【愚公系列】《工业数字孪生与企业应用实践》023-数字孪生智慧工厂的设计思路

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愚公搬代码 发表于 2025/01/28 20:54:02 2025/01/28
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【摘要】 标题详情作者简介愚公搬代码头衔华为云特约编辑,华为云云享专家,华为开发者专家,华为产品云测专家,CSDN博客专家,CSDN商业化专家,阿里云专家博主,阿里云签约作者,腾讯云优秀博主,腾讯云内容共创官,掘金优秀博主,亚马逊技领云博主,51CTO博客专家等。近期荣誉2022年度博客之星TOP2,2023年度博客之星TOP2,2022年华为云十佳博主,2023年华为云十佳博主,2024年华为云十佳...
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作者简介 愚公搬代码
头衔 华为云特约编辑,华为云云享专家,华为开发者专家,华为产品云测专家,CSDN博客专家,CSDN商业化专家,阿里云专家博主,阿里云签约作者,腾讯云优秀博主,腾讯云内容共创官,掘金优秀博主,亚马逊技领云博主,51CTO博客专家等。
近期荣誉 2022年度博客之星TOP2,2023年度博客之星TOP2,2022年华为云十佳博主,2023年华为云十佳博主,2024年华为云十佳博主等。
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🚀前言

在工业4.0浪潮的推动下,数字孪生技术作为一种创新的理念与工具,正在为制造业带来深刻的变革。数字孪生智慧工厂通过虚拟与现实世界的紧密结合,利用实时数据和仿真模型,实现对生产过程的全面监控与优化。这一应用不仅提升了工厂的效率和灵活性,还为企业提供了更为精准的决策支持。

随着市场竞争的加剧和客户需求的多样化,传统的生产模式已难以满足现代制造业的要求。数字孪生技术的引入,使得工厂能够在设计、生产和运营的各个环节中进行实时模拟与分析,从而实现精准控制、预测维护和智能决策。这一设计思路不仅有效降低了生产成本,还提升了产品质量和市场响应速度。

🚀一、数字孪生智慧工厂的设计思路

🔎1.智慧工厂的发展

随着工业4.0时代的到来,对生产过程、生产流程进行数字化系统构建已经成为工业领域的重要趋势。企业管理者都在积极寻找有效的实现路径,以期望在工业4.0时代找到企业高速发展的方向和方法。数字化解决方案的确能够为企业带来巨大价值,但在过去引入这些先进技术(如数字孪生、人工智能等)的成本高昂,收益与投入不相匹配。然而,随着信息存储成本与计算成本的降低,数字孪生在工厂的应用案例与潜在收益持续上涨,并转化为商业价值,数字孪生技术在智慧工厂中的应用也越来越广泛。

现代工厂按其信息化程度可分为以下五个进阶阶段:

🦋1.1 互联工厂 (Connected Factory)

通过4G/5G、WiFi、PON等通信方式实现设备数据采集和车间联网,也称为M2M(Machine to Machine)。这是实现智慧工厂的基础,只有把数据的基础打牢,智慧工厂的建设才能取得实效。

🦋1.2 透明工厂 (Transparent Factory)

在这个阶段,工厂已经有了一些信息化系统,如SCADA系统、视频监控的智能识别系统等。可以实时展现设备、生产、质量、能耗、环境、工人行为等数据,实现工厂运营的可视化。数据可以从企业工厂、车间到设备层层钻取,将需要决策和审批的数据发送到相应负责人的移动终端,实现数据的透明化。

🦋1.3 数字工厂 (Digital Factory)

在这个阶段,工厂已经实现了MES/MOM系统的集成应用。通过系统进行工厂设备的布局仿真、物流仿真、人因工程仿真、装配仿真和机器人运动仿真等。离散行业企业可以应用数字拣货系统(DPS)进行分拣;流程行业企业可以实现自动化控制。工厂具备智能巡检系统,并推进能源管理的数字化。

🦋1.4 智能工厂 (Smart Factory)

这个阶段,工厂会应用高级计划排程系统(APS),基于实际设备状态和产能自动排产;应用柔性制造系统(FMS),实现多机器人协作和人机协同的柔性生产,尽量减少换型次数,缩短换型时间;开展机器视觉应用,实现AI质检;实现厂内物流及时配送;流程行业企业应用APC系统实现流程优化控制;应用VR/AR系统实现操作员培训(OTS),辅助设备运维;实现IT/OT融合。

🦋1.5 智慧工厂 (Intelligent Factory)

数字孪生是这个阶段的特点,构建数字孪生型智慧工厂,持续优化工厂运营;软件定义制造过程,工厂可重构;可以实现设备故障的预测、产品质量的预测等多种预测分析,并依据预测的结果进行模拟优化,最终实现工厂的高效、节能、低碳、绿色运营。

🔎2.数字孪生智慧工厂的建设目标

🦋2.1 数字孪生智慧工厂

数字孪生智慧工厂强调基于工业物联网平台的应用,将数字孪生、物联网、大数据、云计算、边缘计算等新兴信息技术与工厂生产的全过程相融合,使工厂生产自动化、信息化、智能化,提高工厂的生产效率和管理效率。

实现工厂的数字孪生并不是一蹴而就的,按照数字孪生在工厂中的应用成熟度,其在工厂中的应用可以分为六个阶段目标,如图所示。虚实共生是数字孪生在工厂应用的最终目标。
在这里插入图片描述

🦋2.2 数字孪生工厂的六个阶段目标

  1. 以虚仿实(L0)

    • 描述:利用数字仿真技术对物理实体进行描述和刻画。
    • 特点:人工交互、离线仿真,从几何、物理、行为和规则等多个维度对物理实体的属性和特征进行描述,提供仿真分析或实验验证的支持。
  2. 以虚映实(L1)

    • 描述:利用数字孪生模型实时复现物理实体的状态和变化过程。
    • 特点:单向映射、动态可视,由真实且具有时效性的物理实体相关数据驱动运行,突破时间、空间和环境等因素限制,实现实时监测。
  3. 以虚控实(L2)

    • 描述:利用数字孪生模型间接控制物理实体的运行过程。
    • 特点:双向交互、闭环迭代,建立数字孪生模型到物理实体的数据传输通道,实现远程可视化操控,突破空间和环境限制。
  4. 以虚预实(L3)

    • 描述:利用数字孪生模型预测物理实体未来的运行过程和状态。
    • 特点:失效分析、孪生预演,通过实时双向闭环交互反映物理实体当前状态,进行在线预演和结果推测,把未知转化为可知。
  5. 以虚优实(L4)

    • 描述:利用数字孪生模型对物理实体进行优化。
    • 特点:决策优化、智能管控,基于实时状态和未来预测,利用策略、算法和知识积累,实现智能决策和优化,提高运行效率和节能效果。
  6. 虚实共生(L5)

    • 描述:实现物理实体和数字孪生模型的自主构建或动态重构。
    • 特点:双向交互、实时感知和认知,利用3D打印、机器人、人工智能等技术,实现动态一致性。数字孪生工厂成为动态适应实际生产环境的自适应系统,提高效率和可靠性,实现低成本、高质量、可持续的运营。

🦋2.3 数字孪生智慧工厂的最终目标

数字孪生智慧工厂最终可以实现工厂的设计验证和生产过程的可视化。通过数字孪生构建出的虚拟模型,对物理实体工厂实施远程运维管理,提供全生命周期的追踪,最终实现工厂的智慧化决策。

如图所示,虚实共生是当前数字孪生技术应用的理想目标,能够带来更高质量和更短周期的生产。
在这里插入图片描述

🔎3.数字孪生智慧工厂的总体规划

🦋3.1 工业数字化转型与数字孪生技术

工业数字化转型是我国加快推进产业升级的战略要求,有助于提升我国制造业的整体竞争力。数字孪生技术作为推动实现工业企业数字化转型的重要抓手,在工业生产活动中的各个环节起到了重要作用。

🦋3.2 数字孪生智慧工厂的作用

建设数字孪生的智慧工厂可以实现资源调配和智慧化生产。通过数字孪生模型的实时监测和管理,可以减少停机时间和维护成本,提高产品质量和可靠性,减少废品率和成品库存,从而显著提高生产效率和降低生产成本。数字孪生模型基于真实工厂搭建虚拟工厂,实时反映真实工厂各个方面的运行状态,以实现真实工厂的孪生复现。数字孪生工厂可以实现信息化平台多维度的数据贯通,实现基于数字孪生的工厂一体化管控。这样,数字孪生工厂可以利用实时数据和智能算法进行更精细化的生产规划和生产过程优化,从而达到智能化、数字化、未来化的目标。

🦋3.3 数字孪生智慧工厂的设计规划方案

本章引用《数字孪生白皮书》中对数字孪生智慧工厂的设计规划方案,采用4层架构设计,如图所示。

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  1. 基础层

    • 功能:通过传感器检测获取物理过程及其环境的关键数据。
    • 覆盖内容:包括工厂中的生产设备、附属设施以及基础的数据库,涉及生产数据、环境数据、能源数据、工艺数据等。
  2. 数据互动层

    • 功能:包含工业数据的采集、传输和处理,工厂数字孪生体通过模型构建、融合、修正和验证,与实体工厂进行数据互通和验证,通过数据层面的深度互动形成数字孪生数据的闭环流通。
    • 具体实现
      • 数据网关:确保数据的准确性和可靠性,实时了解全区重点工作的进展情况,并根据不同工厂管理者的权限及分管主题进行智能推送。
      • 数字孪生体:对物理对象在虚拟空间的映射表现,通过模型构建、模型融合、模型修正、模型验证等技术手段实现。
      • 模型构建:创建数字孪生体的基础,通过创新建模技术提高对数字孪生的刻画效率。
      • 模型融合:跨领域和跨尺度的模型融合技术。
      • 模型修正:通过实际运行数据对数字孪生模型进行连续修正,提高建模的准确性。
      • 模型验证:通过静态和动态模型验证技术,评估验证现有模型的准确性,提高数字孪生工厂的可靠性。
  3. 应用层

    • 功能:基于采集到的工厂各维度数据,构建各类应用,覆盖工厂的全业务流程(如设计、生产、安全、应急等)。
    • 具体实现
      • 数据可视化:提供了业务数据的可视化,实现大数据业务专题的快速可视化呈现,让数据更加直观、易于理解。包括智慧工厂大屏态势感知仪表盘等,有助于提高工厂企业管理者的工作效率。
  4. 策略层

    • 功能:通过应用层提供的基础应用,进行多应用的融合分析,为工厂的发展提供策略性的指导(如生产线优化、绿色制造、节能减排等)。
    • 具体实现
      • 数据分析算法:提供基本的分析算法(如对比分析、切片分析、切块分析和聚类分析等),满足大数据指标计算和分析的要求。
      • 业务指标及分析模型管理:通过构建业务指标库,对各类标准业务模型进行管理,以满足业务建模的需求。

通过以上四层架构,数字孪生智慧工厂能够更加精准地掌握数据,做出可靠有效的策略决策,提高企业的生产效率和市场竞争力。

🔎4.智慧工厂实现数字孪生的技术路线

构建基于数字孪生的智慧工厂,通常会有三个关键步骤,即打造工厂数据底座、建立数字孪生工厂模型部署数字孪生应用平台,如图所示,这也是构建数字孪生工厂最常见的技术路线。
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🦋4.1 打造工厂数据底座

☀️4.1.1 数字孪生工厂概述

数字孪生工厂是工业领域的最新先进模式,其建立的前提是基于物理实体的数据。全量全要素的数据底座是数字孪生体质量的保障,全面反映了工厂管理的复杂性、客观性和高效性,覆盖了整个工厂的多个对象。数字化的全量数据使管理决策更加精确、快捷而有效。

☀️4.1.2 规划设计阶段

工厂的规划设计阶段是其全生命周期的源头。在此阶段,需要充分理解工厂管理者对数字孪生工厂的建设需求,并尽可能确定需求范围。同时,还应开展数据的整理工作,例如建立工厂的对象类库、统一的数据标准和数据质量控制规范。通过采取保密措施,建立数据透明度并缩小数据收集和使用的差距,打造可持续的数据提供链和数据应用体系。

☀️4.1.3 集成化设计平台

建设数字孪生工厂需要依靠集成化的设计平台,保证不同角色在设计过程中实现协同。这样可以确保设计数据与交付数据的互通和互相验证,为工厂各领域的专业人员提供一个知识共享、技能互补、优势互补的协同集成平台。通过传递真实设计数据,实现数字化交付,建立清洁准确的数据交付体系,从而保障数字化交付的质量和效率。

☀️4.1.4 数据采集与标准化

要建立数字孪生工厂,必须采集全面的数据以描述物理工厂。为此,需要制定数据采集统一标准,打通各核心系统的数据。在工厂的设计、物料的采购、生产等过程中,应充分利用信息技术手段,按照采集标准及时、准确地收集所需数据,并通过实时数字化交付传递给下游系统,最大化发挥数字化交付的价值。

☀️4.1.5 专业人员协作

数字孪生工厂的建设需要各专业人员之间的紧密协作。例如,工艺设计人员应在工艺设计集成平台上实现工艺的协同设计,为后续其他专业人员的数字化设计提供支持。其他专业的设计人员则可以通过工程设计统一平台实现全专业的集成化设计,确保设计数据来源的同一性和信息的准确性,如三维的协同设计等。集成化的协同设计还可以为供货商的深化设计提供可靠的数据来源,为数字孪生工厂的建设打下坚实基础。

☀️4.1.6 设备供货商的数字化管理

设备供货商的交付信息是构建设备级数字孪生的重要来源。在制造业工厂数字化转型的初级阶段,供货商的数字化水平和能力参差不齐,大部分企业还未实现数字化制造,无法实现数据的自动采集。因此,供货商数据采集成了工作中的难点。解决这一难题的方法通常是制造企业在加快自身数字化进程的同时,建立与供货商协同合作的供货商数字化管理平台。这个平台将设计的数字化与供货商管理的数字化进行融合,实现设计与供货商数据的共享和传递,确保供货商数据的高效采集和有效管理。

☀️4.1.7 信息技术的应用

随着信息技术的发展,对二维码、条形码等的扫描成了快速采集信息的一种常用方式,通过将信息实时传输至工厂的管理系统,明显提升了工厂数据的采集效率和质量,从而进一步提高了工厂管理的效率。

☀️4.1.8 静态与动态数据的统一

在数字孪生工厂的建设阶段,建立稳定的静态数据底座是非常重要的。在这个基础上,实体工厂中通过对设备进行监测,实现了动态数据与静态数据的统一采集,进而达到对设备或装置进行数据可视化监测的效果。系统通过对大数据的进一步应用,依托人工智能算法等先进技术,可以实现设备和装置的预测、优化和诊断。

☀️4.1.9 设备监测与故障诊断

例如,可以通过对单个电机状态监测、群体电机状态监测实现电机故障诊断和预警,从而提高设备的可靠性和工作的效率。此外,还可以进行设备的腐蚀监测、仪表和电气设备的监测以及故障诊断和预警。这种方式不仅可以提高设备的可靠性和工作的效率,还可以在安全、环保等方面拓展应用,促进工程建设的信息化和智能化进程。

🦋4.2 建立数字孪生工厂模型

数字孪生工厂建设的核心

数字孪生工厂的建设核心在于建立一个有生命力的孪生工厂模型。该模型由三部分构成:三维模型、设备控制模型和工艺模型。

  1. 三维模型

    • 描述物理工厂对象的外形和物理属性。
    • 帮助更好地理解物理实体工厂的实际情况。
    • 随着设计和配套供货商数字化能力的提升、模型库的积累,三维模型的颗粒度不断细化,提高了模型质量并降低了建模成本。
    • 三维模型的建立不再是瓶颈,而是提供了可靠且高效的支持。
  2. 设备控制模型

    • 描述物理实体工厂运行的行为和状态。
    • 预测和诊断物理工厂的状态和故障。
    • 对于流程工业的大型关键机组设备,制造商的数据和经验结合工艺模型及设备控制模型的设备故障诊断应用仍在探索阶段。
  3. 工艺模型

    • 描述生产工艺流程,特别是对于复杂的化工企业流程。
    • 由于生产工艺流程复杂,采用混合建模法将机理建模和数据驱动建模深度融合。
    • 综合考虑生产工艺机理和过程信息,避免单纯机理模型的收敛性和稳定性差的问题,并改善单纯数据模型无法处理的工况变化。

打通设计模型和生产模型之间的断点

为了实现设计模型和生产模型之间的无缝衔接,需要考虑以下因素:

  • 建立标准化建模流程。
  • 推行模型在线调优。
  • 实现数字孪生模型与实时信息系统的数据互通。

对这些环节进行合理化的处理,是建立数字孪生工厂模型的重点。通过这些措施,可以更准确地预测和诊断物理实体工厂的状态,提高工厂设备设施的可靠性,促进工厂的信息化和智能化发展。

🦋4.3 部署数字孪生应用平台

为了解决制造业领域多行业、多专业、多系统的复杂管理需求,建立一体化协同平台是数字孪生工厂实现的关键。此类平台基于物联网技术,能够集成工厂设计研发、采购库存、生产交付、售后运维等各个环节,通过协同工作实现数字孪生工厂的全生命周期管理,依托一体化平台消除数据孤岛,实现工厂的精准化管理。

在一体化平台的支持下,企业的管理者可以轻松实现各个环节工作的协同,并管理不同子系统,达成各系统之间的信息共享、协同决策和管理优化。这有助于提高工厂的生产效率,降低制造成本,提高产品质量,并及时、准确、全面地提供信息,帮助企业在市场竞争中取得优势。

该平台的建立可以提高企业数字化运营的水平和管理效率,为企业提供更好的协同工作环境,提升单个部门和整个企业的数据和信息交流效率。同时,该平台可以减少沟通成本,提高设备使用效率,降低工厂维护成本。因此,建立一体化协同平台不仅是孪生工厂实现数字化转型的关键,也是制造业数字化发展的必要选项。原因有以下三点:

  1. 打造高效工业生产体系

    • 构建基于物联网的交付应用一体化平台,常见架构模式为“数据源-数据管理平台-核心业务应用”。
    • 以一体化平台为核心,生产、经营数据为基础,目标是实现物理工厂数字化、现场管理可视化、生产运营智慧化的智慧工厂。
    • 平台以企业用户需求为中心,核心功能包括生产过程监控、生产流程管理和企业经营决策。
    • 依靠PC端平台和工业APP的应用场景互补,助力制造业企业实现信息化、数字化、智能化的升级转型。
  2. 提升跨场景应用能力

    • 在改进平台服务能力的同时解决三维模型多跨场景应用的技术难点。
    • 采用规模小、独立和松耦合的微服务方式赋能三维建模能力,实现数字化交付三维模型的孪生应用。
    • 实现工厂生产、安全、环保等场景的可视化系统应用,通过数字孪生可视化的实践,提升平台的跨场景应用能力,为企业带来更高效和智能的服务。
  3. 整合工业资源和生态建设

    • 基于工业物联网技术,整合海量工业技术原理、行业知识、基础工艺和模型工具,规范化、模块化、软件化这些资源。
    • 提升平台的数据、技术、业务服务能力,建立工业软件平台的产业生态圈,吸引更多第三方应用开发者,开发适用于特定工业场景的工业APP,完善工业产业生态体系。
    • 通过生产模型和生产数据两个维度优化生产管理过程,实现跨行业的协同设计,供应链管理、产品质量管理和设备生命周期管理等应用。

可以相信,数字孪生智慧工厂将为企业的数字化转型注入新的动能。

🔎5.构建数字孪生智慧工厂的意义

  1. 提高生产效率

    • 数字化建模与仿真:通过对实体工厂进行数字化建模,可以进行虚拟仿真、优化和模拟生产线。
    • 预测与解决问题:模拟各种生产场景,预测潜在问题并提供解决方案。
    • 提高设备利用率:模拟设备工作状态,提高设备利用率,提前预警设备故障,主动运维,延长设备寿命,降低设备故障对生产计划的影响。
  2. 降低生产成本

    • 优化生产流程:通过建模和仿真技术优化生产流程,减少浪费,降低成本。
    • 降低设备维护成本:针对生产设备进行仿真优化,减少维护成本。
    • 优化物流配送:提高物流效率,降低物流成本。
  3. 提高产品质量

    • 虚拟环境模拟:在虚拟环境中模拟和重现真实生产过程,快速分析和优化生产过程。
    • 可追溯性管理:精确识别潜在问题,优化管理模式,实现生产过程的可追溯性。
    • 数据支持:提供数据支持,进行问题分析和数据挖掘,找到产品问题的根本原因,为产品改良提供指导。
  4. 提高生产灵活性

    • 实时调整与优化:通过生产过程仿真,及时做出调整,提高生产灵活性和响应速度。
    • 实时监控与可视化:实时监控生产过程,及时发现和处理潜在问题,优化生产流程。
    • 精细化管理:基于生产数据进行实时分析,实现精细化管理,更好地满足市场需求。
  5. 提高安全生产水平

    • 安全隐患预测:通过模型建立和仿真,预测生产中的安全隐患,及时采取措施避免安全事故。
    • 可视化管理:通过数字孪生可视化及时发现问题,准确定位问题位置,快速解决问题。
    • 安全决策支持:提供可靠的安全决策依据,确保生产过程的安全可控。
  6. 提升企业综合竞争力

    • 整体优化:优化生产流程,提高生产效率和产品质量,降低成本,提高利润率和市场占有率。
    • 市场适应性:通过数据挖掘提供市场研究支持,制定科学合理的市场策略,迅速适应市场变化,实现可持续发展。
    • 安全管理:支持科学制定安全管理方案,提供可靠的安全决策依据,提高安全生产水平。

数字孪生工厂通过多方面的优化和支持,全面提升企业的生产效率、降低成本、提高产品质量和安全水平,最终增强企业的市场竞争力和可持续发展能力。

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