热轧生产是指将高温连铸板坯轧制为较薄带钢卷的工艺过程。然而在实际生产中，设备故障、轧件变形、温度异常等问题频发，常导致生产线停工停产；传统依赖人工巡检与故障排查的模式，不仅维修成本居高不下，且故障处理周期长，难以满足高效生产需求。不仅显著提升了热轧生产数据传输的实时性与准确性，更以可视化形式呈现多形态、多维度的冶炼过程数据，助力工作人员快速定位工控问题，为热轧生产效率提升提供技术支撑。
热轧厂数字孪生系统面向工业制造中对轧钢设备管理的需求，融合数字孪生、云边端协同、5G 等前沿技术，构建具备虚实融合与交互感知能力的热轧生产线数字孪生模型；再集成并融合现有多源异构数据，实现对热轧生产线实时动态的超写实映射复现。通过热轧生产数字孪生模型与现场设备的实时交互联动，可全程智能化监控板坯从加热炉到卷取机的过程参数、轧件质量、轧件物料等关键信息，支持用户提前预知故障并开展远程操控，有效提升热轧生产效率与管理水平。
1. 热轧厂数字孪生系统架构
热轧厂数字孪生系统由应用层、能力层、实体层三大核心层级构成，各层级相互衔接、协同联动且实时交互。该架构以实体数据采集、高效通信传输及海量数据计算为核心支撑，依托云边协同、5G 网络等关键技术，实现计算、通信与控制的深度协作，最终达成制造设备、生产环境等物理实体与虚拟信息空间的深度融合，为热轧生产与设备的数字化管理、智能化控制提供体系化保障。
1.1 实体层
实体层包括物理实体和感知实体。物理实体涵盖热轧生产设备、操作人员、加工物料及生产环境。通过实时采集设备运行数据、不同环境下的生产状态数据以及人员在物料加工与产品产出过程中的操作与决策数据，对多物理属性集成仿真数据实施关联分析，从而在虚拟空间中精准镜像物理实体，确保数字孪生模型的功能与性能与实际高度一致。
感知实体包括传感器、RFID标签、摄像头、机械臂、扫描仪和无人机等。实时数据的采集、传输与更新是构建工业数字孪生的基础。该层借助各类感知实体获取实时数据与运行状态，例如通过微机电系统传感器、RFID标签、高清摄像头、耐高温机械臂、三维激光扫描仪及无人机等设备，收集热轧制造过程中的多源异构实时与动态数据，增强对复杂生产系统与设备的感知能力，为云边服务提供全时全域的物联数据支持。
1.2 能力层
能力层作为系统核心，由云端、边缘端和网络三部分构成，将云边服务、5G网络与终端设备紧密集成，实现对热轧生产孪生模型的优化目标与精细化量化分析。
5G网络以新型短距通信为核心，融合蓝牙、超宽频、Zigbee、RFID、NFC及Wi-Fi等多种技术，实现感知实体所采集数据的高速上传，以及对冶炼实体与云边端间控制指令的实时反馈。该网络提供高效交互与多网协同的移动服务，显著提高云边网资源利用效率，彻底解决数据高效传输的瓶颈问题。通过设定内部通信协议与网络拓扑结构，增强数据本地分流能力，避免传输精度损失，实现最优网络传输与协同运行性能。
边缘端负责将采集数据存储于边缘存储器，进行清洗、分析与边缘计算，之后将处理结果传输至现场服务与云端。云端服务面向用户，依托数据平台实现数据处理与基础管理，构建热轧生产数字孪生模型。数据中台以平台即服务（PaaS）形式提供数据支持，业务中台将孪生模型交付云端服务，最终上传至应用层。系统可根据决策者指令进行模型调整与新目标预测，实现动态优化与决策支持。
1.3 应用层
应用层支持决策者对热轧智能制造设备实施全生命周期管理，涵盖产品设计、加工制造、运行维护及报废回收各阶段。
在设计阶段，孪生模型通过参数调整、加速仿真和重复试验，校正模型与实体的性能误差，在多目标条件下进行精确分析与推演，提前识别生产瓶颈，实现物理实体与孪生模型的精准映射。
制造阶段依托数字化产线协同执行，基于孪生数据自动运行与优化，实现具有记忆、感知、分析、决策能力的热轧生产过程。通过实时采集运行数据，系统可监控复杂环境下的生产动态，调用监控策略、操作参数与环境参数，校正模型异常数据，完成关键指标监控与过程能力评估。
在运维阶段，系统调用热轧装配、运行检测参数、配件及相关制造记录，对孪生模型进行故障预测与分析，提供故障定位、原因分析、策略优化与报废回收等全流程服务。
回收阶段对冶炼孪生模型的全生命周期数据予以封装归档，形成产品档案，为后续创新衍生产品提供数据支持与增值服务，显著节约研发时间与资源。最终实现对物理实体的全面监测、控制、行为预测与管理，形成互联互通、闭环管理的热轧生产全生命周期体系。
2. 热轧厂数字孪生系统功能
热轧厂数字孪生系统通过设备与产线的数字化、轧制过程状态孪生、产线状态主动监控与预警、可视化看板等功能，形成工业制造场景下的云边协同优化解决方案，全面覆盖热轧生产的 “监测 - 管控 - 优化” 需求。
2.1 孪生同态
基于产线设备二维图纸构建三维模型，结合现场设备照片与视频数据，还原设备的色彩、透明度、金属光泽与表面微结构，生成高可视化三维模型。通过3D模型三维坐标与外观材质二维坐标的空间转换，获取数字化设备模型。为满足关键监控点信息的可视化与预警需求，对相关设备部件实施独立精细化建模。
通过采集实时生产数据，经由状态观测器获取执行部件的位置与速度信息，依托多模型实时同步，实现对设备执行状态、物料信息、轧件变形与温度等参数的实时映射。
2.2 产线状态主动监控与预警
对产线生产情况进行全程跟踪，实时监测设备关键力能参数，实现全线生产统计与力能参数的实时监控与主动预警。通过生产过程信息与设备状态数据，实时反馈生产运行状态，对异常情况实施可视化预警。
2.3 可视化看板
以多维数据形式呈现各类属性值，通过看板分级、模块化配置和动态图表生成，实现数据可视化展示。看板可灵活配置各模块与区域动态信息，支持多维度数据观察与分析。依托5G网络大带宽、低时延和海量接入能力，将动态数据回传至云平台，通过反馈控制优化数字孪生模型，实现物理生产流程与云平台间的无缝实时双向互联，最终达成热轧生产全生命周期的闭环优化。
热轧厂数字孪生系统通过架构化设计与功能化落地，有效提升了热轧产线的数字化、智能化水平，成功达成协同运营与自主优化的核心目标，为热轧行业破解 “效率低、成本高、管控难” 痛点提供了可行路径，助力企业实现高质量发展。
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