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数字孪生工厂构建的主要任务-数字孪生工厂解决方案

发布时间:2022-10-10

编辑人:灵图互动

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1. 智能工厂发展现状与痛点

在全球化经济的今天,企业竞争日趋激烈。同时,产品的复杂性和生产管理的难度也给制造企业造带来了全所未有的竞争压力。为了突破困境,制造业向智能化、信息化转型是必然趋势。

当前,中国现代化制造工厂的自动化、信息化程度都相对较高,ERP、MES等各种系统的部署,软硬件的联合应用,都使得工厂管理手段更为智能。但,由于各类系统相互独立、信息不透明,导致在生产过程中产生的庞大数据无法得到有效的融合与应用,反而增加了工厂管理的工作量。

1.1 信息化开发平台多样化

随着工厂智能化升级改造的要求,厂区内经常会出现多个独立运行的数据管理平台,管理人员需要逐个调阅,才能统计出完整数据并进行分析,这种分散式的管理模式将大大降低管理者的决策效率。

1.2 缺少工厂/车间现场智能分析模型

现有的生产管控系统,依托智能化设备来监管生产活动,虽然可以实时展示生产状态,但无法实现现场智能分析的目的。

1.3 缺乏支撑智能分析的工业大数据

企业生产经营管理系统众多,相互独立,数据孤岛,缺少统一的协同工作和企业运营平台,无法为智能决策提供有力的数据支撑。

1.4 制造执行系统缺乏仿真分析

现有的制造执行系统,主要任务是采集生产数据,监管生产过程,无法做到在虚拟环境模拟仿真生产活动,进而优化生产过程。

1.5 生产过程缺乏可视化监控

导致管理人员无法实时、全面、准确的得知各生产及相关环节的实际状况,更无法及时的进行排查及做好及时处理。

2. 数字孪生工厂解决方案

数字孪生工厂更加强调基于工业互联网平台的应用,利用数字孪生、物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与产品全生命周期管理相融合,使工厂具备自组织、自律、自学习和自适应能力,从而提高工厂的管理效率和生产效率。

数字孪生工厂基于用户需求,采用数字孪生技术对工厂建筑在内的全要素进行1:1数字化3D建模,再集成融合现有的各类多源异构系统,在虚拟空间对物理实体形成精准映射。全三维的工厂可视化场景将工厂的运行尽收眼底,设备的运行和投产的任务也都通过数字标签的形式进行了显示。

数字孪生工厂具备“全面感知、设备互联、数字集成、智能预测”等特点,主要由设备层、感知层、控制层、操作层、运营层和决策层组成,通过现代信息技术将各个层之间的壁垒打破,实现全过程的可知、可视、可控。方便生产管理人员从多个视角了解生产过程、发现生产异常并快速进行处理,从而使生产管理更加透明化、实时化、可视化和协同化。

数字孪生工厂解决方案

3. 数字孪生工厂建设目标

短期目标:从虚拟工厂的维度实现对工厂的生产要素、生产活动计划以及生产过程控制进行管理。

中期目标:实现物理工厂与虚拟工厂的双向映射与实时交互,进而实现物理工厂及虚拟工厂的全要素、全流程以及多业务数据的融合。

长期目标::构建生产管控云平台,使工厂具备虚实联动、数据驱动生产的能力,基于数字孪生进行过程管控、智能化排产及调度,探索一条工厂生产和管控最优的运行新模式。

4. 数字孪生工厂构建的主要任务

4.1 数据驱动的三维虚拟工厂实景和实际绩效呈现

以三维虚拟数字孪生工厂模型为载体,以多维统计图表为展现形式,动态可视化展示与车间生产过程相关的实时信息和绩效信息(如设备状态、生产进度、质量状况、物流状态和工厂能耗等)。

4.2 生产异常的指挥与协同调度

通过数字孪生工厂系统与设备监测系统的交互,可以及时、动态地发现生产过程中出现的各种异常,比如设备故障、物料短缺和质量超差等。通过仿真和优化分析,可以对作业计划进行优化,消除制造过程瓶颈,保证制造任务准时、高效的执行。

4.3 生产系统的数据全过程贯通

生产系统的开发、实施、运营及退役是构建生产系统全生命周期的重要内容。探索基于数字孪生的虚实系统集成接口方式和标准,建立基于工厂孪生数据驱动的虚拟工厂模型和物理工厂同步运行及反馈机制,实现智能工厂生产系统的虚拟验证与同步运行。

数字孪生工厂构建的主要任务

5. 数字孪生工厂构建步骤

5.1 工厂智能终端设施建设

要完成虚实交融,就必须完成实体空间/设备的数据化,将数据化的行为传递给虚拟数字化工厂中的对应模型,再从数字化工厂中将数据进行处理、输出,从而反向控制实体工厂。

5.2 构建数字孪生工厂三维模型

对整个工厂的建筑物、车间、设备、监控等设备进行3D立体建模,实现物理实体工厂到三维虚拟工厂的转变。

数字孪生工厂构建步骤:三维建模

5.3 虚拟仿真验证

通过对数字孪生虚拟生产线的仿真调试,优化虚拟组件的属性、特征和行为,完善数字化工艺规程设计和数字化工艺装备设计,以达到最优的产线规划效果。

 数字孪生工厂构建的主要任务:虚拟验证

5.4 虚实交互联动 决策迭代优化

虚实交互联动的目的是将物理工厂的生产情况、报警信息和设备状态等数据实时反馈到数字孪生虚拟工厂中,根据故障诊断和预测算法或生产管理人员的决策,将虚拟生产线中对生产节拍、设备状态和计划产量等的调整数据实时反馈到物理生产线,再对物理产线进行布局优化及重构。

6. 数字孪生工厂系统功能

6.1 生产过程仿真

生产过程仿真主要针对生产节拍、线上物流及生产负荷进行可视化仿真。数字孪生系统依据从MES和SCADA获取的实时数据驱动虚拟生产线运动和显示实时业务数据;依据预设统计条件和参数阈值进行判断,并可视化地显示生产线的设备利用率和瓶颈。

数字孪生工厂系统功能

6.2 生产数据可视化

以生产线或工段为单元,采用信息面板、数据标签及数据图表(例如曲线、直方图和雷达图)等方式对车间的生产数据进行展示,例如生产运作、库存运作、维护运作和质量运作等生产实绩数据,实现制造执行数据的可视化,展示信息和方式可根据实际需要进行调整。

6.3 生产过程监控可视化

针对工厂生产设备的运行状态、工艺参数及综合效率等实时数据进行可视化监控,主要包括以下功能。

6.3.1 针对生产线

(1)采用虚拟安灯、声光效果及信息标签等方式对生产线的运行状态进行监控(例如正常、故障、待机、调整、维护和关机);(2)实时数据驱动虚拟生产线的物料流动,并显示生产线相关的实时数据。

6.3.2 针对生产设备

(1)实时数据驱动虚拟设备的运动;(2)采用安灯、声光效果及信息标签的方式显示设备的运行状态。

6.4 智能决策

数字孪生工厂的智能决策模块通过并对生产前期进行模拟仿真,构建生产调度所需的产品订单、调度规则、工艺路径、物流路径和交付优先级等制造运营机理模型。再通过导入启发式算法、遗传算法(GA)或粒子群算法(PSO)等智能算法至仿真模型中,建立智能生产线规划、智能生产线运行和智能生产线远程运维等的数字预测模型,最后将采集的车间生产现场物料配送、倍速链及AGV输送物流、工业机器人等设备和预组装人员作业状态等实时信息,进行预测模型的修正和迭代,从而提供全生命周期的预测记录分析和决策支撑。

数字孪生技术在工厂的应用可以贯穿整个工厂的全部环节,从产品的研发设计、工艺规划到加工装配、质检试验再到发货物流、售后服务等,都可以映射到虚拟空间中,实现全流程的可视化管理。


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