基于數字孿生理念的智能工廠與案例分析

林曉清

(武漢理工大學 圖書館，湖北 武漢 430070)

智能制造的概念是由美國的懷特教授和布恩教授在20世紀80年代首次提出[1]。智能制造技術是世界制造業未來發展的重要趨勢[2]。智能制造是面向產品全生命周期，不斷自行升級優化的信息化制造。信息化技術的蓬勃發展，給現有的制造業帶來了機遇與挑戰[3]。從20世紀中葉到90年代中期，信息化表現為以計算、通訊和控制應用為主要特征的數字化階段；從20世紀90年代中期開始，互聯網大規模普及應用，信息化進入了以萬物互聯為主要特征的網絡化階段[4]；當前，在大數據、云計算、移動互聯網、工業互聯網集群突破、融合應用的基礎上[5]，人工智能實現戰略性突破，信息化進入了以新一代人工智能技術為主要特征的智能化階段。各制造大國也緊跟時代潮流，紛紛推出了國家層面的先進制造戰略，如美國的工業互聯網[6]，德國工業4.0[7]，中國制造 2025 和“互聯網+制造”等。美國在智能化方面一直處于世界領先地位，智能手機、物聯網以及多功能、自動化的傳感器等新一代信息技術都來源于美國[8]。

智能制造是“中國制造2025”戰略背景下的主攻方向[9]。如何在現代傳感技術、網絡技術、自動化技術、擬人化智能技術等先進技術的基礎上，通過智能化的感知、人機交互、決策和執行技術，實現設計過程、制造過程和制造裝備智能化，打造真正的智能工廠[10]，實現智能制造和生產。近些年來，數字孿生在越來越多的工業領域得以運用。陶飛等[11]根據數字孿生理念提出了數字孿生車間；美國國防部將數字孿生理念引入到航空航天領域[12]；PTC公司則基于數字孿生理念運用于產品售后服務與支持，為客戶帶來更好的售后體驗[13]。

數字孿生雖然在一些領域有一定的運用，但很多相關研究還只是停留在理論層面，實際運用案例很少。筆者根據數字孿生理念對某公司汽車混流裝配線進行規劃，闡述了數字孿生在汽車裝配工廠中運用的具體步驟與數據分析結果。將數字孿生的理念與實踐相結合，為人們繼續深入研究數字孿生提供參考依據。

1 數字孿生與智能工廠

1.1 數字孿生

數字孿生技術的特點如下[14]：①利用計算機技術建立的虛擬模型是對物理對象的真實映射，并對物理對象的各類數據實時感知并集成融合；②通過參與物理對象的全生命周期，不斷積累相關信息，并與其共同進化；③虛擬空間的數字化模型能夠對現實中的物理對象準確描述，而且能夠控制物理對象的運行過程，孿生數據能夠促使物理對象不斷優化，直到最優。數字孿生連接物理空間與信息空間的方式如圖1所示。

圖1 數字孿生理念示意圖

1.2 數字孿生與現代工廠的融合

物理工廠與虛擬工廠基于數字孿生的理念，以數據和互聯網為媒介，實現雙向真實映射與實時交互，打通物理世界和信息世界之間的桎梏，實現物理工廠與虛擬工廠的融合并產生孿生數據，在孿生數據的驅動下，實現工廠的全生產要素在物理工廠、虛擬工廠、工廠服務系統間的迭代運行，最終使物理工廠不斷得到進化，直到工廠生產和管控達到最優的一種工廠運行新模式。物理工廠和虛擬工廠交互融合示意圖如圖2所示。

圖2 物理工廠和虛擬工廠交互融合示意圖

2 數字孿生系統的組成

數字孿生和工廠融合的主要系統組成如圖3所示。物理工廠是物理空間內工廠的所有生產要素的總和，它是為了完成生產任務的客觀存在；虛擬工廠是通過計算機技術建立起來的數字化模型，反映物理工廠的一切生產活動，負責對物理工廠的生產活動進行仿真和優化，并對生產過程進行實時監測與調控；CPS(cyber-physical system)作為一套綜合技術體系，在智能工廠建設過程中為狀態感知-數據分析-資源決策-規劃執行提供技術支持，協助構建物理空間與信息空間各要素相互映射、實時交互、高效協同、共同進化的復雜系統，尋找工廠內資源配置的最優解；工廠孿生數據是物理工廠、虛擬工廠和工廠服務系統相關的數據，它是隨著智能工廠不斷進化的。

3 數字孿生與工廠融合運用案例

3.1 數字孿生理念與汽車混流裝配線融合的方法

針對混流裝配線運行機制復雜問題，采用仿真手段進行分析，先是基于Sketchup構建靜態3D模型，還原生產線環境，確定場地、物料等約束條件；再通過傳感器等實時感知物理工廠內的運行狀態并轉化為數字信息，并上傳至虛擬工廠進行仿真和迭代優化；虛擬工廠對物理工廠實時監控，并根據優化結果對物理工廠的生產環節進行調控。

圖3 數字孿生與工廠融合的主要系統組成

下面的案例是通過對某公司汽車混流裝配線的調研，基于數字孿生理念，對這條生產線生產過程分析并進行規劃，把裝配線與數字孿生理念融合。在案例中僅以內飾、底盤、終一、終二工段進行分析，以下是數字孿生理念與汽車混流裝配線的融合采取的方法和步驟。

根據實際作業流程，構建各工站的動態模型，分析整個工段運行狀態，對員工作業、物料配送進行仿真。仿真結果生成的數據與物理汽車裝配線建立聯系，指導物理裝配線的生產過程；同時物理汽車裝配線產生的感知數據上傳到虛擬汽車裝配線進行仿真模擬，產生數據。二者數據不斷交互，共同進化。物理裝配線和虛擬裝配線二者數據交互的本質是建立起與信息世界的聯系。

3.2 虛擬汽車裝配線建立的步驟

3.2.1 混流裝配線靜態建模

通過對生產線現場進行實地測繪，利用Sketchup的線條、圓弧、推拉、路徑跟隨等工具，可實現對物體的幾何建模。生產線旁料架、生產線旁布局的實物與3D建模對比圖如圖4和圖5所示。

圖4 料架實物與3D模型對比圖

圖5 生產線旁布局對比圖

3.2.2 混流裝配線動態建模

使用Flexsim建立一個真實系統的3D計算機數字孿生模型，用更短的時間、更低的成本來研究系統。通過創建實體、實體連接、參數設置、可視化仿真，為后面數字孿生分析提供數據依據。

3.2.3 基于Flexsim的混流裝配線仿真

通過靜態建模和動態建模，以完成各工段仿真模型的建立。Flexsim的仿真流程如圖6所示。通過對仿真運行結果進行分析，進而指導裝配線并提出相應的改進措施。

圖6 Flexsim仿真流程圖

本次仿真運行時間為一個班次，每班次的工作時間為10 h，即將單次仿真的終止時間設置為36 000 s。

對于混流裝配線，主要研究裝配線平衡和投產排序。裝配線平衡主要研究各工位作業時間，而汽車總裝以人工裝配為主，反映在Flexsim仿真中即各工位操作員的作業狀態；投產排序對裝配線的影響，主要為各工位的作業負荷和線旁物料的消耗，反映在Flexsim仿真中即為各工位操作員的作業狀態和暫存區物料的實時消耗狀況。仿真運行36 000 s后，通過Flexsim的Dashboard和統計與報告等功能實現對生產線實時數據的監測與統計分析。

(1)操作員實時狀態分析。通過圖7可知，B073L_2，B073R_1，B073R_2，B075L_1，B075R_1等工位操作員的空閑率較低，作業強度大，且取料、步行時間占比較大，為瓶頸工位。由圖8可知，這些瓶頸工位作業負荷波動大，生產線平衡狀況差。

圖7 操作員實時狀態

圖8 操作員狀態平衡墻

(2)物料實時消耗分析。由圖9可知，生產線總共上線車輛為372輛，裝配完畢下線的車輛為366輛，有6輛車停留在生產線上。其中，車型1(CN112)生產和車型2(CN113)生產各123輛，車型3(CN180S)生產120輛。

另外，由圖9可知，物料B073L_2_9053315(前地板孔蓋)消耗量最大為494；其次為物料B073L_2_24542553(尾門內板孔塞)、B073R_1_23933512(導向環蓋)、B077R_2_23934016(導向環蓋)消耗量為246；其他物料消耗較均衡為123。為緩解物料供應壓力，投產排序時不能長時間連續排產CN112、CN180S兩種車型。

圖9 物料消耗統計結果

3.3 數字孿生與汽車裝配線融合結果

汽車裝配線的生產要素數字信息可以通過物聯網實時上傳到虛擬汽車裝配線，虛擬裝配線根據實時數據模擬汽車裝配線實際的運作情況進行仿真優化，并實時調控實際汽車裝配線的運作，實際汽車裝配線與虛擬汽車裝配線通過實時的信息交互不斷進化，使整個汽車裝配線的效益最大化。

4 總結

(1)物理世界和信息世界的聯通與融合是智能制造可以廣泛應用的桎梏。數字孿生是連接物理世界與信息世界的通道。

(2)數字孿生與現代工廠的融合，打通了物理世界與信息世界的通道。根據物理工廠建立虛擬工廠，實現物理工廠與虛擬工廠(信息世界)的信息互聯與共享，二者并行存在，共同進化。

(3)通過對某汽車混流裝配線智能制造案例的分析，得出了數字孿生與裝配線融合的方法，為數字孿生的實踐運用提供了參考。