生產線數字孿生車間管控技術框架

尹海軍 肖唐威 李 鑫

（1.沈陽飛機工業（集團）有限公司，沈陽 110000；2.沈陽航空航天大學，沈陽 110000）

隨著物聯網、大數據、云計算、虛擬現實、5G以及人工智能等新一代信息技術的迅速發展，加速推進了制造業等社會各領域的發展與變革。在2012 年，德國提出“工業4.0”的概念后，世界各國都相繼提出各自國家層面的制造行業發展戰略[1]。如21 世紀初期我國正式提出的“中國制造2025”發展戰略、美國提出的信息物理系統（Cyber Physical Systems，CPS）以及GE 公司提出的“工業互聯網”等。這些國家所提出的發展戰略雖然在內容上各不相同，但是戰略目標基本是一致的，其目的就是利用高速發展的信息技術將物理現實與虛擬現實緊密相連，建立互聯互通的數字化智能化管控系統。

數字孿生[2-3]技術就是在這一時代背景下興起的一種新技術，其概念起源于美國航空航天局的“阿波羅計劃”。近年來，數字孿生得到越來越廣泛的傳播與應用，越來越多的企業以及高校都在對數字孿生的定義以及內涵進行研究與擴展。同時，得益于物聯網、大數據、云計算、人工智能以及虛擬現實等新一代信息技術的發展，使得數字孿生車間的實現成為可能。

目前，工業生產已經發展到高度自動化與信息化階段，然而國內制造企業雖然有較高的自動化程度，但是絕大多數企業缺乏全局的數字化制造能力，能基本達到制造現場的全局數字化建設的企業仍是少數，完全實現全局制造流程的實時監控管理的企業更是鳳毛麟角。航空航天的技術水平和制造能力是國家制造業實力和國防工業水平的代表，其所擁有的數字化生產設備以及數字化車間的占比較高，這也是航空航天成為數字孿生領先應用行業的前提基礎。目前，關于數字孿生技術在航空航天領域的應用已經有很多高校、研究所以及企業正在進行研究與探索[4-8]。

1 生產線數字孿生車間管控技術框架

1.1 系統功能需求分析

傳統的車間管控系統經過多年的發展，其整體體系和功能架構已經趨于完整，但是由于其智能化水平不夠，還不能滿足車間管控系統的智能制造要求。因此，將數字孿生技術運用到車間管控中以實現其智能制造的需求是發展的必然趨勢[9]，其評價標準之一就是能夠在制造過程中盡可能的取代人員在制造過程中的腦力勞動，以提高生產制造的柔性化、智能化和高度的集成化。

傳統車間的管控需要依靠多個信息系統一起實現，但是由于各個系統之間的數據流通緩慢并且缺乏有效的數據集成與數據管理，導致各系統間的交互性和信息的實時性較差，無法及時發現問題并解決；而且多條產線的數據層缺乏宏觀統一的數據采集及傳輸方法，容易造成“信息孤島”，這將會對工廠生產狀況的逆時復現、遠程實時監控以及定期維護等工作造成影響。大多數的工業控制系統都依賴于設備操作員控制操作界面實現對系統或工藝的監控，但是每臺機床設備的操作界面都位于機床一側，而且車間的生產決策主要還是由人完成，缺少基于工業大數據的仿真分析和智能自主決策機制，因此難以實現產線級甚至車間級的管控。

基于上述問題，首先，本文將數字孿生相關技術與企業的實際需求相結合進行數字孿生車間集成管控系統的定制化開發，并以該集成管控系統為核心基礎，與企業資源計劃（Enterprise Resource Planning，ERP）、制造企業生產過程執行系統（Manufacturing Execution System，MES）、倉庫管理系統（Warehouse Management System，WMS）等智能制造系統連接。其次，對產線內部的信息傳輸速度進行提速升級，對生產制造過程中產生的數據進行分析并充分利用，從而實現集成式的車間制造資源管理、生產活動計劃管理以及生產過程的管控與優化，使產線和車間之間具備虛實聯動的智能化生產排程調度、大數據分析預測及迭代優化能力[10]。再次，以數據的實時動態流動為特征，高效管理生產資源、生產設備和生產流程，以方便人員直觀地把控產線的實時生產情況和工作效率，并協助用戶提升工廠整體效益、強化產線制造效能、優化設備工藝能力。最后，以人、機實時的動態智能協作方式提升制造現場的數字能力，從而實現隨時隨地監控的智能管理，為企業打造真正的數字孿生車間。

1.2 數字孿生車間管控技術框架

21 世紀以來，眾多企業開始進行智能工廠以及數字孿生車間的建設，對數字孿生車間框架的應用研究也有許多突破性進展，最終順利提出數字孿生車間管控技術框架，如圖1 所示。該系統框架由物理層、感知層、集成管理層、應用層以及用戶層組成[11]。

圖1 數字孿生車間集成管控系統框架

物理層包括車間現場的各類設備，如各產線的機床、裝配機器人、自動導引運輸車（Automated Guided Vehicle，AGV）以及物料存儲設施等，通過這些設備的實時數據傳輸，保障數字孿生車間系統的穩定運行。感知層負責實時采集車間內的多源異構數據，并對其進行預處理，如采集AGV 小車的運動信息、感知車間設備的真實狀態、同步顯示工廠物料信息和感知操作環境狀態等，然后將這些信息傳輸到下一層級。集成管理層負責整理歸類感知層所提供的數據，將其中的重復信息和錯誤信息刪除，并對處理過的數據進行歸類編碼和存儲，便于系統直接調用。應用層通過構建面向真實物理行為的高仿真孿生環境并以實時數據驅動，實現物理車間與虛擬車間的實時同步運行，包括對數據的解析和行為控制等過程，其中數據解析過程需要利用固定的頻率去訪問集成管理層的數據庫，并接受其發送的Json 格式的文件，然后將實時數據賦值到與運動控制相關的文件中實時驅動對應的三維模型，從而完成相應的動作。用戶層是用戶與系統交互的窗口，可根據不同的使用場景，將系統發布至不同的平臺供用戶操作，如Windows、智能移動端、網頁端以及虛擬現實設備等。

基于實時數據驅動的虛擬車間，實現了對現實環境中物理車間的三維實時可視化監控以及針對車間問題的遠程管控，在計算機上利用實時的三維模型顯示車間現場設備的運行狀態信息、車間物料傳輸信息、生產工藝參數信息及設備故障維修狀態信息等，能夠基本實現車間透明化生產、故障及時報警及情景重現等，完全滿足企業對車間的實時監測和預測仿真的需求。

數字孿生車間集成管控系統框架以數字孿生技術為基礎，高度集成ERP、MES 等車間信息系統，形成虛實雙向實時交互的集成管控系統。該系統以數字孿生技術為中心，形成開放性的包容結構，這樣更易于擴展，從而為新一代信息技術的融入提供便利。

2 關鍵技術

2.1 虛擬現實技術

數字孿生系統將虛擬現實、增強現實和混合現實等多種感知技術與數字化模型結合，構建了一個信息流、物料流、控制流等多種層面與物理車間一致的虛擬世界。用戶可以在通過虛擬現實技術構建的虛擬世界中進行信息交互，使用戶能在虛擬世界中實時感知到真實世界的信息。

2.2 建模與虛擬仿真技術

數字孿生系統想要實現數據驅動，必須要建立良好的模型，其目的是將物理對象或問題的理解進行簡化和模型化[12]。數字孿生的目的是將實時數據應用到與物理對象相符合的模型上，使其盡可能的還原物理實體的行為，通過挖掘深層次的規律對其進行預測分析，從而實現優化物理對象的目的。從技術角度來說，建模和仿真是相輔相成的，建模是將現實世界模型化、數字化，而仿真則是以模型為基礎，基于已有的確定性規律和相關機理對現實世界進行驗證和預測。因此，建模和仿真是數字孿生車間集成管控系統中不可或缺的一部分，也是構建系統的一項不可或缺的手段。

2.3 物聯網技術

物聯網技術是數字孿生車間集成管控系統的核心支撐技術，可以將現實世界中的物理實體轉化為可以被集成管控系統感知、識別和分析的數據信息，從而為系統提供數據流和信息流。物聯網技術的廣泛應用，降低了數字化生態系統的復雜性，提高了設備的生產效率，為數字孿生技術的智能化發展奠定了基礎。

2.4 多源異構數據融合技術

隨著車間逐漸數字化，其生產制造過程中會產生大量的數據，這些數據來源于制造執行系統、生產監控系統、企業管理系統以及在生產制造過程中采集信息的各種傳感器。由于這些數據的來源不同，且大多數的數據存儲模式以及邏輯結構也不相同，從而導致了車間的數據具有多源異構的特性。

數字孿生車間集成管控系統可以在物理車間采集實時可靠的數據，并將其映射到孿生環境中的孿生模型上，然后利用數據進行分析預測并得出最佳決策，最終實現全產線的精細化管理與優化，因此對于來源不同的信息流都要進行數據的整合分析和精確管理，從而實現多源異構數據的融合模式。

2.5 數據管理技術

數字孿生車間想要完美投入使用，安全高效的數據管理管控系統是必不可少的。在數據傳輸和管理過程中，要時刻確保數據的安全，防止數據泄露或損壞對企業造成損失。另外，在確保車間數據安全傳輸的同時，還要對采集的數據進行分類編碼和壓縮，為系統調用做準備。

3 構建高保真的數字孿生環境

建立數字孿生環境就是將物理車間內的全要素數字化，從而構建各物理實體的數字孿生模型，然后結合現場布局構建一個高保真的虛擬場景。與物理實體對應的數字孿生模型通過實時數據驅動，可用于理解、預測、優化和控制物理實體，因此，數字孿生模型的構建是實現模型驅動的基礎[13]。

數字孿生場景中的模型都是網格模型，其多邊形數量影響了模型的保真度以及系統的流暢度，但是若網格模型的多邊形的數量過多，雖然模型更逼真，但是會影響程序的實時渲染，尤其是觀察距離偏遠的情況下，模型會繼續占用系統的運行空間，甚至導致低配置的電腦出現卡頓、崩潰的現象。為了提升系統的運行效率、降低運行負荷，需要在滿足系統要求的情況下減小模型的數據量。車間孿生場景輕量化處理前后的對比如表1 所示。

表1 輕量化處理前后對比

由表1 可以看出，經過輕量化處理的模型頂點數和面片數減少了近91%，文件大小隨之減少近96%，這將使得實時渲染更流暢，程序占用的內存更小。由此可見，輕量化模型能有效改善模型的傳遞和加載效率，從而為車間層次以及企業層次的數字孿生系統的開發提供技術支撐。

在數字孿生環境構件的建模過程中，需要根據具體情況采取不同的建模方案，由于生產制造車間內的物理實體種類豐富，數量繁多，需要區別對待精細度要求不同的模型，如產線的機床、裝配機器人等主機設備需要較精細的建模，尤其是對生產過程有仿真要求的設備，而對于精細度要求不高的貨架、電氣柜等輔機設備就可以簡單的建模，忽略其中一些不必要的細節。若需要精細建模的模型過于粗糙會導致模型的實際參考價值降低，從而影響保真度，若對精細度要求不高的模型制作較為精細，則會帶來無意義的時間和精力消耗。

4 基于實時數據的驅動

4.1 數據驅動方法

如何通過實時采集的數據驅動虛擬的數字化車間，還原現場的生產狀況，實現對車間生產狀況的實時遠程監控是整個系統的核心，其目的是建立物理車間與數字孿生環境的實時映射關系，而數據則是它們之間的橋梁，這些數據都是通過現場采集系統進行采集并處理過后儲存于企業數據庫中的有效數據。

4.2 虛實車間的狀態同步

當車間在進行生產作業時，啟動該系統時需要保證數字孿生場景中各個生產要素與物理車間中的狀態同步，如設備的生產數據與姿態、AGV 小車的運行狀態與位置信息等。為保證系統啟動時能準確還原物理車間的實時狀態，需要在啟動時加載數字孿生場景中的數據，從而實現虛實車間的狀態同步。

狀態同步包括設備的運動狀態、加工狀態以及物料的狀態，包括柔性線中搬運機器人的位置信息、機構姿態以及云臺是否有物料，當云臺中有物料時，則根據物料信息在模型庫中調用物料模型進行可視化處理，然后根據AGV 的位置信息、速度狀態以及其他基本信息同步機床的加工狀態，如工藝流程以及加工時間等。柔性線上的搬運機器人需要同步的狀態信息如圖2所示。

圖2 柔性線上的搬運機器人需要同步的狀態信息

4.3 基于有限狀態機的數據驅動

本文以車間內的AGV 小車為研究對象，對實時數據的驅動方式進行了研究。首先，統計采集系統所采集的AGV 數據，結合實際需求選取相關的數據用于展示和驅動，AGV 小車的數據關系圖如圖3 所示。其次，將其展示數據顯示于詳細信息面板中，驅動數據經過程序的處理，將驅動AGV 模型還原實際行為，從而實現虛實映射。最后，通過在數字孿生環境中構建與物理車間相同的AGV 點位，并通過A*尋路算法模擬AGV 小車在AGV 控制系統下的運行軌跡，力求還原AGV 真實的運行規則。

圖3 該系統中AGV 的數據關系圖

通過構建AGV 的有限狀態機（Finite-State Machine，FSM）[14]模型，實現了AGV 小車的動作仿真。FSM 模型是將系統或者對象的行為進行抽象表達后得到的數學模型，能夠描述對象或者系統在不同階段呈現出的不同運行狀態，這些狀態是有限的、不重疊的，而且這樣的對象或者系統在任意時刻的狀態都可以確定。通過定義各狀態的導關系，并設置其轉換條件，啟動狀態機后，能通過輸入不同的實時數據使得狀態不斷變化，從而完成仿真演示。通過構建FSM 模型驅動三維模型進行仿真可以大大減少數據的輸入，只需要少量的數據即可完成車間各設備的實時仿真。

AGV 的FSM 模型如圖4 所示，根據實際情況可將AGV 的狀態分為5 種，其中的連線表示狀態之間可按一定條件進行切換的導向關系。當系統啟用時，AGV 模型進入默認的待機狀態，然后根據車間的實時數據切換至移動、上料或者下料狀態；當遇到異常時，系統會直接切換至停止狀態等待用戶操作，或者根據現場反饋的數據重新初始化AGV 模型的狀態、位置以及設備信息。

圖4 系統中AGV 的FSM 模型

5 某企業的數字孿生集成管控系統開發

5.1 系統的主要功能

基于實時數據驅動的虛擬車間，實現了對物理車間的三維實時可視化監控以及針對車間問題的遠程管控，同時還能夠在計算機上利用實時的三維模型顯示車間現場設備的運行狀態信息、車間物料傳輸信息、生產工藝參數信息及設備故障維修狀態信息等，基本實現了車間透明化生產、故障及時報警及情景重現等技術，完全滿足企業對車間的實時監測和預測仿真的需求，其功能結構如圖5 所示。

圖5 數字孿生車間集成管控系統功能圖

5.2 車間實時狀態三維可視化

5.2.1 生產車間三維實時仿真

生產過程仿真主要是針對柔性生產線的生產狀況、AGV 小車運動軌跡而進行的可視化仿真。數字孿生系統能夠依據實時數據驅動生產線運動，并顯示實時設備數據，同時，依據AGV 的位置傳感器傳遞的數據實時更新，提醒并顯示車間內的故障點信息。

5.2.2 車間信息可視化

采用聲光效果與信息標簽的方式能夠實時展示機床設備的生產狀態數據、立體庫和工具升降庫的庫位信息以及AGV 的位置信息等，某機床的實時信息面板如圖6 所示。

圖6 某機床的實時信息面板

5.3 虛擬漫游功能

本系統開發了第一人稱的自由漫游以及全局漫游功能。第一人稱虛擬漫游比較靈活，可以完全由用戶通過操作鼠標和鍵盤的方式觀察整個車間的信息，而且還可以按照自己的意圖來控制虛擬角色的位置與視角方向。自由觀察模式是類似于CATIA 或者SolidWorks 這類三維設計軟件的觀察模式，可以將整個車間作為一個場景模型，并以此進行觀察、交互等操作。

5.4 統計信息可視化看板

看板是精益生產中傳遞信號與控制生產的工具，傳統看板以卡片、紙張等形式存在，其內容往往是手寫形式。將車間信息進行可視化管理加速了車間內部的信息流通，有效解決了信息流通緩慢、透明度不足的問題。統計信息可視化看板展示內容如圖7所示。

圖7 統計信息可視化看板

5.5 AGV 調度管理

數據驅動的AGV 調度管理是工業數據分析、人工智能數字孿生技術相結合的自然延伸，車間設備與系統的互聯互通、多源異構數據的融合是實現該功能重要支撐。該功能支持車間生產計劃的讀取與管理、調度計劃的編輯與優化以及AGV 實時狀態的跟蹤監控，其界面如圖8 所示。

圖8 AGV 調度管理界面圖

5.6 數據庫連接參數設置

考慮到后期維護以及數據庫表格變化的情況，開發了數據庫連接參數設置方案，通過這種方式實現系統的數據庫連接參數與數據庫的數據表及視圖的解耦。該功能模塊可支持Oracle 與SQL Server 服務器，在系統使用過程中，管理員可以通過此窗口對系統所讀取的數據庫進行更改。

6 結語

目前，世界許多國家都在大力發展制造業，數字孿生是信息化和制造業之間深度融合的必然結果，是使工業數字化進入高階形態的有力工具，也是向智能制造轉型的必經之路。實現虛實融合智能制造的前提是自動化，而數字化又是實現車間自動化生產制造的基礎，因此應用數字孿生實現虛實融合的車間集成管控系統必須在現有數字化制造以及數字化車間的基礎上，利用知識處理、智能優化、智能控制等方法對生產制造模式進行重構。