89 数字孪生工业互联网正确打开方式系列十一数字孪生.docx
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89数字孪生工业互联网正确打开方式系列十一数字孪生
【数字孪生】工业互联网正确打开方式系列(十一):
数字孪生
微信号ai-cps
功能引见OT技术(工艺+精益+自动化+机器人)和IT技术(云计算+大数据+物联网+人工智能)深度融合,在场景中构建:
外形感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的机器智能认知系统,实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新制造的产业互联生态链。
2018-09-11原文
收录于话题
工业互联网正确打开方式系列(十一):
数字孪生
工业互联网正确打开方式系列
(一):
RPA机器人流程自动化
工业互联网正确打开方式系列
(二):
AI产品经理
工业互联网正确打开方式系列(三):
微服务VSESB
工业互联网正确打开方式系列(四):
边缘计算
工业互联网正确打开方式系列(五):
云计算PAAS
工业互联网正确打开方式系列(六):
两化融合
工业互联网正确打开方式系列(七):
工业物联网
工业互联网正确打开方式系列(八):
工业大数据
工业互联网正确打开方式系列(九):
猜想性维护
工业互联网正确打开方式系列(十):
机器视觉
企业通过三个连接:
线下设备层opc ua连接、两头企业业务层ESB连接、云端创新层API GATE WAY连接,实现真正意义上的数字化企业。
新技术——数字孪生的使用,带来了创新的可能,即在创新层“物”已数学化,不只仅是OT和IT的融合,而是在数字空间再度融合,只需数字化的对象才能分析、猜想和回到对“物”的把握。
国内工业互联网平台建设风起云涌,政府大力提倡企业上云,然而企业为什么要上云我们搞清楚了吗?
PTC处理方案:
见下图
左边是传统制造领域(传统业务层),不强调上云。
左边是通过工业互联网云平台实现扩展的智能制造方案(创新空间层),创新层核心基础是数字孪生。
德勤处理方案:
再见下图
左边是传统制造领域(传统业务层),通过边缘处理后,对接云端创新平台。
左边是通过工业互联网云平台实现创新空间层,创新层基础是数字孪生,基于数字孪生聚合数据、分析产生洞见,并到实体实行举动。
国内某方案:
见下图:
政府大力提倡企业上云,假如,传统业务层和创新层全部放在云端,企业真的要花大力气将传统业务挪来挪去到云端吗?
为避开产生误导,我们该当明确提示“创新业务上云”,各大工业互联网云平台要将重心放在研发创新功能之处,给企业带来新的产品、新的模式和新业态服务。
认为:
国内工业互联网云平台的建设当务之急是借力消费互联网沉淀下来的云计算、大数据和AI技术,大力进展创新层,譬如打造数字孪生。
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数字孪生系列报道
(一)数字孪生及使用
随着新一代信息技术与制造业的融合与落地使用,世界各国纷纷出台了各自的先进制造进展战略,如美国工业互联和德国工业4.0,其目的之一是借力新一代信息技术,实现制造的物理世界和信息世界的互联互通与智能化操作,进而实现智能制造。
与此同时,在“制造强国”和“网络强国”大战略背景下,我国也先后出台了“中国制造2025”和“互联网+”等制造业国家进展实施战略。
此外,党的十九大报告也明确提出“加快建设制造强国,加快进展先进制造业,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。
其核心是促进新一代信息技术和人工智能技术与制造业深度融合,推动实体经济转型升级,大力进展智能制造。
因此,如何实现制造物理世界与信息世界的交互与共融,是当前国内外实践智能制造理念和目标所共同面临的核心瓶颈之一。
数字孪生(DigitalTwin)是以数字化方式创建物理实体的虚拟模型,借助数据仿照物理实体在现实环境中的行为。
作为一种充分利用模型、数据、智能并集成多学科的技术,数字孪生面对产品全生命周期过程,发挥连接物理世界和信息世界的桥梁和纽带作用,供应愈加实时、高效、智能的服务,为处理物理世界与信息世界的交互与共融供应无效的处理途径。
数字孪生近期得到了广泛和高度关注。
全球最具权威的IT争辩与顾问询问公司Gartner连续两年(2016年和2017年)将数字孪生列为当年十大战略科技进展趋势之一。
世界最大的武器生产商洛克希德马丁公司2017年11月将数字孪生列为将来国防和航天工业6大顶尖技术之首;2017年12月8日中国科协智能制造学术联合体在世界智能制造大会上将数字孪生列为了世界智能制造十大科技进展之一。
于此同时,很多国际出名企业已开头探究数字孪生技术在产品设计、制造和服务等方面的使用。
虽然已有企业初步探究了数字孪生的相关使用,但数字孪生在实际使用过程中仍存很多问题和不足,如:
①缺乏系统的数字孪生理论/技术支撑和使用准绳教导;②数字孪生驱动的使用产生的比较优势不明;③在产品生命周期各阶段的使用不全面。
图1数字孪生五维结构模型与使用准绳
数字孪生使用准绳:
①信息物理融合是基石
②多维虚拟模型是引擎
③孪生数据是驱动
④动态实时交互连接是动脉
⑤服务使用是目的
⑥全要素物理实体是载体
依据以上六条数字孪生驱动的使用基本准绳,进一步尝摸索究数字孪生驱动的14类使用的初步概念,并分析其与传统(或现有)方法的区分,以及其实施过程中所需突破的关键问题和技术等,从而为数字孪生理念的进一步使用供应参考。
数字孪生技术不只可利用人类已有理论和学问建立虚拟模型,而且可利用虚拟模型的仿真技术探讨和猜想未知世界,来发觉和查找更好的方法和途径、不断激发人类的创新思维、不断追求优化进步。
数字孪生技术为当前制造业的创新和进展供应了新的理念和工具,得到了工业界和学术界越来越广泛的关注。
本文首先总结了数字孪生理论争辩和企业使用上的当前进展,分析和探讨了当前数字孪生技术存在的问题和不足。
同时,从使用需求动身,基于提出的数字孪生五维结构模型,设计了数字孪生驱动的使用六条基本准绳。
依据六条基本准绳,进一步探究了数字孪生驱动的14类使用初步设想,以及与传统(或现有)方法的区分,数字孪生理念实施过程中所需突破的关键技术等。
期望相关工作能为相关学者进一步开展数字孪生理论、技术和工程使用争辩供应启发及参考。
数字孪生系列报道
(二)数字孪生车间
随着云计算、物联网、大数据、移动互联、人工智能等新一代信息技术与制造的融合,世界各国相继提出了国家层面的制造进展战略,代表性的如工业4.0、工业互联网、基于CPS的制造、中国制造2025和互联网+制造、面对服务的制造或服务型制造等。
虽然这些战略提出的背景不同,但其共同目标之一是实现制造的物理世界和信息世界的互联互通和智能化操作,而其共同瓶颈之一是如何实现制造的物理世界和信息世界之间的交互与共融。
车间是制造活动的执行基础,实现车间物理世界和信息世界的交互与共融是进展先进制造模式,实现智能制造的迫切需求。
另一方面,如图1所示,从车间本身进展历程来看,在经受了前三个阶段的进展和演化后,车间物理空间与信息空间的实时交互和进一步融合也是车间将来进展和演化的趋势。
而与此同时,数字孪生作为实现物理世界和信息世界实时交互和融合的一种无效方法,得到了越来越多的关注。
在这种背景下,北京航空航天高校陶飞教授等基于数字孪生技术初次探讨并提出了一种车间运转新模式——数字孪生车间,并对数字孪生车间的系统组成、运转机制、特点、关键技术等进行了阐述[1]。
图1车间从物理空间到信息物理空间交互与融合的演化过程[1]
数字孪生车间基于新一代信息技术和制造技术,通过物理车间与虚拟车间的双向真实映射与实时交互,实现车间全要素、全流程、全业务数据的集成和融合,在车间孪生数据的驱动下,实现车间生产要素管理、生产活动方案、生产过程把握等在物理车间、虚拟车间、车间服务系统间的迭代运转,从而在满足特定目标和约束前提下,达到车间生产和管控最优。
如图2所示,数字孪生车间次要由四部分组成,包括物理车间、虚拟车间、车间服务系统、车间孪生数据。
物理车间是车间客观存在的实体集合,次要担当接收生产任务,并严格依据虚拟车间仿真优化后的生产指令组织生产活动。
虚拟车间是物理车间的忠实数字化镜像,它对生产方案、活动、指令等进行仿真、评估及优化,并对生产过程进行实时监测、调控与猜想。
虚拟车间本质上是模型的集合,它不断积累物理车间的实时数据与学问,在对物理车间高度保真的前提下,对其运转过程进行连续的优化。
车间服务系统是各类服务系统功能的集合或总称,在车间孪生数据的驱动下,为车间的智能化管控供应支持,包括设备毛病诊断及修理服务,生产方案服务,产质量量把握服务等。
车间孪生数据次要包括物理车间数据、虚拟车间数据、车间服务系统数据以及三者在综合、统计、关联、聚类、演化、回归及泛化等操作下衍生的融合数据,它为数字孪生车间孪生数据的共享、集成与融合供应平台。
图2数字孪生车间次要系统组成[1]
如图3所示,数字孪生车间的运转是物理车间、虚拟车间以及车间服务系统在车间孪生数据的驱动下,两两之间不断交互与迭代优化的过程。
车间服务系统依据生产任务产生资源配置方案,并依据物理车间的实时外形数据以及虚拟车间的仿真及猜想数据等对其进行迭代优化与调整,实现生产要素的配置最优;车间服务系统将生成的生产方案传送至虚拟车间进行循环验证与迭代优化,实现生产方案最优;虚拟车间实时地监控物理车间的运转,依据物理车间的实时外形不断进化,并迭代反馈优化策略教导物理车间的生产,实现生产过程最优。
数字孪生车间在迭代运转与优化的过程中得到持续的完善与提升,车间孪生数据也在不断的更新与扩充。
图3数字孪生车间运转机制[1]
如图4所示,数字孪生车间的关键技术可以分为5大类:
①物理车间“人-机-物-环境”互联与共融技术,②虚拟车间建模、仿真运转及验证技术,③车间孪生数据构建及管理技术,④数字孪生车间运转技术,⑤基于数字孪生车间的智能生产与精准服务技术。
具体感爱好读者可查阅原文[1]。
图4数字孪生车间关键技术[1]
此外在本论文发表后,在此文争辩基础上,笔者进一步探究了数字孪生车间中的物理车间、虚拟车间、车间服务系统以及车间孪生数据的运转机制与实现方法[2]。
其中,物理车间除传统车间所具备的功能和作用外,还需要实现基于物联网的车间人、机、物、环境等生产要素的互联与互操作;虚拟车间需要从几何、物理、行为、规章等多个维度对物理车间进行刻画,并且在与物理车间同步运转的同时不断进化,从而保证对生产方案、活动、指令等进行真实牢靠的仿真、分析及评估等;车间服务系统通过需求解析与分解、服务搜索婚配以及服务组合等,实现对物理车间的运转优化以及虚拟车间的模型检测与矫正等,并构成按需使用的服务模式;车间孪生数据利用各类数据融合算法对物理车间数据、虚拟车间数据、车间服务系统数据进行融合处理,从而构成愈加全面与精确 的信息物理融合数据,用于驱动数字孪生车间的运转。
随着制造的物理世界和信息世界的不断交互与共融,数字孪生车间将成为一种将来车间运转的新模式。
数字孪生车间对实现工业4.0、工业互联网、基于CPS的制造、中国制造2025、互联网+制造、云制造、面对服务的制造等先进制造模式和战略具有严峻潜在推动作用,随着新一代信息技术和制造技术的进展,实现数字孪生车间的落地使用已渐渐成为可能。
期望相关争辩工作能够为后续数字孪生车间的理论、技术和工程使用争辩供应启发与参考。
来源:
本期引见本刊刊发的第1篇数字孪生方面的论文:
《数字孪生车间——一种将来车间运转新模式》。
该文2017年发表在《计算机集成制造系统》第1期上,由北京航空航天高校陶飞教授带领的数字孪生争辩小组完成。
数字孪生系列报道(三)数字孪生车间——玻璃生产线设计
论文提出了一种基于数字孪生的中空玻璃自动化生产线快速定制设计与优化方法(如图1所示)。
该方法紧紧围绕客户场地、产能、成本、遗留设备等共性化需求,首先建立了中空玻璃自动化生产线的公用数字化参考模型,支撑客户进行设备快速选型与数字化建模、整线规划设计、设备动作实现与在制品运动规划等;其后,攻克了“模型-配备-监控”多视图同步技术,将数字化的制造系统模型和物理配备进行真假同步集成,构成整线的数字孪生系统,利用该系统进行多设备异地分布式集成与半实物化的近物理仿真,处理了生产线设计与集成测试成本高、周期长的问题;进而,分析了中空玻璃自动化生产过程中存在的耦合优化问题,提出了一种策略性解耦与计算性解耦相结合的解耦算法,作为引擎驱动自动化生产线及数字孪生系统的运转优化。
图1基于数字孪生的生产线快速定制设计与优化方法
如图2所示,基于数字孪生技术,搭建智能车间定制设计平台,实现车间的快速化定制。
首先对车间配备进行三维建模,建立设备模型库,对单元设备进行模块化封装;再依据车间场地和工艺流程等对车间进行规划规划和仿真模型拆卸;然后对生产线的每一个环节进行运动方式设计、把握方案设计、执行算法引擎设计、仿真仿照动态运转;最终对设计方案进行效率分析、负荷分析、设计修正等。
在该平台上可以对设备模型进行模块化封装,定制设计构成的设计方案(拆卸方案、运动方案、把握方案)可以进举动态运转、效果验证等,因此能够实现智能车间生产整线的快速化定制设计。
图2基于数字孪生的车间定制设计平台
如图3所示,提出了基于数字孪生的智能车间多视图同步技术,实现了车间真假联动。
利用数字孪生技术,保证明物与模型成功握手,完成通讯,确保在要求精度范围内两者的实时信息交互;接受时间包络机制,衰退实物设备与数字模型的异步采样周期和PLC通讯时间产生的影响,实现异步采样、真假同步的异步周期同步化过程,实物设备完成到数字模型的真实完整映射,模型反映实物的真实全生命过程,同时具备与实物模型高忠实度的物理属性,如摩擦力(F)、重力(G)、加速度(a)等。
多视图同步技术可以真实仿照实物的整线配置、规划和运动情况,并将整线配置和运转过程中的优化问题笼统成数学模型,同时研发公用算法求解数学模型,依据求解结果调整整线参数配置和运转,如此迭代运转,支持整线优态运转。
图3基于数字孪生的智能车间多视图同步技术
如图4所示,提出了新型的智能车间分布式集成方法,支持不同单机供应商的设备进行异地上线测试。
搭建工业把握网络,建立车间数字化模型与车间实物设备之间的通讯通道,利用软PLC把握数字化模型的动作,利用脚本把握在制品运动;通过下行指令二分、上行信号互较等机制,实现车间数字化模型与实物之间的动作与运动同步,大幅降低集成周期与集成成本。
图4新型智能车间分布式集成方法
如图5所示,论文搭建了中空玻璃自动化生产线快速定制设计与优化系统,研发了首条国产中空玻璃自动化生产线及其数字孪生系统,通过订单的仿照投放与整线的近物理仿真运转,进行整线功能评估与调控,初步试验结果表明该方法能无效提高了中空玻璃自动化生产线的定制设计效率与制造执行功能。
基于数字孪生搭建的智能车间定制设计方法与平台具有多种使用模式,如:
1)快速化定制,依据客户的共性化需求,快速部署满足客户需求的自动化生产线;2)分布式集成,支持设备异地集成,降低了整线集成周期与场地占用成本;3)透亮 化监控,通过将现场信息实时反馈到模型与系统,实现跨粒度、全视角的透亮 化监控;4)智能化运维,通过订单的仿照投放,精准猜想订单的交货期、执行成本。
图5中空玻璃自动化生产线快速定制设计与优化系统
来源:
本期引见由广东工业高校刘强教授团队撰写的《基于数字孪生的中空玻璃生产线设计与解耦方法》,该文2017年刊发在《IEEEAccess》期刊第5卷。
数字孪生系列报道(四)数字孪生车间信息物理融合
为促进实现智能制造,世界各国相继提出了不同的国家层面制造进展战略。
这些制造进展战略的共同目标之一都是要实现制造的物理世界和信息世界的互联互通和智能化操作;然而,实现这一共同目标的次要瓶颈则是如何实现制造的物理世界和信息世界之间的交互与共融,即信息物理融合这一科学问题。
从作为制造活动执行基础的车间层面动身,为渐渐处理车间层信息物理融合难题,最终实现智能生产和精准服务这一目标,国内外学者和实践者分别围绕车间制造物联、数字/虚拟车间建模、车间数据/信息集成、车间智能运转与精准管理等多个方面开展了大量争辩和建设工作,但在新一代信息技术背景下仍存在很多局限和不足。
对此,我国学者将数字孪生技术引入到车间争辩与使用中,探究了数字孪生车间(DigitalTwinShop-floor,DTS)的概念(详见本刊数字孪生系列报道
(二):
数字孪生车间)。
作为实现制造物理世界和信息世界智能互联与交互融合的一种潜在无效途径,DTS近期已被国内外相关领域学术界和企业界高度关注。
信息物理融合既是DTS的目标,也是构建和实践DTS所面临核心挑战之一。
为具体处理DTS的信息物理融合这一核心问题,给企业将来开展DTS实践供应参考,本文作者在前期争辩基础上进一步设计了DTS参考系统架构,次要包括物理层、模型层、数据层、服务层和使用层,如图1所示。
图1数字孪生车间参考系统架构[1]
基于上述参考系统架构并结合前期提出的DTS四部分系统组成,本文作者对DTS信息物理融合科学问题进行了系统性争辩与分析,为企业开展智能车间建设、实现智能生产和精准管理供应了一种新的处理参考思路。
DTS信息物理融合科学问题可进一步细分为物理车间异构要素融合(即物理融合)、虚拟车间多维模型融合(即模型融合)、车间物理-信息数据融合(即数据融合)、车间服务融合与使用(即服务融合)这四个关键问题[1]。
(一)物理融合[1]
如图2所示,物理是指通过牢靠感知物理车间内人、机、物、环境异构全要素信息,实时传输动态网络环境下海量感知数据至信息层,集成规约多源多模态异构数据,并精准把握混杂动态环境下车间异构制造资源的行为协同,从而实现车间内“人-机-物-环境”全要素的智能感知互联、高效数据传输与集成、实时交互与把握、智能协作与共融。
图2车间异构要素物理融合[1]
(二)模型融合[1]
如图3所示,模型融合是为实现物理车间到虚拟车间的真实完整映射与反映,分别从几何、物理、行为、规章等多个维度对车间进行建模,并对所建立的模型进行评估和验证保证模型的正确性和无效性;在此基础上,通过将各维度模型进行关联、组合与集成,使其在信息空间级连与融合为一个完整的、具备高忠实度的虚拟车间模型。
图3虚拟车间多维模型构建与融合[1]
(三)数据融合[1]
如图4所示,数据融合是指在实现车间物理融合与模型融合基础上,基于车间运转全都性原理,对物理车间现场实时数据、虚拟车间模型数据、仿真数据、车间服务系统数据等掩盖全要素、全流程、全业务的相关数据进行生成—建模—清洗—关联—聚类—挖掘—迭代—演化—融合等操作,无效真实刻画和反映车间运转外形、要素行为等各类动态演化过程、演化规律、统计学特性等。
图4数字孪生车间数据融合[1]
(四)服务融合[1]
融合了物理-信息数据的车间孪生数据不只能反映物理车间和虚拟车间的运转情况,反之也能驱动并影响物理车间和虚拟车间的运转。
如何基于车间孪生数据,结合现有信息系统,构成车间生产运转过程中所需的各类服务(如智能排产服务、产质量量管理服务、协同工艺规划服务、生产过程管控服务、设备健康管理服务、能效优化分析服务等),从而以融合服务协作的方式,实现车间智能生产、精准管控、牢靠运维等智能目标,是物理融合、模型融合、数据融合在车间生产使用的最终体现。
以上过程定义为数据驱动的服务融合[1]。
信息物理融合是实现工业4.0、美国工业互联网、中国制造2025和“互联网+制造”等先进制造战略或方案的共同挑战,是智能制造落地使用所需处理的关键科学问题。
针对当前数字化车间及其生产运转过程所存在物理车间全面/实时数据难猎取(物理分别)、虚拟/数字化模型难建立且仿真分析缺乏系统性(模型独立)、物理和信息数据双向动态链接与融合不足(数据孤岛)、生产与管理缺乏考虑运转规律且全面实时数据驱动不足(使用被动)等不足,目前进一步设计了数字孪生车间的系统实现参考框架,并探讨了数字孪生车间信息物理融合这一科学问题[1]。
本文相关工作为相关学者开展数字孪生车间理论与技术争辩、为企业建设并实践数字孪生车间供应了确定理论与技术参考。
来源:
本期引见《计算机集成制造系统》刊发的其次篇关于数字孪生车间方面的争辩论文《数字孪生车间信息物理融合理论与技术》,该文刊发在本刊2017年第8期上
数字孪生系列报道(五)数字孪生车间使能技术——物联系统自动调度
物联制造系统(PhysicalInternet-basedManufacturingSystem,π-MS)以物联为特征,通过物理空间和信息空间的感知互动,使得生产管理与过程把握呈现出新的转变:
①驱动方式:
由能量驱动型向信息驱动型转变;②响应方式:
由原先的被动响应向自动应对转变;③过程把握:
由原先的粗放把握向精确把握转变;④管理方式:
由原先的“黑箱”式管理向透亮 化管理进展;⑤管理形式:
由原先的层级结构向扁平化结构转变;⑥管理维度:
由原先的“管理-被管理”二维管理维度向网状协作的多维管理维度转变;⑦决策方式:
由原先的行政指派向自主交互转变。
生产调度是生产车间决策优化、过程管控、功能提升的神经中枢,是生产车间有序平稳、均衡经济、灵敏高效的运营支柱。
面对物联制造系统新环境下生产调度呈现的新特征、带来的新变化、引发的新问题,自动调度争辩课题应运而生。
本文旨在探究物联制造环境带来的深刻变化,挖掘生产调度衍生出的新特征、新行为,结合物联制造的优势特征,以物物互联、自动感知、自动推送等技术为支撑,以应对生产扰动和变化为突破口,以激发资源活力为导向,开展自动调度交互机理和优化方法等相关基础理论争辩,以达到提升制造系统的自主性、柔性、灵敏性和健壮性的目的。
1.调度分类
以调度自动权的拥有者为分类标准,将调度分为被调度(PassiveScheduling)和自动调度(InitiativeScheduling):
①被调度:
传统制造系统下调度自动权由指挥中心(管理者或调度器)把握,指挥中心支配工序使用的具体机器、加工时间及挨次,是现有常见的调度方式;
②自动调度:
物联制造系统下调度自动权由工件与机器自主把握,工件、机器拥有调度的自动性,这是自动调度区分于被调度的最大特色,是一种簇新的调度方式。
2.自动调度定义
自动调度(InitiativeScheduling,IS)是在物联制造系统的支撑下,发挥工件、机器的客观能动性,通过物联要素的感知互动、自主决策、动态交互,在满足约束条件的前提下实现生产调度主体“工件-机器”的协同婚配,以使调度主体的利益达到协调与优化。
3.自动调度使能体
自动调度的调度主体依据组成规模、层级结构构成了不同的调度使能体(EnablingUnit),本文将其定义为自主体、自治组。
①自主体处于生产管理与把握的物理层,是调度使能体最基础的构成单元,强调调度执行实体的自动处理问题力气。
自主体是针对个体而言,呈现出个体的“能动性”特质。
②自治组处于生产管理与把握的运作层,强调调度执行实体自主地构成群体而具备的自治力气。
自治组是针对多个关联自主体而言,呈现出自主体
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