🚀前言

在当今快速发展的制造业中，数字化转型已成为提升生产效率和企业竞争力的关键所在。数字孪生技术的引入，为车间管理和生产流程的优化提供了全新的思路与工具。数字孪生车间不仅是物理设备的虚拟化，更是通过数据驱动的智能决策支持系统，使得生产管理更加精准与高效。

本期文章将深入探讨数字孪生车间构建的总体设计，包括系统架构、关键技术、数据集成及应用实例等方面。我们将分析如何通过合理的设计思路，实现物理与数字世界的无缝连接，推动生产流程的实时监控、预测与优化。

🚀一、数字孪生车间构建的总体设计

数字孪生车间的构建不仅仅是对车间的要素进行建模，而是要在数字孪生技术的支持下，对车间进行维可视化的管理，并依据实时的数据采集及历史数据的大数据分析对车间管理提供优化支持。因此，数字孪生车间的构建应是一项系统的、相互关联及支持的整体工作。在构建前期，需要先对数字孪生车间进行整体设计，明确工业互联网技术在数字孪生车间构建中的应用体现在哪些方面，并确定数字孪生车间的总体架构和在数字李生的技术支持下的车间运行模式。这对数字孪生车间的建设起到了提纲挈领的作用。

🔎1.工业互联网技术对数字孪生车间构建的支持

自工业革命以来，随着科学技术的不断发展和生产管理理念的进步，加工制造行业经历了多个阶段：单机器生产、流水线批量生产，以及近年来的信息化辅助生产。当前，工业化与信息化相互融合，借助大数据、数字孪生、物联网等新一代信息技术，数字孪生车间的概念应运而生。该理念和建设方法在加工制造业中的应用越来越广泛，提升了加工制造的透明化和管理水平。

数字孪生的关键点：

1. 物理实体与虚拟模型的双向连接。
2. 实时数据驱动的双向连接，物联网技术是其中的核心。

最初的数字孪生主要关注单个物理实体，而现代的数字孪生则呈现出网络化特征，从单个系统演变为系统集合。在这一背景下，工业互联网平台对数字孪生车间的构建提供了四方面的支持：

1. 数据融合：

   • 工业互联网平台提供统一的数据采集与处理接口，降低协议兼容性问题的成本，支持设备与设备、产线与设备的互联。
   • 通过边缘计算等技术，提升车间生产管理的实时性与可靠性。

2. 降低建模难度：

   • 工业互联网平台内嵌大量机理模型，提供层次化、配置化的建模方法，适应海量且变化的数据。

3. 实时性：

   • 提供适应不同网络应用场景的数据处理机制，实现流批一体的数据计算，快速建立物理实体与虚拟模型的双向通道，实现实时同步。

4. 基于云的部署模式：

   • 适应不同计算规模要求，通过现有工业软件将数据洞察反馈到生产系统，提取物理车间数据的价值，优化虚拟车间的仿真设计与工艺流程。

工业互联网的“万物互联”不仅是实体间的连接，更是客观空间与信息系统的映射，帮助实现多源异构数据的交互，

🔎2.数字孪生车间的总体架构

随着企业管理者对新兴信息技术的重视程度不断提高，越来越多的制造企业开始进行合理和定制化的技术与工具配置，摆脱传统管理模式，利用信息化技术提升管理效率。然而，目前大多数企业仅仅将物理车间的数据进行采集，并停留在统计汇总的阶段，未能深度应用这些数据。因此，针对这一问题，数字孪生的概念应运而生，并推动了基于数字孪生的智能车间架构的设计。数字孪生车间能够将物理车间的实时运行状态同步映射到虚拟车间中，并通过车间的业务系统连接物理车间和虚拟车间，不断进行优化迭代。

数字孪生车间的总体架构，通常包括以下几个关键组成部分：

1. 物理车间
   物理车间由车间内现有的物理实体组成，包括人员、生产线、生产设备、各类传感器及边缘计算设备等。

2. 虚拟车间
   虚拟车间是物理车间在信息空间上的实时映射，除了能展示设备的实时状态和数据，还能接入视频监控、ERP、MES等应用系统，综合展示和分析车间的运行状态。

3. 车间实时数据
   车间的实时数据包括各类传感器、监控设备的仿真数据、生产流程数据、车间环境数据等。这些数据包括温湿度、压力、流量、能耗等车间环境数据，还包括设计BOM（物料清单）、生产过程的管控指令等。

4. 车间应用服务
   车间应用服务将数据和模型应用到具体的业务场景中，包括设备维护、生产调度、故障预测等。

🦋2.1 数字孪生车间的核心技术和服务

☀️2.1.1 孪生数据

数字孪生车间的孪生数据来源广泛，涵盖了传感器、监控设备、生产流程、车间环境等多种类型的实时数据和历史数据。此外，还包括设计BOM、生产过程控制指令等数据。由于生产线可能涉及不同厂商的多种设备，数据采集技术需支持多源异构数据的采集与解析。

常用的多源数据获取技术包括基于OPC的统一架构、Modbus等。为了实现孪生模型与现场的实时交互，稳定、迅速、安全的数据采集方式尤为重要。数据采集后，系统需要依赖可靠的传输层进行数据传输和汇聚，确保数据能够稳定、准确地从设备传输到数字孪生和控制系统中。

☀️2.1.2 功能服务

数字孪生车间的功能服务涵盖了感知控制、数据处理、模型构建和肌理模型等内容：

• 感知控制：实现软硬件之间的数据交互，可以对硬件设备的状态进行感知，也能够通过软件系统远程控制硬件设施。

• 数据处理：针对多源异构的数据进行清洗、分析和处理，提取有价值的信息，并将其标准化以便统一接入。处理后的数据以可视化的形式（如多维图表、报表、仪表盘等）呈现给用户，便于决策和监控。

• 模型构建：通过三维建模技术，构建数字孪生模型，并利用仿真技术模拟物理车间的真实运行情况，如人员操作、机器设备运转、生产流程等，为用户提供决策支持。

• 肌理模型：利用三维建模技术建立模型引擎，实现如有限元分析、设备故障预测、剩余寿命预测等应用，帮助优化设备运维和生产流程。

☀️2.1.3 业务服务

数字孪生车间的最终目标是将其技术应用到各类管理系统中，包括：

• 将模拟仿真与生产计划制定相结合；
• 将设备维护与故障诊断预测结合；
• 将生产全周期的数据采集与融合，整合各阶段的应用系统。

通过这些应用，数字孪生技术帮助企业更加全面、精准地掌握生产过程，提高生产效率，降低成本，从而在市场竞争中占据优势。

🔎3.数字孪生车间运行模式

从车间管理的角度来看，生产管理一般以生产任务为最小的管理单元。一个生产任务由生产要素、生产活动计划及生产过程控制三个方面构成。数字孪生车间的运行可以从以下三个阶段进行分析和阐述，分别是车间要素管理、生产计划管理、生产过程管理。

🦋3.1 车间要素管理

车间要素管理是数字孪生车间运行的第一个阶段，主要是对物理车间内生产要素的迭代优化。这个过程反映了物理车间与各个应用系统之间的交互。

• 在物理车间的运行状态下，数字孪生平台通过接收输入信息，车间的业务应用系统将根据这些数据进行生产要素的配置与管理。
• 车间系统对历史数据和新的输入数据进行分析，提供满足当前任务需求及约束条件的初始生产要素配置方案。
• 在数字孪生车间场景下，业务系统实时获取物理车间的各类生产要素数据，包括人力资源、设备状态、物料储备等，并在平台中进行全要素状态的综合分析与预测评估。
• 基于分析结果，对初始生产要素配置方案进行修正与迭代优化，并通过对比不同方案选择最佳方案。
• 选定的方案以指令形式下达至物理车间，通过业务系统实现对生产要素的调整和优化。

🦋3.2 生产计划管理

生产计划管理是数字孪生车间运行的第二个阶段，重点是确保生产任务能够在符合生产要素配置的前提下顺利进行。

• 在这一阶段，数字孪生车间根据实时的生产要素状态调整和优化生产计划，确保生产计划的可执行性和高效性。
• 车间的生产计划将会根据生产要素的实时状态进行调整，动态地响应生产过程中的变化和不确定因素。
• 生产计划管理通过对物理车间实时数据的动态监控和反馈，确保生产任务在既定时间内完成，同时最大化生产效率。

🦋3.3 生产过程管理

生产过程管理是数字孪生车间的第三个阶段，旨在精细化控制整个生产过程。

• 在这一阶段，车间的业务应用系统不断采集生产过程中的实时数据，监控生产过程的各个环节。
• 通过数字孪生平台，生产过程中的数据将实时反馈至车间的各个应用系统，进行生产进度、质量控制、能耗监测等方面的精确管理。
• 生产过程管理系统能够及时识别生产中的潜在问题或瓶颈，并提供改进建议或自动调整措施，确保生产任务按计划顺利推进。