基于數字孿生汽車車身焊接智能產線數據監控平臺構建

蔣昌

摘要：針對數字化生產線監控過程中透明度低、實時性差以及監控數據不全無法及時發現的問題，本文從汽車焊裝生產線的主要設備出發，提出了基于汽車車身焊接智能產線孿生模型及設備數據監控平臺的構建方法，實現數據與模型的關聯映射，并通過各類設備運行狀態及數據看板，解決生產現場的透明化，促進生產效率、質量的提高。

關鍵詞：數字孿生；智能產線；數據監控平臺；構建方法

引言

當前，我國制造業正處于全面提檔升級的關鍵階段，加快推進制造業數字化轉型意義重大。智能生產線是智能工廠的重要組成部分，其運行效率將直接影響企業的經濟效益。建立一種運行數據可視化且具有智能分析預警功能的監控系統，成為實現高效數字化智能現場管理亟待解決的關鍵問題。本文基于數字孿生技術，針對汽車車身焊接智能產線設備情況和控制系統，提出了一種面向汽車焊接智能產線數據監控平臺的構建方法，實現了對焊接過程的實時監控、預測和優化，提高焊接質量和生產效率，為汽車制造業的數字化轉型提供一定的參考。

1. 搭建數字孿生汽車車身焊接智能

產線數據監控平臺的背景和意義隨著現代制造業向數字化、智能化、綠色化方向發展，對生產線的監控系統也提出了更高的要求。尤其是汽車制造行業，雖然采用機器人焊接，但是焊接制造環節尚未做到焊接關鍵參數數據采集分析，為確保車身焊接質量和產線的高效運行，做到有據可查，生產企業迫切需要開發一套汽車車身焊裝生產過程數字化、智能化、可視化的監控系統解決方案。

數字孿生技術能夠實現智能生產線物理模型和虛擬模型（即仿真模型）的融合與迭代優化，其典型要素之一是仿真模型對物理設備的高度仿真。基于數字孿生技術構建汽車車身焊接產線孿生模型，根據汽車車身自動焊接生產線實際工藝流程，編寫控制程序，利用OPC（Object Linking andEmbedding for Process Control，過程控制中的對象鏈接與嵌入）服務器實現PLC（Programmable Logic Controller，可編程控制邏輯控制器）與車身焊接產線的交互控制，通過產線運行實時數據映射到虛擬模型上，實現虛擬監控畫面與現場信號同步，并通過產線設備運行數據的提取，實現產線運行數據可視化交互式監控。

2. 數字孿生汽車車身焊接智能產線數據監控平臺的功能與優勢

2.1 實時監測焊接過程數據

數字孿生汽車車身焊接產線數據監控平臺的一個重要功能是實時監測焊接過程數據。在焊接過程中，數字孿生平臺可以通過傳感器和監測設備獲取大量實時數據，如焊接電流、電壓、溫度、速度等，然后對這些數據進行實時分析和處理，從而及時檢測焊接過程中的問題和缺陷，并及時提供反饋和指導，以便生產工人及時調整和優化生產過程，確保焊接質量和產品的安全性。此外，數字孿生平臺還可以對焊接過程中的數據進行可視化展示，讓生產工人和管理人員可以直觀地了解焊接質量和生產效率的情況，并及時采取措施，提高生產效率和產品質量。通過實時監測焊接過程數據，數字孿生平臺可以大大減少焊接缺陷和問題的發生，提高焊接產品的質量和安全性，同時也可以減少生產過程中的浪費和損失，從而實現成本的優化和效益的提高。

2.2 預測焊接質量

數字孿生汽車車身焊接產線數據監控平臺的另一個重要功能是預測焊接質量。通過對焊接過程中的大量實時數據進行分析和處理，數字孿生平臺可以建立一個完整的數字模型，模擬和預測焊接過程中可能出現的問題和缺陷，并提前預警和預測焊接產品的質量狀況。這樣生產工人可以根據數字孿生平臺提供的預測結果，及時采取措施，調整和優化生產過程，從而保證焊接產品的質量和安全性，避免生產中出現質量問題和缺陷。同時，數字孿生平臺還可以根據實時的數據和模型結果，為生產工人和管理人員提供實時的反饋和指導，幫助他們及時調整和優化生產過程，提高生產效率和產品質量。通過預測焊接質量，數字孿生平臺可以在生產過程中及時發現和解決潛在問題，從而避免了生產過程中的質量問題和缺陷，提高了產品的質量和安全性，也為企業節約了成本和資源[1]。

2.3 優化生產效率與成本

數字孿生汽車車身焊接產線數據監控平臺的另一個重要功能是優化生產效率與成本。通過實時監測焊接過程數據和預測焊接質量，數字孿生平臺可以提供一系列的生產優化方案，幫助企業優化生產效率和降低成本。例如，數字孿生平臺可以通過優化焊接參數和調整焊接設備的運行方式，提高生產效率和產品質量，并減少生產過程中的浪費和損失。數字孿生平臺還可以利用機器學習和人工智能技術，對生產過程進行自動化調整和優化，從而提高生產效率和降低成本。此外，數字孿生平臺還可以提供生產計劃和生產進度的監控和管理，從而保證生產過程的高效運行和生產效率的最大化。通過優化生產效率與成本，數字孿生平臺可以幫助企業提高生產效率和產品質量，降低生產成本和資源消耗，從而提高企業的競爭力和市場占有率。

3. 數字孿生汽車車身焊接智能產線數據監控平臺的構建

3.1 基于機器學習的數字孿生模型

基于機器學習的數字孿生模型是汽車車身焊接產線數據監控平臺的一種常用構建方法。它將焊接過程中的數據采集、預處理、特征提取、建模和預測等環節融合到一個整體框架中，通過機器學習算法建立數字孿生模型，實現對焊接過程的實時監控和預測。具體而言，基于機器學習的數字孿生模型需要先對焊接過程中的各項參數進行數據采集和預處理，以確保數據的質量和完整性。接下來，需要對數據進行特征提取，提取與焊接過程相關的特征，如電流、電壓、電極壓力等。然后，需要采用機器學習算法對特征進行建模和優化，建立數字孿生模型。最后，通過數字孿生模型實現對焊接過程的實時監控和預測，以便實現對焊接質量和安全性的控制和保障[2]。基于機器學習的數字孿生模型的優點在于它可以自適應地學習和優化模型，以適應不同的焊接場景和要求。同時，它也可以通過多源數據的融合和多種算法的組合，提高數字孿生模型的精度和泛化能力，以實現對焊接過程準確全面的監控和預測。

3.2 基于物理建模的數字孿生模型

基于物理建模的數字孿生模型是汽車車身焊接產線數據監控平臺的一種構建方法。它通過建立物理模型，將焊接過程中的物理現象和參數進行數學建模，以實現對焊接過程的實時監控和預測。具體而言，基于物理建模的數字孿生模型需要先通過焊接過程中的物理原理和物理現象，建立數學模型，如熱傳遞模型、電磁場模型等。然后，將數學模型與實際焊接過程中的參數數據進行整合，建立數字孿生模型，實現對焊接過程的實時監控和預測。此外，還可以通過對數學模型的優化和驗證，提高數字孿生模型的精度和泛化能力。

基于物理建模的數字孿生模型的優點在于可以準確地反映焊接過程中的物理現象和參數變化，從而提高數字孿生模型的精度和泛化能力[3]。同時，也可以通過與其他方法的結合和綜合，提高數字孿生模型的可靠性和實用性，以實現對焊接過程更加準確和全面的監控和預測。然而，基于物理建模的數字孿生模型的缺點在于需要對焊接過程中的物理現象和參數進行準確的建模和驗證，需要較高的物理和數學專業知識和技術。同時，建立物理模型需要大量的實驗數據和實驗設備支持，所需時間和成本較高。

3.3 基于數據驅動的數字孿生模型

基于數據驅動的數字孿生模型是汽車車身焊接產線數據監控平臺的一種構建方法。它基于大量的歷史數據和實時數據，采用機器學習和深度學習等算法，建立數字孿生模型，以實現對焊接過程的實時監控和預測。具體而言，基于數據驅動的數字孿生模型需要先收集和整合焊接過程中的歷史數據和實時數據，如電流、電壓、電極壓力等。然后，采用機器學習和深度學習等算法對數據進行建模和訓練，以建立數字孿生模型。最后，通過數字孿生模型實現對焊接過程的實時監控和預測，以便實現對焊接質量和安全性的控制和保障。

基于數據驅動的數字孿生模型的優點在于可以快速地構建數字孿生模型，并且不需要對焊接過程中的物理現象和參數進行建模，降低了建模的難度和成本[4]。同時，也可以通過數據的不斷更新和迭代，提高數字孿生模型的精度和泛化能力，以實現對焊接過程更加準確和全面的監控和預測。然而，基于數據驅動的數字孿生模型的缺點在于可能會面臨數據量不足、數據質量差等問題，這會影響模型的準確性和泛化能力。因此，需要在數據采集、處理、存儲等方面進行優化，以提高數字孿生模型的可靠性和實用性。

4. 應用實例

該構建方法應用在某汽車車身部件自動焊接產線上。通過西門子數字孿生軟件構建出焊接產線1：1的三維監控模型。焊接智能產線實景如圖1所示，三維模型如圖2所示。產線上有上料站、焊接站、下料站、質監站4個工作站，包括4臺焊接機器人、3臺搬運機器人、視覺檢測機器人等設備，物流方面由智能料架、自動傳送帶、AGV小車構成。軟件方面部署了MES、ERP、SCM、RFID、WOMS等系統[5]。

該產線可以完整模擬汽車底盤部件的上料焊裝、裝配到入庫的生產流程。本文通過三維監控系統在產線上的模擬運行，產線產量、生產節拍、物料信息等運行數據可實時顯示在監控平臺上，并通過看板按鍵切換查看單站設備工作數據，從而能夠及時發現和預判產線運行問題及設備異常狀況，取得了良好的效果，提升了產線管控的透明度。焊接產線智能總調度監控系統界面如圖3所示。

結語

本文研究了基于數字孿生的產線監控平臺構建方法，并通過在實際車身焊接產線上應用進行了實踐，效果良好。數字孿生汽車車身焊接產線監控平臺能夠有效實現對焊接過程數據的實時采集監控、分析和預警，提升了生產效率和生產質量。隨著人工智能等更多新技術的推廣應用，對產線管控會提出更多的需求和挑戰，未來將會向增加人工智能的生產現場智能運維方向拓展研究，進一步升級生產管控智能決策功能。

參考文獻：

[1]孫元亮，馬文茂，張超，等.面向數據孿生的智能生產線監控系統關鍵技術研究，2021，64（8）：58-65.

[2]范蕊，劉青川，高健.基于數字孿生的智能生產線系統數據檢測技術[J].集成電路應用，2021，38（11）：120-121.

[3]姜闊勝，范再川，侯佳淑.自動化生產線的數字孿生可視化監測系統研制.安陽工學院學報，2022，21（2）：53-56.

[4]常嘉瑋.淺談汽車車身焊接的智能化及自動化[J].時代汽車，2021，（8）：137-138.

[5]劉靜.汽車車身焊接工藝分析及工裝設計[J].時代汽車，2020，（16）：123-124.

作者簡介：李楊，碩士研究生，高級實驗師，研究方向：智能控制技術、機電一體化技術。

基金項目：廣西壯族自治區教育廳2021年廣西高職院校高水平專業群骨干教師國內訪學計劃項目（桂教師培〔2021〕8號）。