數字孿生在化纖長絲前紡絲車間的應用探討

葉 磊，徐 慧，施耀飛，王 勇，邱 野

（1.北京機械工業自動化研究所，北京 100120；2.北自所（北京）科技發展有限公司，北京 100120；3.新鳳鳴集團股份有限公司，浙江 314513）

0 引言

中國的化纖產業在國際上位于領先位置，也是我國紡絲行業構成中最重要的一部分，同時在新興產業中處于戰略性地位。上世紀九十年代以來，我國化纖產業發展突飛猛進。2009年我國化纖產能為2726萬噸，大于全球產量的三分之一；到2018年，產能翻了一番，達到5011萬噸。

但中國化纖產業仍面臨較大的挑戰，產能結構過剩，行業盈利能力下降；行業自主創新能力較弱，高附加值、高技術含量產品比重低，不能很好適應功能性、綠色化、差異化、個性化消費升級需求；高性能纖維制造成本高，質量不穩定，難以滿足航空航天等領域發展需求。

工業行業發展的新方向，就是更好的適應和滿足數字化、智能化、個性化的綠色制造模式。世界上每個國家都在提出適合自己的智能制造發展戰略。這些戰略有一個共同點，就是使物理世界和信息世界互通互聯。但是這一戰略的難點也在于，兩個層面的信息很難高度交互和融合。為此，世界各國的學者做了大量的研究。

數字孿生是我國2019年以來智能制造的熱點。數字孿生在紡絲車間的應用前景十分廣闊。通過對運行數據的實時采集和狀態監控，可以及時預警可能出現的問題，進而基于數字孿生模型進行虛擬仿真和預測，優化設備運行效率，進行設備健康管理和預測性維護，幫助工廠減少因為設備非計劃停機帶來的風險，推進智能服務。

1 如今的前紡絲車間

1.1 前紡絲車間的現狀

落絲系統的標準配置為落絲機、暫存設備、卷繞設備接口、服務器、打印機和信息顯示系統。落絲機是全自動落絲系統中的核心設備，替代人工完成落絲餅作業。單軸落絲機逐漸被市場淘汰，本文以市場占比最大的雙軸落絲機進行討論。當一臺卷繞機滿卷之后，落絲機根據呼叫指令自動運行至相應位置完成落絲餅作業，再根據需要將絲餅自動放置到專用的轉運絲箱上，以供后期包裝生產使用。

8臺卷繞機為一組，目前我國各大企業的化纖生產線均為8組或12組。每臺機器同一時間最多可以卷繞12個絲餅。每更換一次絲餅的批號，機器都需要數分鐘來進行生頭作業，之后開始成品的絲餅卷繞，不同的品種卷繞時間也不同，大多數在兩個小時到六個小時之間。為了保證下一個錠軸的順利作業，通常要求工人在3～5分鐘內搬走12錠絲餅。

圖1 自動化前紡絲車間

落絲機是該系統的核心部分，用來將絲餅從卷繞機上落卷以及協調配合輸送的自動化設備。如今整個化纖行業落絲采用優先呼叫原則。一條生產線上的卷繞機同時生產不同種類，不同規格的產品，那么他的滿卷時間和爆管時間都不相同。在多因素的情況下，現有的這種方式就不能夠滿足生產要求。

1.2 前紡絲車間目前存在的缺點

第一，效率低。卷繞機的滿卷信號隨機性很高，但由于PLC的局限性，無法實現復雜的算法，加上隊列式的控制，邏輯簡單，使得效率很低，常常需要人工輔助；而當人工不得不參與接絲任務時，沒有取舍邏輯，造成資源浪費。第二，當前的系統無法測算落絲機的落絲能力，僅僅用以往的產量來估算，偏差較大。第三，機器都是在出現問題之后進行維修，大大減少了機器使用壽命。

2 數字孿生

2.1 數字孿生的定義

數字孿生近期得到了高度關注。2017年12月8日中國科協智能制造學術聯合體在世界智能制造大會上將數字孿生列為世界智能制造十大科技進展之一。

數字孿生體是指物理實體在虛擬空間中全要素重建及數字化映射，是一個集成多物理、多尺度、超寫實、動態概率仿真模型，可用來模擬、監控、診斷、預測、控制產品物理實體在現實環境中的形成過程、狀態和行為。數字孿生體在設計階段初步完成，之后模型不斷和物理空間實體進行數據交互，從而提高模型的精度，不斷趨于完整的。

2.2 數字孿生的特點

真實車間和虛擬車間數據實時交互，相互映射。真實車間連續地將數據傳輸給虛擬車間，虛擬車間得以精確實時地記錄真實車間的每一個變化；同時，真實車間按照虛擬車間演算的每一個進程進行生產，虛擬車間根據實時數據，對真實車間仿真優化、指導生產。兩者交相呼應，互為照鏡子。

3 數字孿生在前紡絲車間的應用展望

數字孿生在前紡絲車間的應用有很多積極的前景。不僅要在設計和執行之間形成緊密的閉環，更要在信息的傳遞中形成無縫的閉環。數字孿生系統實時從前紡絲車間收集數據，把數據獲取到做進一步的處理，并將有效的結果及時的反饋給前紡絲車間，更科學的幫助分配前紡絲車間的人力物力。

3.1 模型的構建

產品的設計，是整個數字孿生構建的第一環，它是數字孿生的框架，直接影響到系統最終的運行效果。

圖2 系統數據的傳輸

將以落絲機為核心器件的一整套前紡絲車間所涉及的硬件進行建模。包括落絲機、各卷繞機、暫存設備的相對位置，全部按照真實車間大小等比例縮小。然后輸入合適的參數，包括落絲機的速度、加速度；卷繞機的等待時間、爆管時間；絲箱的存儲數量等等。從而真實模擬一整套生產流程。

總結為，在建模工具中繪出參數高度吻合真實車間的模型，從而可以在遠端的電腦中形成可視化工廠。建模后也需要一些方法來檢驗設計的精確度，對前紡絲車間虛擬模型進行優化調整，目的是為了提高模型的精度，有利于后面的仿真和分析工作。

圖3 構建數字孿生體

該框架要能描述整個前紡絲車間的結構組成，做到落絲機和卷繞機的實時監控，它們任何時間的相對位置要在孿生系統中顯示出來。同時，該框架要能展示出工藝加工的流程，落絲機是否在接絲，接的哪個紡位的絲餅，每個絲餅整個的流向要能清晰的顯示。這是一個系統各部分高度協同合作的過程。實質是，利用數字孿生構建出來的前紡絲車間，將絲餅的生產設備卷繞機，運絲設備落絲機、暫存設備絲箱，這樣一個生產的全過程高度集成起來。

圖4 絲餅的流向

3.2 數據驅動模型的的仿真

數字孿生可以有效幫助物理信息高度融合。其中，復雜的產品設計和信息數據的相結合是最重要的部分，是實現真正智能制造的最根本途徑。數字孿生的使用就是在物理空間和虛擬空間搭了一坐“橋”，關鍵就在于確保現實車間與虛擬車間的同步。孿生數據為整個數字孿生系統提供最根本的動力支持。其中包括物理空間、孿生模型、和系統服務方面的數據，并且，數據跟隨實時狀態變化不斷更新。

物理空間的落絲任務指導實際落絲，同時來構建孿生體中的任務模型；虛擬空間的數字孿生根據前紡絲車間物理結構來構建；前紡絲車間的歷史數據、故障記錄等，可以用來優化數字孿生模型；從而數字孿生體能夠預估產量和預測故障，指導實際生產。

首先，數據孿生模型可以實時顯示落絲機的位置，清楚落絲機處于接絲、落絲或者空閑狀態；其次，明確接的哪個紡位的絲餅，以及即將送往哪個絲箱哪個桿號儲存（數據孿生系統分配）；最后，等待接絲的紡位號有哪些。

圖5 物理車間與數字孿生車間的鏡像關系模型

3.3 數字孿生模型指導實際生產

在絲餅生產之前，就可以通過數字孿生模型進行虛擬生產不同批號、不同規格的絲餅。可以預估產能和效率等。同時，，預判生產瓶頸出現的時間節點，卷繞機絲餅滿卷的時間常常會集中出現，這樣的做法可以加速新品種的絲餅加入生產線的過程。

數字孿生系統通過各種傳感器不斷采集前紡絲車間的生產線實時運行數據，實現對絲餅生產流水線的可視化監控。同時，可以通過后期的機器學習，建立起卷繞機、落絲機等設備的關鍵參數，以及絲餅檢驗指標的參數。這樣一來，對不符合常規參數的設備和絲餅可以進行及時調整和處理。此舉是在構建各部分乃至整個前紡絲車間健康指標體系。預測性維修可以降低甚至避免前紡絲車間因為非計劃停機帶來的損失。

實際車間的所有情況都是數字孿生系統中的映射，反過來，數字孿生中的虛擬車間也會指導實際的生產。可以提高生產效率，測算落絲能力，提前維護設備。下面通過一個實例來說明數字孿生系統是如何提高前紡絲車間落絲效率的：

1）在N個卷繞機呼叫的情況下，落絲機如何最高效完成絲餅的接送任務。現場情況復雜，體現在卷繞機呼叫很隨機、每個卷繞機可能生產的絲餅類別不同，從而不論是滿卷時間、爆管時間都不盡相同。如果最先呼叫的卷繞機爆管時間還很長，此時，去往該卷繞機的路徑上有新的呼叫，如果還是按照隊列原則，效率將會很低，配置大大浪費。同時需要著重考慮每次選幾個進行任務優化，計算機運行最快，效率最高。

2）特殊情況下，如何舍小逐大。當絲餅的接送任務超過落絲機的最大處理能力，此時必須要有人工參與接絲。否則就會出現爆管的情況，影響現場的正常生產，增加企業成本。數字孿生系統需要指導人工和機器合作，有選擇性的讓人工協助，取走一些機位的絲。從而，最高效的完成繁重情況，最快恢復正常生產節奏。

3）虛擬車間可以模擬運行一個月甚至是一年，用來測算落絲機的落絲能力。

4）當一些機器維護的時候，因為涉及到一些硬件的維修或者更換，不可避免的會導致部分生產線甚至整條生產線的停止。所以，維護的時間選擇，以及維護部分的選擇尤其的重要。根據現場的實際情況，機器通過自學習，按需提醒實際車間需要維護的時間點，使得機器的壽命可以最大化，同時最小程度的影響生產。

4 數字孿生車間的關鍵點和難點

數字孿生車間的建模和仿真是一個復雜的過程，應用于前紡絲車間，可以同步物理空間狀態、提升車間運行效率、優化維修計劃。筆者認為最終取得的效果主要取決于以下兩個方面。

4.1 高保真度的多物理建模

數字孿生車間是真實的前紡絲車間在虛擬空間的數字化表達，高度精確的仿真模型是系統運行的基礎，其仿真效果取決于模型對物理實體的保真程度。物理車間的每個設備的每個特性，都應該在模型中以一定的方式描述出來。

4.2 高實時性的數據交互

真實的前紡絲車間會把運行狀態和維護相關的歷史數據實時傳遞給虛擬的孿生體，數字孿生空間也要把前紡絲車間的故障診斷記錄、評估預測結果、對物理前紡絲車間的控制等信息實時、準確的傳遞給真實車間。比如，當虛擬車間將落絲車的最優接絲順序得出時，必須快速的傳達給真實車間，時效性必須得到保證，任務要及時下發，當有新的卷繞機卷繞機產生新的滿卷也要第一時間被考慮到任務派發計算中，否則下發的任務就不是最優解。

5 結語

數字孿生的應用場景十分廣闊。它不但充分揉合了現有的各學科知識來進行數據分析、建立模型等，更利用了虛擬環境的仿真來預測未知的場景，不斷地推進各學科的進步、探索更優的方法、追求更創新的技術。數字孿生技術為智能制造時代的復雜產品設計提供了新的挑戰，傳統的設計方式沒有形成良好的閉環，導致理性的設計與實際的生產往往脫節。本文為數字孿生在前紡絲車間的應用前景進行了討論，希望為數字孿生在前紡絲車間的落地提供一種思路。