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数字孪生工厂 解决方案-数字孪生 生产线

发布时间:2023-09-11

编辑人:灵图互动

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数字孪生工厂是实体工厂的一种双向映射,它能够在虚拟网络空间中反映出物理实体,以及数字孪生体之间对应关系。通过虚实交互联动,实现对生产工艺参数实时仿真预测及优化、设备维护可预测仿真验证、生产线流量均衡虚拟离线调试仿真、高级排产产前验证及调整和智能质量测量及产后评价和模型迭代优化等功能。

1. 数字孪生工厂系统框架

数字孪生工厂系统架构由现实物理域、测量与控制实体、数字孪生体、用户域和跨域功能实体等5个层次组成。第一层“现实物理域”是数字孪生体对应的物理实体对象的集合。第二层“测量与控制实体”是物理实体对象的测量实体与控制主体,实现物理对象的状态感知和控制功能。第一层与第二层之间有测量数据流和控制信息流的传递。第三层“数字孪生体”与物理实体对象相对应,反映物理对象某一视角特征的数字模型,并提供建模管理、仿真服务和孪生共智3类功能。第四层“用户域”是使用数字孪生体的广义用户,包括人、人机接口、应用软件以及其他相关数字孪生体。第五层“跨域功能实体”保障各域之间数据流和信息流动传递,完成信息交换、数据保证、安全保障等方面的支持。

数字孪生工厂系统框架

2. 数字孪生工厂系统功能

2.1 故障诊断与预警

当制造业设备发生故障时,传统方法主要是依靠人的经验来判断,且难以对即将发生的设备失效进行预测。数字孪生凭借其对非线性问题良好的处理能力及数据驱动的特性,为装备、生产制造等提供了故障诊断与预警的新模式。当设备出现失效、关键零/部件磨损等故障时,利用数字孪生技术可以实时定位到问题发生的位置,并根据传感器采集到的数据初步判断问题类型。数字孪生设备管理系统还可以对关键零/部件和易损部件进行全天候监控,结合零/部件历史数据分析出即将发生失效的部件,实现对设备的主动干预与维护,减少因故障定位和设备维修带来的工时损失等。

数字孪生工厂系统功能

2.2 可视化监控

生产线存在多工位工艺、突发情况复杂不确定等问题,可视化的数字孪生模型能够展示所构建模型的结构、参数和工艺等,为模型的可视化管理与监控提供支持。传统的生产线管理面临“黑盒”问题,现场设备状态、计划执行进度等重要信息的获取缺乏直观有效的方法,基于实时数据采集建立可视化监控系统成为生产线智能管理需要解决的关键问题。实际工厂生产线建成后,和数据采集与监视控制系统(SCADA)进行融合,建立生产线的三维模型远程可视化实时监控系统,进而构建生产线的数字孪生系统。数字孪生可以通过仿真工具建立目标生产线的虚拟仿真模型,基于OPC协议可以完成设备的数据采集并传输到数字孪生模型中,实现孪生数据与模型的虚实融合映射。生产线虚拟模型和物理模型相融合的机理,创建工厂生产线的数字孪生模型,建立生产线监测数据采集框架、预处理方法和存储方法,利用仿真软件开发工厂生产线可视化监控平台,解决了生产线可视化程度低的问题,并验证了所提方法的有效性和实用性。

2.3 孪生数据驱动的生产线优化

生产线中各种自动化技术的应用,使得越来越多的产品质量等生产线特性数据可以被测量、采集和存储利用。数字孪生可以通过采集生产线上各种生产设备的实时运行数据,实现生产全过程的可视化监控,并且通过机器学习或经验形成关键设备参数和校验指标的监控策略,及时处理生产中违背策略的异常问题,实现对生产线异常状况的优化处理或基于数字孪生模型算法得到最优生产工艺参数组合。通过建立模糊神经网络结构,运用算法对权重进行优化,将模型训练验证后作为输出模型,实现对生产制造质量合格率的预测。数字孪生工厂基于历史生产数据,通过逐步回归分析等算法建立工艺参数的数字孪生模型,根据模型算法对实时生产数据进行计算,得到了最优参数并将其返回物理设备,实现了生产优化。

数字孪生工厂的关键技术

3. 数字孪生工厂的关键技术

3.1 建模与仿真技术

数字孪生工厂模型的构建可以从元素、行为和规则等方面进行考虑。在元素层面上,几何模型和物理模型共同构建成数字孪生模型,这些模型一般包括车间模型、生产设备模型、制造资源模型和产品模型等,通过模型固件可有效模拟当前时间装配车间的生产状态,实现对当前产品生产质量的预测。在行为层面上,可以通过构建人员和响应机制的相关模型,对装配车间进行数字孪生建模,真实反映当前车间人员行为和设备状态等信息。在规则层面,构建关联规则以及车间的操作模型,保证数字孪生模型能够真实反映当前车间的运行机制和当前的生产状态。数字孪生建模,不仅是对模型的构建,更需要对构建好的模型进行分析判断,保证模型的准确性和有效性。数字孪生模型的构建是多维度、多领域的,在每个维度或领域都会展现出不同的特性,想要对物理实体的所有特性都进行精准还原显然是不现实的;只对物理实体的关键特性进行还原,但这不免会使得数字孪生模型对物理实体的还原度不高。因此,在完成数字孪生模型的构建工作之后需要对模型的准确性和有效性进行分析。

3.2 集成化技术

对于机械加工制造工作而言,在其实际开展的过程当中涉及到的内容较为复杂,各环节环环相扣,彼此衔接。需要诸多部门配合才能完成各零部件的加工工作。如若在机械加工制造中其中的一个环节发生变动,则所有程序都应当产生相应的变化。一旦调节工作存在失误便会对机械加工制造工作的进行造成极大的阻碍,而集成化技术可以很好解决这一难题。通过集成化技术的应用,可以让机械加工制造的各过程处于动态可控的状态当中,即使是某一环节发生变动该项技术可以立即对整个流程进行调节,让整个制造过程联合为一个有机的整体。集成化技术在应用于机械加工制造行业之后有效推动了机械加工制造行业的发展,使机械加工制造工作效率获得了飞速的提升。

通过数字孪生技术在实际工厂中的应用,可以在工艺质量、过程控制、生产效能、人员效率方面均取得良好效果,同比其他产线各项指标提升显著。

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