视觉、触觉、听觉采集各类生产监控相关的工业大数据,通过工业物联网,将实时数据和历史数据分类上传。

孪生,即双胞胎;数字孪生,顾名思义,就是数字形式的双胞胎。在“数字孪生”中,一个是存在于现实世界的实体,它小到一个零件,大到一个工厂、城市,简单如一个螺丝,复杂如人体的结构;而另一个是虚拟的、数字化的,是利用数字化技术营造的与现实世界对称的数字化镜像。这个数字孪生体,不仅是对现实实体的虚拟再现,还可以模拟对象在现实环境中的行为。

(2)**会记忆(存储功能)**:能够对工厂的静态数据以及生产过程产生的动态数据进行自动记录和存储。

如果以家用电脑为例,Word文档和打印出来的文稿就是“数字孪生”。以导航软件为例,城市中的实体道路和软件中的虚拟道路也是“数字孪生”。

(3)**能思考(判断功能)**:针对工厂的工业大数据,能够自动利用特定的算法解决工厂业务的实际问题。

图 1:数字孪生技术产生的汽车3D模型

(4)**可互动(人机互动功能)**:对于经过已知条件、利用形成的大数据及计算机思考可以形成新的规则进入系统,新的规则在执行前由计算机主动提交具有相应权限的人员进行管理和确认方可执行。

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(5)**善行动(执行功能)**:能够利用形成的知识库自主指导实际的工厂生产业务活动。

数据来源:“数字孪生城市”白皮书,国泰君安证券研究

(6)**自优化(改善功能)**:可自主通过人工智能、工业大数据、模型和高级智能算法不断优化工厂各类业务。

1.2. 数字孪生下,物理世界与数字世界的交互

(7)**互融合(兼容功能)**:促进人与机器的融合、机器与机器的融合、企业与企业之间的融合、虚拟世界与物理世界之间的融合。

数字孪生是将物理对象以数字化方式在虚拟空间呈现,模拟其在现实环境中的行为特征。由于二者形成了一个闭环的互动,现实与虚拟之间的鸿沟不再。在物理世界与数字世界的交互过程中,有五大支持和驱动要素,分别是物理世界的传感器和促动器、集成、数据和分析,以及持续更新的数字孪生应用程序。

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图 2:生产流程的数字孪生模型

智能工厂的建设内容

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智能制造以智能工厂为载体,发挥制造业主战场的作用。智能工厂可以广义的理解为“物理工厂 虚拟工厂”(见图1),依靠自动化生产设备构建而成的物理工厂是智能制造的基础,也是绝大多数中国制造工厂现阶段转型升级的重点,即实现生产自动化。

数据来源:德勤大学出版社

在生产自动化的基础上,通过应用物联网和大数据,以端到端数据流为基础,以互联互通为支撑,构建高度灵活的个性化和数字化智能制造模式,实现信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行,这是虚拟工厂建设的重点,也是制造行业在生产自动化程度已经达到较高水平后,将装备优势转化为产品和市场优势、实现升级转型和赶超世界先进水平的重点路径。

图2中呈现了在数字孪生中从物理世界到数字世界再回到物理世界的过程。这一过程涉及到传感器、促动器、数据、集成、分析这些要素。其中,传感器负责发出信号,数字孪生通过这些信号获取与实际流程相关的运营和环境数据;数字孪生涉及到达数据除了传感器信号提供的数据,还包括企业数据(如物料清单、企业系统、设计规范)、工程图纸、外部数据源连接以及客户投诉记录等;集成是指传感器借助集成技术(如边缘计算、通信接口和安全)达成物理世界与数字世界之间的数据传输;分析是指数字孪生利用分析技术开展算法模拟和可视化程序,进而分析数据,提供洞见;促动器的作用是开展实际行动和推进实际流程的开展,当分析结果确定应当采取实际行动,数字孪生将在人工干预的情况下开启促动器。

将物理工厂中的业务及实体转化为数字化的虚拟工厂,并建立虚拟工厂与物理工厂之间实时、紧密的映射链接,充分利用虚拟工厂强大的仿真计算能力,评估工厂的现状并仿真模拟未来的运营状态,最优化的仿真结果则可以用来组织工厂的制造资源,并开展相应的活动,如产品设计阶段,可以利用虚拟化仿真实现在产品定型制造前就完成产品的评估、验证优化。

1.3. 数字孪生技术优势明显

另外虚拟工厂模型要在生产全过程得到维护,确保模型与工厂/车间有效连接。一方面,由于有建模和模拟工具,重新配置选择可以在虚拟工厂上进行测试,在验证后更快地在物理工厂中实施;另一方面,物理工厂的完善可以在工厂虚拟模型上得到反馈和保存。

自数字孪生概念提出以来,该技术在不断的快速演化,无论是对产品的设计、制造还是服务,都产生了巨大的推动作用。

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1.3.1. 使生产更便捷,创新速度更快,生产周期更短

图1智能工厂的架构

数字孪生通过设计工具、仿真工具、物联网、虚拟现实等各种数字化的手段,将物理设备的各种属性映射到虚拟空间中,形成可拆解、可复制、可转移、可修改、可删除、可重复操作的数字镜像,这极大的加速了操作人员对物理实体的了解,可以让很多原来由于物理条件限制、必须依赖于真实的物理实体而无法完成的操作,如模拟仿真、批量复制、虚拟装配等,成为触手可及的工具,更能激发人们去探索新的途径来优化设计、制造和服务。

智能工厂建设内容主要由以下组成:

我们举个例子来说,所有的产品概念都产生于人的大脑,最早只是大脑里的一个抽象的,模糊的概念。要把这样一个概念变成真真切切的产品,是非常困难的。在没有数字化模型帮助的情况下,要制造出一件产品,必然会经历很多次迭代设计。仅仅为了验证产品的每一个尺寸,部件之间的装配关系,就不得不制造出很多个中间产品,从而耗费大量的时间和金钱。

(1)实体工厂。实体工厂是整个智能工厂的基础层,主要包含工厂的工艺设备、公用设施设备和信息基础设施。

采用了数字化模型的设计技术,就可以在虚拟的三维数字空间里从无到有地创造出每一个部件乃至产品本身。在虚拟的三维空间里,可以轻松地修改部件和产品的每一处尺寸和装配关系,这使得几何结构的验证工作和装配可行性的验证工作大为简单,因此可以大幅度减少迭代过程中的物理样机的制造次数,时间,成本。

①工艺设备

1.3.2. 更全面的测量、分析和预测能力

为了满足信息流自动化(数据的自动采集,并能够接收系统数据和指令),因此需要采用能够数据集成的工艺装备、物流装备等。

数字孪生技术,可以借助于物联网和大数据技术,通过采集有限的物理传感器指标的直接数据,并借助大样本库,通过机器学习推测出一些原本无法直接测量的指标。

②公用基础设施

例如我们可以利用润滑油温度、绕组温度、转子扭矩等一系列指标的历史数据,通过机器学习来构建不同的故障特征模型,间接推测出发电机系统的健康指标。现有的产品生命周期管理,很少能够实现精准的预测,因此往往无法对隐藏在表象下的问题提前进行预判。

围绕生产工艺相关的土建公用设施设备。

而数字孪生可以结合物联网的数据采集、大数据的处理和人工智能的建模分析,实现对当前状态的评估、对过去发生问题的诊断,以及对未来趋势的预测,并给予分析的结果,模拟各种可能性,提供更全面的决策支持。

③信息基础设施

1.3.3. 数字孪生帮助经验数字化

主要包含工厂的综合布线系统、计算机网络系统、信息引导及发布系统、数据中心和信息机房等信息基础设施设备。

在传统的工业设计、制造和服务领域,经验往往是一种模糊而很难把握的形态,很难将其作为精准判决的依据。而数字孪生的一大关键进步,是可以通过数字化的手段,将原先无法保存的专家经验进行数字化,并提供了保存、复制、修改和转移的能力。

(2)工业物联网。工业物联网是整个智能工厂的控制层,主要完成数据的传输、传递以及集成等任务,主要包括数据采集与监控系统、安灯管理系统、设备设施能源监测系统、机器视觉识别系统、在线质量检测系统、车间环境监控系统、设备联网系统以及人机交互系统等。

例如,针对大型设备运行过程中出现的各种故障特征,可以将传感器的历史数据通过机器学习训练出针对不同故障现象的数字化特征模型,并结合专家处理的记录,将其形成未来对设备故障状态进行精准判决的依据,并可针对不同的新形态的故障进行特征库的丰富和更新,最终形成自治化的智能诊断和判决。

(3)虚拟工厂。虚拟工厂是整个物理工厂(实体工厂和工业物联网以及信息化应用系统中所有物理设备的集合)的映射,主要为实体模型和仿真模型,能够迭代优化工艺方案并指导智能化工厂的建设,最终形成企业的数字资产。

  1. 数字纽带为数字孪生体提供访问、整合和转换能力

(4)车间级信息化应用系统。车间级信息化应用系统是整个车间的执行层,主要完成订单的接受并转化为生产指令。主要由制造运行管理系统(MOM)、高级排成系统(APS)、仓储管理系统(WMS)、智慧能源系统(EMS)等。

数字纽带是一种可扩展、可配置的企业级分析框架。在整个系统的生命周期中,通过提供访问、整合以及将不同/分散数据转换为可操作信息的能力来通知决策制定者。

(5)企业级信息化应用系统。企业级信息化应用系统是整个企业的决策层,主要完成订单接受、产品全寿命管理和产品工艺研发等任务。主要包含企业资源管理系统(ERP)、计算机辅助设计系统(CAPP/CAD/CAE/CAT/CAQ)、产品生命周期管理系统(PLM)、服务生命周期管理系统(SLM)、应用生命周期管理(ALM)等。

澳门新葡8455手机版 ,产品数字孪生体包含4个主要特征:

(6)基于云的网络协同系统。基于云的网络协同系统主要是大数据的应用技术,主要应用在企业经营管理、质量管理和制造管理方面。

1)是产品物理实体在信息空间中集成的仿真模型和全生命周期的数字化档案,可实现产品全生命周期数据和全价值链数据的统一集成管理;

(7)智能制造标准体系和安全体系。形成企业智能制造的标准体系和安全生产体系,用于保障工厂的智能制造系统运行。

2)是通过与产品物理实体之间不断进行数据和信息交互而完善;

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3)最终表现形式是产品物理实体的完整、精确数字化描述;

虚拟工厂的内涵

4)可用来模拟、监控、诊断、预测和控制产品物理实体在现实物理环境中的形成过程和状态。

构建虚拟工厂则是实现智能工厂目标的基础。所谓虚拟工厂,是把“现实制造”和“虚拟呈现”融合在一起,通过遍布全厂的海量传感器采集现实生产制造过程中的所有实时数据,这些数据数量非常巨大,可实时、快速地反映生产中的任何细节。基于这些生产数据,在计算机虚拟环境中,应用数字化模型、大数据分析、3D虚拟仿真等方法,可对整个生产过程进行仿真、评估和优化,使虚拟世界中的生产仿真与现实世界中的生产无缝融合,利用虚拟工厂的灵活可变优势,来促进现实生产。

数字纽带和数字孪生体两者之间的关系:数字纽带为产品数字孪生体提供访问、整合和转换能力,其目标是贯通产品生命周期和价值链,实现全面追溯、双向共享/交互信息、价值链协同。由此可见,产品数字孪生体是对象、模型和数据,而数字纽带是方法、通道、链接和接口。通过数字纽带交换、处理产品数字孪生体的相关信息。

构建虚拟工厂是一个多学科交叉与融合的过程。虚拟工厂划分为基础包和技术包:其中基础包有基于数字化制造、基于模型的系统工程、知识挖掘等技术;技术包包括工厂建模(信息模型、仿真模型),工艺设计,生产线设计,物流设计,边缘计算、机器智能和虚拟现实/增强现实与系统集成技术。通过系统集成,它们与企业其它不同的异构系统集成,例如企业资源计划(ERP)、供应链管理(SCM)、高级计划与排程(APS)、产品生命周期管理(PLM)与制造执行系统(MES)等等。

图 3:数字纽带为产品数字孪生体提供访问、整合和转换能力

虚拟工厂有几个关键点:第一是物理工厂与虚拟工厂同步运行,物理工厂生产时的数据参数、生产环境等都会通过虚拟工厂反映出来,这需要采集的生产数据实时可用,并通过连续、不中断的数据通道交互;第二是虚拟与现实结合,利用三维可视化技术将生产场景真实展现出来,生产数据实时驱动三维场景中的设备,使其状态与真实生产场景一致,从而让管理者充分了解整个生产场景中各设备的运行状况,达到监测、查看、分析的目的;第三是通过大数据与分析平台,将云端中汇集的海量数据转化、分析、挖掘,帮助工厂制定更明智的决策,快速提高生产效率、降低成本和改善质量等目标。

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数据来源:数字孪生智能技术产业协会

虚拟工厂在工厂全生命周期中的应用

我们以产品的设计和制造过程为例,来说明数字孪生体和数字纽带在实际应用中的关系。如下图4所示,仿真分析模型的参数可以传递到产品定义的全三维模型,再传递到数字化生产线加工/装配成真实的物理产品,继而通过在线的数字化检验/测量系统反映到产品定义模型中,进而又反馈到仿真分析模型中。通过数字纽带实现了产品生命周期阶段间的模型和关键数据双向交互,使得产品生命周期各阶段的模型保持一致,最终实现了闭环的产品全生命周期数据管理和模型管理。

4.1 工厂规划

图 4:数字孪生体和数字纽带的应用示例

随着三维数字化技术的发展,传统的以经验为主的模拟设计模式逐渐转变为基于三维建模和仿真的虚拟设计模式,使未来的智能工厂能够通过三维数字建模、工艺虚拟仿真、三维可视化工艺现场应用,避免传统的“三维设计模型→二维纸质图纸→三维工艺模型”研制过程中信息传递链条的断裂,摒弃二维、三维之间转换,提高产品转换制造的效率。

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虚拟工厂仿真技术可以基于离散事件建模、3D几何建模、可视化仿真与优化等技术实现对工厂静态布局、动态物流过程等综合仿真和分析,从而能够先建立数字化的生产系统甚至全部工厂,依据既定工艺进行运行仿真。

数据来源:数字孪生智能技术产业协会

虚拟工厂在规划阶段主要体现在工厂布局仿真,如新建厂房规划、生产线规划、仓储物流设施规划和分析等。通过基于仿真模型的“预演”,可以及早发现设计中的问题,减少建造过程中设计方案的更改。

  1. 信息物理系统为数字孪生保驾护航

工厂设计和复杂产品设计的过程是类似的,分为几个阶段,每个阶段有不同侧重和颗粒度,需要不断论证验证。设计过程需要系统工程理论指导。

3.1. 信息物理系统是工业4.0的核心

4.2工厂设计

信息物理系统,简称CPS,是工业4.0的核心。在这个系统中,信息指软件,物理指硬件,软件的信息化 硬件的自动化=信息物理系统的智能化。信息物理系统综合了计算、通信、控制、网络和物理环境,以大数据、网络与海量计算为依托,运用3C技术,把人、机、物互联,实体与虚拟对象双向连接。

模拟制造流程或预测制造系统和流程的行为能力可以减少所有不确定因素,无论是在设计阶段还是在运营阶段。信息通信技术(ICT)在计算能力、通信速度或多模型可视化方面的发展进一步促进模拟和预测工具的研发及其应用。

CPS内涵中的虚实双向动态连接,有两个步骤:1)虚拟的实体化,如设计一件产品,先进行模拟、仿真,然后再制造出来;2)实体的虚拟化,实体在制造、使用、运行的过程中,把状态反映到虚拟端去,通过虚拟方式进行监控、判断、分析、预测和优化。

(1) 产品-流程-生产集成系统(协同)设计和管理的建模和模拟

图 5:信息物理系统的3C技术

实现可持续制造业的目标需要建模、模拟和预测生产流程行为的方法和工具,包括处于生命周期阶段的产品、资源、系统和工厂,如图2所示的虚拟工厂资源模型库。多个利益相关者合作设计和管理产品——流程——生产的集成系统需要新方法和工具,这些系统将融入社会、自然和生态系统中。

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数据来源:中国数字孪生高峰论坛,国泰君安研究

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