官方微信
官方微信
深度 | 數(shù)字孿生車間制造運(yùn)營管理平臺
發(fā)布時(shí)間：2024-04-24 04:28:29
隨著經(jīng)濟(jì)全球化不斷加深，提升企業(yè)供應(yīng)鏈的韌性和抗風(fēng)險(xiǎn)能力是當(dāng)前復(fù)雜多變宏觀環(huán)境下企業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)。科學(xué)高效的運(yùn)營管理體系能夠提升制造企業(yè)核心競爭力、保障制造企業(yè)能力的穩(wěn)定性，是企業(yè)正常運(yùn)轉(zhuǎn)和發(fā)展的關(guān)鍵。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的當(dāng)下，制造企業(yè)緊抓時(shí)代機(jī)遇轉(zhuǎn)型升級，數(shù)字孿生作為實(shí)現(xiàn)信息空間與物理空間深度融合的重要使能技術(shù)。已被應(yīng)用于制造業(yè)數(shù)智化升級改造中，其運(yùn)營管理方式也從制造信息化管理向著數(shù)字化運(yùn)營管理升級，制造運(yùn)營管理(MOM)面臨著精益化、柔性化、智能化發(fā)展需求。
隨著經(jīng)濟(jì)全球化不斷加深，提升企業(yè)供應(yīng)鏈的韌性和抗風(fēng)險(xiǎn)能力是當(dāng)前復(fù)雜多變宏觀環(huán)境下企業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)?？茖W(xué)高效的運(yùn)營管理體系能夠提升制造企業(yè)核心競爭力、保障制造企業(yè)能力的穩(wěn)定性，是企業(yè)正常運(yùn)轉(zhuǎn)和發(fā)展的關(guān)鍵。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的當(dāng)下，制造企業(yè)緊抓時(shí)代機(jī)遇轉(zhuǎn)型升級，數(shù)字孿生作為實(shí)現(xiàn)信息空間與物理空間深度融合的重要使能技術(shù)。已被應(yīng)用于制造業(yè)數(shù)智化升級改造中，其運(yùn)營管理方式也從制造信息化管理向著數(shù)字化運(yùn)營管理升級，制造運(yùn)營管理(MOM)面臨著精益化、柔性化、智能化發(fā)展需求。
制造運(yùn)營管理平臺是制造企業(yè)發(fā)展智能制造、實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)優(yōu)化及信息集成管控的中樞平臺，支撐智能裝備、企業(yè)管理、設(shè)計(jì)研發(fā)、運(yùn)維服務(wù)、供應(yīng)鏈協(xié)同等功能域的連接和集成，是制造運(yùn)營過程中與生產(chǎn)產(chǎn)品和創(chuàng)造服務(wù)相關(guān)的管理理念的體現(xiàn)。
制造運(yùn)營管理的概念最早于2000年由美國儀器、系統(tǒng)和自動(dòng)化協(xié)會(huì)(ISA)開始發(fā)布的ISA—SP95標(biāo)準(zhǔn)中明確，該標(biāo)準(zhǔn)于2003年由國際標(biāo)準(zhǔn)化組織和國際電T委員會(huì)聯(lián)合采用，正式發(fā)布為國際標(biāo)準(zhǔn)《IEC／ISO 62264企業(yè)控制系統(tǒng)集成》。
制造運(yùn)營管理是指通過協(xié)調(diào)、管理企業(yè)的人員、設(shè)備、物料、能源等資源，把原材料或零件轉(zhuǎn)化成產(chǎn)品的活動(dòng)，其涉及的范圍主要包括生產(chǎn)運(yùn)行、維護(hù)運(yùn)行、質(zhì)量運(yùn)行和庫存運(yùn)行四大區(qū)域阻。隨著信息技術(shù)和數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用，以及制造服務(wù)化趨勢，物理資源和虛擬資源相互滲透呈現(xiàn)弱邊界特征，制造運(yùn)營管理的對象從物理空間向物理虛擬空間融合轉(zhuǎn)變，其界定范同也逐漸向著供應(yīng)鏈上下游企業(yè)擴(kuò)大，當(dāng)前制造運(yùn)營管理主要存在以下問題：
(1)制造運(yùn)營管理能力與物理需求難適配。傳統(tǒng)制造運(yùn)營管理能力主要基于制造設(shè)備、軟件、工具、信息系統(tǒng)等自身固有功能實(shí)現(xiàn)，難以適配當(dāng)前物理生產(chǎn)中定制化、個(gè)性化、多樣化的任務(wù)需求。
(2)制造運(yùn)營管理模式與物理狀態(tài)難適用。傳統(tǒng)制造運(yùn)營管理模式主要為基于經(jīng)驗(yàn)或歷史信息針對物理制造資源(如物料、設(shè)備、人員等)在生產(chǎn)過程中的狀態(tài)、質(zhì)量、運(yùn)行路徑的規(guī)劃和管理，難以適用于物理生產(chǎn)的實(shí)時(shí)狀態(tài)和未來狀態(tài)。
(3)制造運(yùn)營管理策略與物理場景難適應(yīng)。傳統(tǒng)制造運(yùn)營管理策略主要是針對特定制造場景任務(wù)需求而制定的調(diào)度、維修、維護(hù)等制造運(yùn)營策略，難以適應(yīng)不同物理制造場景下的快速、高效、精準(zhǔn)運(yùn)營需求。
數(shù)字孿生作為實(shí)現(xiàn)信息物理融合的使能技術(shù)，已被廣泛應(yīng)用于航空航天、船舶、車輛等多個(gè)領(lǐng)域。為了貫徹落實(shí)數(shù)字中國戰(zhàn)略、實(shí)現(xiàn)制造業(yè)智能化升級、滿足個(gè)性化定制需求，數(shù)字孿生車間作為基礎(chǔ)制造單元，通過全方位信息獲取和虛實(shí)融合交互，實(shí)現(xiàn)了制造運(yùn)營過程從二維平面到三維實(shí)體再到四維時(shí)空的高擬實(shí)性呈現(xiàn)，為面向不同制造場景和功能需求的制造運(yùn)營管理提供了良好的數(shù)字化基礎(chǔ)和環(huán)境。
數(shù)字孿生車間：
①并非是僅以制造過程可視化為目的的三維展示?；趯\生數(shù)據(jù)的模型構(gòu)建和考慮時(shí)間維度的動(dòng)態(tài)仿真為制造運(yùn)營管理提供友好的信息基礎(chǔ)。
②并非是僅基于制造運(yùn)行規(guī)則指導(dǎo)的制造過程模擬。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的虛擬空間和物理空間同步，以及仿真數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的狀態(tài)估計(jì)和跟蹤為制造運(yùn)營管理提供可信的模型支持。
③并非是僅基于單維／少維信息的趨勢預(yù)測?？紤]多維度數(shù)據(jù)、跨領(lǐng)域知識、多粒度模型間關(guān)聯(lián)影響的融合分析為制造運(yùn)營管理提供決策依據(jù)。
④并非是僅基于信息空問狀態(tài)的事件預(yù)知。物理空間與虛擬空間的協(xié)同交互為制造運(yùn)營管理提供了虛實(shí)融合的動(dòng)態(tài)應(yīng)用場景適應(yīng)。
⑤并非是僅擁有設(shè)備／系統(tǒng)固有功能的能力。多資源／多組織／多企業(yè)的柔性組織和能力組合能夠有效實(shí)現(xiàn)制造運(yùn)營管理的能力拓展。因此，數(shù)字孿生車間全面準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)和模型基礎(chǔ)，能夠?yàn)橹圃爝\(yùn)營管理提供面向不同場景的決策支持，并進(jìn)一步拓展跨組織跨企業(yè)制造運(yùn)營管理的能力邊界。
面向數(shù)字孿生車間制造運(yùn)營管理精益化、柔性化、智能化發(fā)展需求，針對制造運(yùn)營管理能力與物理需求難適配、制造運(yùn)營管理模式與物理狀態(tài)難適用、制造運(yùn)營管理策略與物理場景難適應(yīng)的問題，提出了數(shù)字孿生車間制造運(yùn)營管理平臺的系統(tǒng)組成、特點(diǎn)和關(guān)鍵技術(shù)，基于數(shù)字孿生車間物理和信息空間交互的動(dòng)態(tài)場景預(yù)演，實(shí)現(xiàn)了數(shù)模融合驅(qū)動(dòng)的數(shù)字孿生車間運(yùn)營管理，并進(jìn)一步提出了跨組織／跨企業(yè)的制造運(yùn)營管理策略。
1 數(shù)字孿生車間制造運(yùn)營管理平臺
為了滿足數(shù)字孿生車間面向大規(guī)模、個(gè)性化等復(fù)雜制造任務(wù)需求，提升車間多要素協(xié)同生產(chǎn)、制造執(zhí)行和運(yùn)營管理的效率和質(zhì)量，數(shù)字孿生車間制造運(yùn)營管理平臺通過生產(chǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)測、未來狀態(tài)預(yù)測、能效評估優(yōu)化、智能決策輔助等功能，實(shí)現(xiàn)制造資源高效融合、制造能力靈活重構(gòu)、運(yùn)營方案高效制定等目標(biāo)。
1.1 制造運(yùn)營管理平臺組成制造運(yùn)營管理平臺以運(yùn)營為主體，以數(shù)字孿生等技術(shù)為驅(qū)動(dòng)，針對車間生產(chǎn)運(yùn)行、倉儲物流、設(shè)備管理、質(zhì)量控制、能效優(yōu)化等業(yè)務(wù)需求，對數(shù)字孿生車間制造運(yùn)營實(shí)行全方位一體化組織管理。制造運(yùn)營管理平臺主要由物理空間、虛擬空間、數(shù)據(jù)域、模型域、能力域及業(yè)務(wù)應(yīng)用組成，如圖1所示。
圖1 制造運(yùn)營管理平臺組成
1.1.1 物理空間
物理空間是數(shù)字孿生車間制造運(yùn)營的基礎(chǔ)，一切生產(chǎn)制造活動(dòng)在其中發(fā)生，虛擬空間運(yùn)行全過程都圍繞著對物理空問的監(jiān)測、控制、仿真等展開。物理空間主要包括企業(yè)人員、生產(chǎn)設(shè)備、傳感設(shè)備、計(jì)算設(shè)備、制造物料、流程工藝、定制產(chǎn)品等實(shí)體資源。其中，傳感設(shè)備、計(jì)算設(shè)備等能夠?qū)崿F(xiàn)物理空間數(shù)據(jù)感知采集、預(yù)處理及實(shí)時(shí)上傳等功能。物理實(shí)體通過嵌入式終端、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)接人到制造運(yùn)營管理平臺中，通過制造運(yùn)營管理平臺的虛擬集成和統(tǒng)一調(diào)度，實(shí)現(xiàn)分布式物理資源的互聯(lián)和交互。
1.1.2 虛擬空間
基于數(shù)字孿生技術(shù)，虛擬空間構(gòu)建了物理空間的真實(shí)鏡像，通過虛擬空問中虛擬實(shí)體及其仿真運(yùn)行實(shí)現(xiàn)對物理空間中物理實(shí)體及其制造運(yùn)營過程的可信映射。通過與物理空間的迭代交互，虛擬空問能夠?qū)崟r(shí)準(zhǔn)確地描述物理實(shí)體的運(yùn)行狀態(tài)，并存虛擬空間中以可視化的方式呈現(xiàn)，以實(shí)現(xiàn)以虛映實(shí)?；跀?shù)字孿生數(shù)據(jù)、模型及其融合分析，虛擬空間既能夠?qū)v史狀態(tài)進(jìn)行同溯，也能夠?qū)ξ磥響B(tài)勢進(jìn)行預(yù)演，以實(shí)現(xiàn)以虛預(yù)實(shí)。此外，在能力域的支持下，通過虛擬空間對物理生產(chǎn)過程中生產(chǎn)計(jì)劃、工藝流程等控制策略的預(yù)演和多輪迭代，制定優(yōu)化控制策略和計(jì)劃，以實(shí)現(xiàn)以虛優(yōu)實(shí)。因此，虛擬空間能夠賦予物理實(shí)體設(shè)計(jì)、制造及運(yùn)維等過程看得見、運(yùn)行機(jī)理看得清、行為能力看得全、運(yùn)行規(guī)律看得透的新能力，實(shí)現(xiàn)對物理空問的可視化監(jiān)測、生產(chǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)控、未來狀態(tài)預(yù)測以及過程控制優(yōu)化等功能，達(dá)到虛實(shí)共生。
1.1.3 數(shù)據(jù)域
數(shù)據(jù)域通過對來自物理空間和虛擬空間的數(shù)據(jù)進(jìn)行交互集成，實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生車間多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合。數(shù)據(jù)域主要南物理空間相關(guān)數(shù)據(jù)、虛擬空間相關(guān)數(shù)據(jù)以及二者融合數(shù)據(jù)組成。物理空間相關(guān)數(shù)據(jù)包括實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)、信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)、倉儲物流數(shù)據(jù)、人員數(shù)據(jù)、資源數(shù)據(jù)等。實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)主要包括傳感設(shè)備對物理實(shí)體在作業(yè)執(zhí)行過程中實(shí)時(shí)采集到的數(shù)據(jù)，如生產(chǎn)執(zhí)行數(shù)據(jù)、設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)維數(shù)據(jù)及實(shí)時(shí)能耗數(shù)據(jù)等；信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)包括供應(yīng)鏈管理數(shù)據(jù)、訂單信息、運(yùn)營成本等數(shù)據(jù)；庫存?zhèn)}儲數(shù)據(jù)主要包括物料及產(chǎn)品的庫存數(shù)量、庫存狀態(tài)、存儲時(shí)間、庫存成本等數(shù)據(jù)；資源數(shù)據(jù)包括物料、設(shè)備等物理實(shí)體資源的基本屬性數(shù)據(jù)。虛擬空間相關(guān)數(shù)據(jù)包括虛擬空間運(yùn)行所需及所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，如模型算法執(zhí)行數(shù)據(jù)、歷史回溯數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)運(yùn)行仿真數(shù)據(jù)及未來狀態(tài)預(yù)測數(shù)據(jù)等。二者融合數(shù)據(jù)是指對物理空間和虛擬空間數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合、統(tǒng)計(jì)、關(guān)聯(lián)、聚類、演化、回歸及泛化等操作下的衍生數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)貫穿制造運(yùn)營管理的全業(yè)務(wù)流程，能夠?qū)ξ锢砜臻g中物理實(shí)體及其運(yùn)行過程和虛實(shí)融合數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一描述，驅(qū)動(dòng)物理空間和虛擬空間的制造運(yùn)行，并為運(yùn)營分析和決策優(yōu)化能力的產(chǎn)生提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
1.1.4模型域
模型域是指數(shù)字孿生車間多種模型的集合，為虛擬空間的運(yùn)行提供模型基礎(chǔ)，主要包括幾何模型、機(jī)理模型、工藝模型、運(yùn)行仿真模型等。幾何模型主要用來描述物理實(shí)體的尺寸結(jié)構(gòu)、位置姿態(tài)、裝配關(guān)系等基本屬性信息；機(jī)理模型主要用來描述車間生產(chǎn)運(yùn)行規(guī)則和多學(xué)科基本原理，如材料退化機(jī)理、車間設(shè)備的動(dòng)力學(xué)原理等；工藝模型包括生產(chǎn)制造過程中的加工工藝模型、組件裝配模型等；運(yùn)行仿真模型指車間系統(tǒng)在外界輸入、擾動(dòng)及自身運(yùn)行機(jī)制的共同作用下產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)響應(yīng)和演化模型，如生產(chǎn)過程模型、能效評估模型、質(zhì)量控制與優(yōu)化模型等。在上述模型功能的基礎(chǔ)上，通過數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析預(yù)測等技術(shù)為企業(yè)運(yùn)營管理提供運(yùn)營管理和智能決策服務(wù)。通過模型問的組裝，以及與數(shù)據(jù)之問的融合，能夠在虛擬空問對物理實(shí)體的多維屬性、運(yùn)行機(jī)理、狀態(tài)行為等進(jìn)行分析與描述。
1.1.5 能力域
能力域是基于數(shù)據(jù)域和模型域的交互融合以及虛擬空間和物理空間的迭代運(yùn)行構(gòu)建的數(shù)字孿生車間制造運(yùn)營管理能力，支撐制造運(yùn)營管理業(yè)務(wù)應(yīng)用。能力域包括產(chǎn)品能力和業(yè)務(wù)能力兩類，其中產(chǎn)品能力是指面向應(yīng)用開發(fā)、工程實(shí)施、生產(chǎn)運(yùn)行和運(yùn)維的通用能力，主要以業(yè)務(wù)邏輯編排工具、報(bào)表設(shè)計(jì)工具、表單工作流工具、信息系統(tǒng)集成工具、看板設(shè)計(jì)工具、運(yùn)維工具的形式呈現(xiàn)。業(yè)務(wù)能力則包括硬件／軟件自身的同有能力以及在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、模型驅(qū)動(dòng)、數(shù)模融合驅(qū)動(dòng)下的制造運(yùn)營分析和決策能力，主要體現(xiàn)為歷史追溯、實(shí)時(shí)分析以及未來狀態(tài)預(yù)測等業(yè)務(wù)功能服務(wù)。能力域作為制造運(yùn)營管理平臺的核心，可通過多種能力組合的方式，支持物理空間和虛擬空間的運(yùn)行以及業(yè)務(wù)應(yīng)用的功能實(shí)現(xiàn)。
1.1.6 業(yè)務(wù)應(yīng)用
業(yè)務(wù)應(yīng)用是數(shù)字孿生車間制造運(yùn)營管理的最終目標(biāo)，通過融合物理空間、虛擬空間、數(shù)據(jù)域、模型域和能力域，面向不同制造運(yùn)營場景進(jìn)行多種能力的組合和重構(gòu)，實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生車間全方位一體化的制造運(yùn)營管理。業(yè)務(wù)應(yīng)用涵蓋生產(chǎn)執(zhí)行、質(zhì)量管理、能效優(yōu)化、倉儲物流、設(shè)備管理等多項(xiàng)數(shù)字孿生車間制造運(yùn)營業(yè)務(wù)，具體包括工藝流程編排、生產(chǎn)作業(yè)執(zhí)行、設(shè)備健康維護(hù)、巡檢管理、生產(chǎn)過程監(jiān)控、產(chǎn)品質(zhì)量檢驗(yàn)、工藝控制優(yōu)化、能效分析評估、能耗效率優(yōu)化、庫存訂單管理、庫存成本管理、配送物流規(guī)劃等從計(jì)劃下達(dá)到訂單交付之間所涉及的一切活動(dòng)。各組成部分間通過連接交互和集成融合，形成一個(gè)數(shù)據(jù)互通、信息共融、能力共享的整體，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)數(shù)模融合驅(qū)動(dòng)的數(shù)字孿生車間高效制造運(yùn)營管理和協(xié)同管控。
1.2 制造運(yùn)營管理平臺特點(diǎn)
制造運(yùn)營管理是協(xié)調(diào)和組織各項(xiàng)制造相關(guān)活動(dòng)的過程，其目的是通過有效地利用各類資源提高生產(chǎn)效率、降低成本、提高產(chǎn)品質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)制造相關(guān)資源、部門、流程、業(yè)務(wù)等的高效管理和決策制定。隨著信息技術(shù)和數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展及其應(yīng)用拓展，制造運(yùn)營管理主要經(jīng)歷了以文檔信息化為核心的管理、以資金和物理資源為核心的管理，以及以物理和虛擬資源為核心的協(xié)同運(yùn)營管理時(shí)代，制造運(yùn)營管理也逐步從管理思維向運(yùn)營思維轉(zhuǎn)變川。數(shù)字孿生車間是制造業(yè)高度數(shù)字化、智能化的體現(xiàn)，其制造運(yùn)營管理平臺在數(shù)據(jù)域、模型域和能力域的支持下，具備以下特點(diǎn)：
(1)分布式要素可融合
數(shù)字孿生車間中存在大量設(shè)備、人員、物料等物理要素，以及數(shù)字化制造資源和能力等虛擬要素，分別具有空問地理分散和多維時(shí)問亂序的特征。為了實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生車間全流程、全業(yè)務(wù)制造運(yùn)營管理，通過①分布式物理要素存虛擬空間的虛實(shí)一致性映射、②虛擬空間要素狀態(tài)的多維時(shí)間序列分析與聚集、③物理資源和虛擬資源的信息交互與融合，實(shí)現(xiàn)面向生產(chǎn)運(yùn)行、倉儲物流、質(zhì)量管理、能效管理、設(shè)備管理等運(yùn)營需求的物理和虛擬要素按需組織和使用。
(2)動(dòng)態(tài)過程可適應(yīng)
制造運(yùn)營管理高度依賴物理空間狀態(tài)，虛擬空間對物理空間映射的精準(zhǔn)性和虛實(shí)一致性將決定制造運(yùn)營管理的準(zhǔn)確性。數(shù)字孿生車間物理生產(chǎn)過程的動(dòng)態(tài)性變化和不確定性擾動(dòng)的影響不可忽視，如制造作業(yè)執(zhí)行過程中出現(xiàn)的產(chǎn)品需求變更、生產(chǎn)流程更改、設(shè)備狀態(tài)變化等。制造運(yùn)營管理平臺具備①針對生產(chǎn)過程變化的動(dòng)態(tài)跟蹤能力和②針對制造環(huán)境調(diào)整和影響的動(dòng)態(tài)適應(yīng)能力，從而實(shí)現(xiàn)針對變化的精準(zhǔn)識別、快速響應(yīng)和實(shí)時(shí)調(diào)整，確保虛擬空間對物理空間的動(dòng)態(tài)適應(yīng)性。
(3)生產(chǎn)狀態(tài)可預(yù)測
制造運(yùn)營管理平臺①基于全面準(zhǔn)確的市場和用戶需求數(shù)據(jù)，結(jié)合行業(yè)動(dòng)態(tài)深入了解并預(yù)測制造需求發(fā)展趨勢。②在物理生產(chǎn)狀態(tài)實(shí)時(shí)感知的基礎(chǔ)上，基于多源異構(gòu)歷史及實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，在虛擬空間中通過大數(shù)據(jù)分析、人工智能等技術(shù)實(shí)現(xiàn)制造運(yùn)營管理過程的仿真預(yù)演，預(yù)測生產(chǎn)相關(guān)的設(shè)備、物料、人的未來狀態(tài)變化趨勢。③針對預(yù)測的趨勢事先進(jìn)行資源規(guī)劃、統(tǒng)籌調(diào)度、運(yùn)營決策調(diào)整，從而能夠預(yù)留更充分的運(yùn)營決策調(diào)整的時(shí)間和機(jī)會(huì)，以更好地應(yīng)對市場變化、提高生產(chǎn)效率、優(yōu)化資源配置。
(4)異常事件可預(yù)知
機(jī)械設(shè)備故障是制造過程中影響生產(chǎn)交期、產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵異常事件，如可提前預(yù)知并及時(shí)掌握異常情況，通過采取相應(yīng)策略可大幅度降低生產(chǎn)異常所產(chǎn)生的不利影響。①基于數(shù)字孿生車間中設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)和故障庫，采用數(shù)模融合方法進(jìn)行關(guān)鍵參數(shù)趨勢預(yù)測、潛在異常識別與檢測，從而及時(shí)準(zhǔn)確地預(yù)知異常事件的發(fā)生。②在虛擬空間中發(fā)現(xiàn)故障的傳播規(guī)律及其影響機(jī)制，從而為異常事件的處理和應(yīng)對提供決策支持，降低異常事件產(chǎn)生的影響，甚至事先消除異常事件，實(shí)現(xiàn)異常事件的精準(zhǔn)預(yù)防，提高生產(chǎn)穩(wěn)定性。
(5)制造能力可重構(gòu)
數(shù)字孿生車間制造運(yùn)營管理平臺在能力域的支撐下，能夠?qū)崿F(xiàn)面向多種業(yè)務(wù)應(yīng)用需求的解決方案。①制造軟硬件資源具備一定的制造能力，如加工、裝配、建模等。通過在虛擬空間進(jìn)行自身結(jié)構(gòu)、參數(shù)配置、執(zhí)行規(guī)則的調(diào)整可實(shí)現(xiàn)制造能力的改變。②單一的制造能力往往難以滿足復(fù)雜、大規(guī)模、個(gè)性化制造任務(wù)需求，基于軟硬件資源的虛擬化聚集和能力組合，可實(shí)現(xiàn)面向不同制造需求的制造能力重構(gòu)，從而以更加靈活的方式實(shí)現(xiàn)面向不同需求的制造運(yùn)營管理。
2 數(shù)字孿生車間制造運(yùn)營管理技術(shù)
2.1 制造運(yùn)營管理平臺關(guān)鍵技術(shù)
制造運(yùn)營管理平臺作為連接企業(yè)戰(zhàn)略層面與車間操作層面的橋梁，已經(jīng)超越了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集和統(tǒng)計(jì)功能，轉(zhuǎn)向更加智能化的運(yùn)營管理模式。車間不僅是生產(chǎn)所在的物理空間，更是一個(gè)復(fù)雜的信息物理系統(tǒng)，涉及多種生產(chǎn)技術(shù)、運(yùn)營需求和管理維度。在數(shù)字孿生車間環(huán)境下，數(shù)據(jù)作為核心，不僅反映了物理車間的實(shí)時(shí)狀態(tài)，還能夠提供對設(shè)備性能、生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量的深入分析和理解。另外，通過數(shù)字孿生模型對車間復(fù)雜生產(chǎn)環(huán)境的精準(zhǔn)映射，以及孿生數(shù)據(jù)對生產(chǎn)過程變化的實(shí)時(shí)感知和模型更新，使得模型具有較好的適應(yīng)性和靈活性，進(jìn)而提供基于數(shù)模融合的制造運(yùn)營管理能力。
2.1.1 數(shù)據(jù)域：基于“描述封裝交互”的數(shù)據(jù)集成管理
在數(shù)字孿生車間中，數(shù)據(jù)作為車間生產(chǎn)的核心要素，支撐著整個(gè)生產(chǎn)流程的監(jiān)控、執(zhí)行、分析和優(yōu)化。為了打破車間數(shù)據(jù)孤島，解決生產(chǎn)信息的碎片化問題，數(shù)據(jù)域?yàn)楹Ａ俊⒍嘣串悩?gòu)、多維度的車間數(shù)據(jù)提供統(tǒng)一的集成管理模式，旨在通過集成不同組織和不同層級的制造運(yùn)營數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合和共享。
制造運(yùn)營管理數(shù)據(jù)主要涉及車間不同組織和不同層級的縱向數(shù)據(jù)集成，以及面向生產(chǎn)全流程的橫向數(shù)據(jù)集成。其中縱向數(shù)據(jù)集成主要包括從車間的人、機(jī)、物等物理要素實(shí)體相關(guān)數(shù)據(jù)到工廠和企業(yè)層級的數(shù)據(jù)，以及與制造活動(dòng)相關(guān)的孿生數(shù)據(jù)；橫向數(shù)據(jù)集成主要涵蓋客戶訂單需求、產(chǎn)品設(shè)計(jì)開發(fā)、物料采購及庫存管理、車間生產(chǎn)、產(chǎn)品交付等流程相關(guān)的數(shù)據(jù)。通過將不同層級、不同組織、不同系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行集成，再重新組合為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、操作數(shù)據(jù)、生產(chǎn)調(diào)度數(shù)據(jù)、質(zhì)量數(shù)據(jù)、維護(hù)數(shù)據(jù)和人員數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)進(jìn)行管理。各系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)包括來自ERP(企業(yè)資源規(guī)劃)的訂單數(shù)據(jù)、來自SCADA(監(jiān)控控制與數(shù)據(jù)采集)的實(shí)時(shí)生產(chǎn)狀態(tài)數(shù)據(jù)等。制造運(yùn)營管理平臺構(gòu)建了一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集成框架，使其成為數(shù)據(jù)流動(dòng)的樞紐。
全流程的制造運(yùn)營數(shù)據(jù)集成管理采用多場景白適應(yīng)的傳感器規(guī)范和接口協(xié)議，既要滿足全流程數(shù)據(jù)采集和各環(huán)節(jié)問協(xié)同的數(shù)據(jù)傳輸要求，義要滿足數(shù)字孿生多維模型實(shí)時(shí)交互時(shí)對于數(shù)據(jù)吞吐量和傳輸延遲的要求。數(shù)據(jù)集成管理主要包括以下三個(gè)步驟：
①基于表示學(xué)習(xí)和知識圖譜的數(shù)據(jù)描述。通過在端部署專用的數(shù)據(jù)處理設(shè)備，對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行表示學(xué)習(xí)，并將評價(jià)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，利用知識圖譜對相關(guān)數(shù)據(jù)涉及實(shí)體進(jìn)行檢查校正，以消除歧義。②基于表述檢測和指代消解的數(shù)據(jù)封裝。采用表述檢測方法對消除歧義的數(shù)據(jù)所屬類型和來源信息等進(jìn)行識別，以保證數(shù)據(jù)能夠被正確分類和索引。采用指代消解技術(shù)統(tǒng)一同一實(shí)體的多種稱呼，以清晰數(shù)據(jù)的用途，并依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范進(jìn)行數(shù)據(jù)封裝?；谶吘壊渴鸸δ埽梢詽裰鴾p少網(wǎng)絡(luò)傳輸延遲、降低對中心服務(wù)器的負(fù)擔(dān)，同時(shí)也能有效控制數(shù)據(jù)發(fā)送頻率，提升整體的數(shù)據(jù)通信效率。
③制造運(yùn)營數(shù)據(jù)交互。根據(jù)封裝數(shù)據(jù)的來源和該數(shù)據(jù)的需求方，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測數(shù)據(jù)流向，并針對多應(yīng)用場景和業(yè)務(wù)需求，采用多任務(wù)深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)跨層級、跨任務(wù)交互。
2.1.2 模型域：“多層級多場景多目標(biāo)”生產(chǎn)要素模型構(gòu)建
模型域中的模型是對物理實(shí)體及系統(tǒng)進(jìn)行的全面多維描述，涉及不同的時(shí)空尺度和應(yīng)用領(lǐng)域。模型的建立需要滿足制造運(yùn)營管理需求，以解決特定問題為目標(biāo)，滿足模型精準(zhǔn)化、標(biāo)準(zhǔn)化、輕量化、可視化的要求，以及運(yùn)行和操作過程中的可交互、可融合、可重構(gòu)、可進(jìn)化特性_1引。建立的過程主要包括“多層級模型構(gòu)建一多場景模型抽取一多目標(biāo)模型組合迭代”三個(gè)步驟，如圖2所示.
圖2 “多層級多場景多口標(biāo)”生產(chǎn)要素模型構(gòu)建
首先，多層級模型構(gòu)建主要包括：
(1)多生產(chǎn)要素建模：生產(chǎn)要素主要包括人、機(jī)物以及生產(chǎn)環(huán)境。模型構(gòu)建需針對生產(chǎn)要素的不同尺度和層級刻畫各自特征和物理特性。根據(jù)不同要素特點(diǎn)，綜合采用神經(jīng)輻射場、三維掃描重建和有限元分析等技術(shù)。對于常見要素構(gòu)建通用模型庫，支持可拖拽的模型構(gòu)建。為了呈現(xiàn)模型構(gòu)建的直觀過程，應(yīng)支持模型的快速渲染。
(2)生產(chǎn)過程動(dòng)態(tài)建模：生產(chǎn)過程動(dòng)態(tài)建模是對各生產(chǎn)要素在車間中的行為和規(guī)則進(jìn)行描述的過程。車間數(shù)據(jù)是支持生產(chǎn)過程動(dòng)態(tài)建模的核心，在車間邊端綜合利用RFID、超寬頻及計(jì)算機(jī)視覺攝像頭等傳感器進(jìn)行綜合數(shù)據(jù)采集，并基于制造運(yùn)營管理平臺對采集數(shù)據(jù)進(jìn)行集成管理。從空間、時(shí)域和頻域的角度進(jìn)行分析，提取不同時(shí)間和空問的特征，以挖掘生產(chǎn)狀態(tài)特征與數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)車間各過程間的數(shù)據(jù)映射，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行生產(chǎn)過程的動(dòng)態(tài)建模。
(3)多尺度模型組裝：數(shù)字孿生模型組裝是實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生模型從單元級模型到系統(tǒng)級模型再到復(fù)雜系統(tǒng)級模型的過程，既包含幾何和物理上的空間連接，也包括與行為、規(guī)則等運(yùn)行理論的集成。模型組裝過程需明確層級關(guān)系，確認(rèn)不同模型間的耦合性，添加相關(guān)約束等。同時(shí)，為了排除模型之間可能存在的沖突以適應(yīng)不同場景，模型應(yīng)具有自動(dòng)參數(shù)調(diào)整和自適應(yīng)結(jié)構(gòu)變化等功能屬性。
其次，多場景模型抽取是根據(jù)運(yùn)營場景對模型庫中組裝好的復(fù)雜模型進(jìn)行分離的過程。在敏捷生產(chǎn)環(huán)境中，生產(chǎn)流程和需求經(jīng)常變化，兇此需要靈活調(diào)整和優(yōu)化模型以適應(yīng)這些變化。模型庫中的復(fù)雜模型可分解為粒度更小、可靈活組裝的模塊，并根據(jù)生產(chǎn)環(huán)境的不斷變化，對模塊進(jìn)行持續(xù)地評估優(yōu)化。
面向不同場景加載不同的模塊，也可以降低系統(tǒng)負(fù)載，節(jié)約云計(jì)算等寶貴資源。根據(jù)庫存管理、生產(chǎn)調(diào)度和質(zhì)量管理等功能應(yīng)用場景，通過不同模型間的層次分析對復(fù)雜模型進(jìn)行降階，從而實(shí)現(xiàn)模型抽取。而對于抽取出的模型，可借助多智能體理論，賦予其自主決策和協(xié)作能力使它們能夠存不同的運(yùn)營場景中進(jìn)行白組織工作，使得各個(gè)抽取出的模型不僅能夠獨(dú)立運(yùn)行，還能夠根據(jù)系統(tǒng)整體目標(biāo)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行自更新和交互協(xié)調(diào)。
最后，多目標(biāo)模型組合迭代包括面向多目標(biāo)的模型組合，以及模型一致性驗(yàn)證兩個(gè)方面。面向多目標(biāo)的模型組合主要通過對車間運(yùn)營需求、車間功能的綜合分析，將適用于不同功能場景的模型組合起來，以適應(yīng)不同的業(yè)務(wù)目標(biāo)需求。通過數(shù)模融合方法，將模型驅(qū)動(dòng)的場景仿真與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的場景仿真結(jié)合。在此過程中需對各模型交互的接口進(jìn)行定制，確保數(shù)據(jù)合規(guī)傳輸。
模型一致性驗(yàn)證是保證模型有效、正確和精確的過程。對于已經(jīng)組裝的模型，需要根據(jù)其工藝時(shí)序、物料流和信息流等線索，將其仿真結(jié)果與從制造運(yùn)營管理平臺獲得的模型靜態(tài)數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)生產(chǎn)數(shù)據(jù)，以及預(yù)期運(yùn)營計(jì)劃等進(jìn)行比對，以驗(yàn)證模型的實(shí)際效果。驗(yàn)證過程需提取模型及數(shù)據(jù)特征，將輸出結(jié)果與真實(shí)數(shù)據(jù)特征進(jìn)行對比，得到孿生模型的一致性驗(yàn)證結(jié)果。若結(jié)果不一致，需對模型進(jìn)行分解與驗(yàn)證，直到確定模型的問題所在，再對其進(jìn)行迭代更新。
2.1.3 能力域：基于數(shù)模融合的制造運(yùn)營管理能力
制造運(yùn)營管理平臺能力域中的產(chǎn)品能力將為開發(fā)人員、工程實(shí)施人員、運(yùn)維人員、應(yīng)用使用人員、運(yùn)維人員等以低代碼／無代碼的方式提供簡單易用的通用工具。業(yè)務(wù)能力則主要基于數(shù)據(jù)和模型的融合提供更全面、準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的分析和決策能力。數(shù)字孿生車間數(shù)模融合決策是在數(shù)字孿生技術(shù)的支持下，將車間內(nèi)多種優(yōu)化模型、仿真模型以及孿生數(shù)據(jù)融合，用于智能決策制定和運(yùn)營管理。在整個(gè)融合決策過程中，以生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)模型為基礎(chǔ)，結(jié)合數(shù)字孿生仿真運(yùn)行，共同支撐數(shù)模融合運(yùn)營分析與決策優(yōu)化，如圖3所示。
圖3 基于數(shù)模融合的制造運(yùn)營管理能力
數(shù)字孿生車間實(shí)時(shí)采集車間內(nèi)各類數(shù)據(jù)，包括設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、生產(chǎn)進(jìn)度、原材料庫存、質(zhì)量指標(biāo)等。這些實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與數(shù)學(xué)模型和仿真模型進(jìn)行對比和校準(zhǔn)，確保模型的準(zhǔn)確性。數(shù)字孿生車間包括多種模型，如生產(chǎn)執(zhí)行模型、計(jì)劃調(diào)度模型、質(zhì)量控制模型，以及仿真模型等，用于模擬車間內(nèi)的各種生產(chǎn)過程。通過綜合這些數(shù)據(jù)和模型，可以更全面地理解車間的運(yùn)作，支撐車間數(shù)模融合運(yùn)營分析與決策優(yōu)化?；谲囬g實(shí)時(shí)物理數(shù)據(jù)及業(yè)務(wù)模型，同時(shí)為數(shù)字孿生車間仿真運(yùn)行提供數(shù)據(jù)和模型支撐。
數(shù)字孿生車間仿真運(yùn)行具備實(shí)時(shí)決策優(yōu)化、仿真預(yù)測控制、生產(chǎn)過程追溯、虛實(shí)交互映射等特點(diǎn)。根據(jù)物理車間傳遞的生產(chǎn)全要素狀態(tài)，虛擬車間不斷進(jìn)行虛擬運(yùn)行，對生產(chǎn)計(jì)劃、物流調(diào)度、質(zhì)量管理等進(jìn)行仿真，實(shí)現(xiàn)對生產(chǎn)過程及結(jié)果的預(yù)測，并基于仿真分析結(jié)果向物理車間提供正向指令。同時(shí)結(jié)合實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)模型，物理車間持續(xù)調(diào)整優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)物理車間與虛擬車間的迭代更新，使得數(shù)字孿生車間能夠?qū)崿F(xiàn)生產(chǎn)計(jì)劃仿真優(yōu)化及生產(chǎn)過程實(shí)時(shí)優(yōu)化的同步迭代。此外，虛擬車間通過全過程數(shù)據(jù)感知，可實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)運(yùn)行過程遇到異常事件時(shí)的快速、準(zhǔn)確溯源，為物理車間提供有效的異常解決方案。
在數(shù)據(jù)、模型，以及數(shù)字孿生車間仿真運(yùn)行的支撐下，數(shù)模融合運(yùn)營分析能力主要基于生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)模型以及數(shù)字孿生車間仿真運(yùn)行結(jié)果，分析數(shù)據(jù)集合間的約束關(guān)系及業(yè)務(wù)模型間的更新機(jī)制等。針對制造運(yùn)營管理平臺采集的車間實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，以及數(shù)字孿生系統(tǒng)運(yùn)行得到的仿真數(shù)據(jù)，進(jìn)行多層級數(shù)據(jù)匯集，并根據(jù)“人一機(jī)一料一法一環(huán)一測”等要素對制造運(yùn)營管理平臺的各種業(yè)務(wù)模型進(jìn)行綜合。
存多層級數(shù)據(jù)和多業(yè)務(wù)模型的基礎(chǔ)上，針對模型問的耦合關(guān)聯(lián)關(guān)系、數(shù)據(jù)要素的聚合特性、不同運(yùn)營場景下的約束關(guān)系、模型機(jī)理退化特性、要素影響關(guān)系、網(wǎng)絡(luò)演化規(guī)律等進(jìn)行分析。基于對數(shù)據(jù)模型關(guān)系、特性及規(guī)律等的分析結(jié)果，采用數(shù)據(jù)處理技術(shù)對數(shù)據(jù)集合進(jìn)行更新，例如粒子濾波算法等；基于遷移學(xué)習(xí)方法等進(jìn)行業(yè)務(wù)模型更新，實(shí)現(xiàn)數(shù)模融合運(yùn)營分析求解，以支持生產(chǎn)執(zhí)行模塊、物流管理模塊、質(zhì)量控制模塊等模塊的運(yùn)營分析，支撐進(jìn)一步的數(shù)模融合運(yùn)營決策優(yōu)化。
基于數(shù)模融合的數(shù)字孿生車間運(yùn)營決策能力是通過整合不同優(yōu)化模型、仿真模型和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，采用優(yōu)化的方法，實(shí)現(xiàn)車間運(yùn)營管理決策優(yōu)化能力，從而提高生產(chǎn)效率、降低成本、優(yōu)化資源利用率。數(shù)字孿生車間制造運(yùn)營管理平臺的優(yōu)勢存于能夠進(jìn)行面向不同應(yīng)用場景的運(yùn)營決策，并通過面向特定應(yīng)用場景的運(yùn)營策略實(shí)現(xiàn)管理控制的自更新，形成面向“設(shè)備級產(chǎn)線級車間級”的制造運(yùn)營管理。
針對數(shù)字孿生車間運(yùn)營過程數(shù)據(jù)不充分問題，采用“模型驅(qū)動(dòng)的融合決策”方法進(jìn)行數(shù)字孿生車間運(yùn)營決策優(yōu)化，即通過完備的模型生成可用數(shù)據(jù)，與原有的不充分?jǐn)?shù)據(jù)融合進(jìn)行決策；針對數(shù)字孿生車間運(yùn)營過程模型不完備的問題，采用“數(shù)據(jù)引導(dǎo)的融合決策”方法進(jìn)行數(shù)字孿生車間運(yùn)營決策優(yōu)化，即基于充分的數(shù)據(jù)挖掘模型機(jī)理構(gòu)建更加完備的模型，進(jìn)行數(shù)模融合決策?；谏鲜龇椒ǎ瑢⑸a(chǎn)決策優(yōu)化問題構(gòu)建為多目標(biāo)動(dòng)態(tài)決策模型，使用動(dòng)態(tài)優(yōu)化算法進(jìn)行運(yùn)營決策模型的求解，以實(shí)現(xiàn)計(jì)劃排程決策優(yōu)化、物料調(diào)度決策優(yōu)化、設(shè)備故障預(yù)測處理等。
2.2 制造運(yùn)營管理平臺支撐技術(shù)
數(shù)字孿生車間制造運(yùn)營管理平臺是一種基于先進(jìn)技術(shù)的智能解決方案，旨在通過數(shù)字化模擬和優(yōu)化物理制造系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的高效、智能和可持續(xù)管理。為制造企業(yè)提供全方位、實(shí)時(shí)的運(yùn)營管理支持，從而推動(dòng)制造業(yè)邁向數(shù)字化時(shí)代的新高度。
(1)實(shí)時(shí)監(jiān)控與數(shù)據(jù)采集：數(shù)字孿生車間制造運(yùn)營管理平臺采用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，通過部署各類傳感器如溫度傳感器、濕度傳感器等，以實(shí)時(shí)采集生產(chǎn)環(huán)境數(shù)據(jù)。同時(shí)，通過引入邊緣計(jì)算技術(shù)，在制造現(xiàn)場使用邊緣計(jì)算設(shè)備，能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，有效減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，保證生產(chǎn)數(shù)據(jù)及時(shí)性和準(zhǔn)確性，為企業(yè)提供實(shí)時(shí)監(jiān)控和全面數(shù)據(jù)采集的能力，支持更迅速的決策制定和問題解決。
(2)數(shù)字孿生建模與仿真
數(shù)字孿生車間制造運(yùn)營管理平臺通過數(shù)字孿生建模與仿真功能，采用先進(jìn)三維建模技術(shù)和計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)等工具創(chuàng)建面向車間的物理制造系統(tǒng)數(shù)字模型。同時(shí)，運(yùn)用物理仿真技術(shù)，利用仿真軟件對車間數(shù)字模型進(jìn)行實(shí)時(shí)模擬，以模擬實(shí)際車間制造過程中各種條件和情境，為制造企業(yè)提供全面而可靠的數(shù)字化基礎(chǔ)。
(3)數(shù)據(jù)分析與預(yù)測性維護(hù)：
數(shù)字孿生車間制造運(yùn)營管理平臺采用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，并利用數(shù)據(jù)處理技術(shù)處理車間實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)，以快速而準(zhǔn)確地識別車間生產(chǎn)過程中潛在問題和趨勢。同時(shí)，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)車間故障預(yù)測性分析，從而預(yù)測設(shè)備故障和維護(hù)需求，為制造企業(yè)提供智能決策支持，提高生產(chǎn)效益和設(shè)備可靠性。
(4)白適應(yīng)優(yōu)化與智能決策：
數(shù)字孿生車間制造運(yùn)營管理平臺借助人工智能技術(shù)，使車間制造運(yùn)營管理系統(tǒng)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)并優(yōu)化生產(chǎn)流程。同時(shí)，采用面向車間柔性化生產(chǎn)的自適應(yīng)控制系統(tǒng)，根據(jù)生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)白適應(yīng)性控制，能夠即時(shí)調(diào)整制造參數(shù)，從而不斷優(yōu)化生產(chǎn)效率，為制造企業(yè)提供智能化的決策支持，助力其實(shí)現(xiàn)更高水平生產(chǎn)效能和靈活性。
(5)供應(yīng)鏈集成與協(xié)同：
數(shù)字孿生車間制造運(yùn)營管理平臺通過供應(yīng)鏈數(shù)字化協(xié)同和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在供應(yīng)鏈中的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)物流追蹤和庫存管理，提高整個(gè)供應(yīng)鏈的效率和透明度，為制造企業(yè)提供更加精密和敏捷的供應(yīng)鏈管理工具，有助于優(yōu)化生產(chǎn)和滿足客戶需求。
(6)用戶界面與可視化：
數(shù)字孿生車間制造運(yùn)營管理平臺采用虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)以及混合現(xiàn)實(shí)技術(shù)，以提供直觀用戶界面，支持用戶在數(shù)字孿生環(huán)境中進(jìn)行可視化操作和決策。此外，平臺還提供儀表盤與統(tǒng)計(jì)功能，展示關(guān)鍵指標(biāo)和生產(chǎn)性能。通過這些先進(jìn)用戶界面和可視化手段，制造企業(yè)能夠更直觀地理解生產(chǎn)過程，快速做出決策，并優(yōu)化運(yùn)營效率。
3 面向機(jī)械加工車間的制造運(yùn)營管理平臺應(yīng)用機(jī)械加工車間是機(jī)械制造的基本生產(chǎn)單元和重要組成部分，具有生產(chǎn)任務(wù)需求定制化、物料和設(shè)備類型多樣化、生產(chǎn)過程連續(xù)、生產(chǎn)組織靈活、質(zhì)量和效率要求高等特征，導(dǎo)致機(jī)械加工車間制造運(yùn)營管理所涉及的工藝流程復(fù)雜、設(shè)備和加工過程動(dòng)態(tài)、運(yùn)行穩(wěn)定性要求高等問題。針對以上問題，面向機(jī)械加工的數(shù)字孿生車間制造運(yùn)營管理平臺(如圖4)能夠通過對車間物理實(shí)體資源和生產(chǎn)運(yùn)行過程在虛擬空間的映射，實(shí)現(xiàn)對車間生產(chǎn)運(yùn)行、產(chǎn)品質(zhì)量、機(jī)械設(shè)備、倉儲物流的高效管理。
圖4 機(jī)械加工車間數(shù)字孿生制造運(yùn)營管理平臺
4 跨組織／跨企業(yè)制造協(xié)同運(yùn)營管理策略
基于數(shù)模融合的技術(shù)為制造運(yùn)營管理提供了可行的決策方法，協(xié)同運(yùn)營管理理論將為制造運(yùn)營管理提供管理策略。面向智能生產(chǎn)管控的制造運(yùn)營管理平臺致力于構(gòu)建和完善數(shù)字化、智能化協(xié)同運(yùn)營體系，以數(shù)據(jù)和組織模型為基礎(chǔ)，通過連接全端、全程、全鏈的信息、資源和能力，實(shí)現(xiàn)組織內(nèi)、跨組織、跨企業(yè)的各項(xiàng)工作和業(yè)務(wù)協(xié)同，制造協(xié)同運(yùn)營管理策略如圖5所示。
利用數(shù)字孿生技術(shù)跟蹤時(shí)間維度上的三維物理狀態(tài)，通過基于事件預(yù)測的主動(dòng)式運(yùn)營進(jìn)行事前預(yù)防、通過基于物理映射的實(shí)時(shí)性運(yùn)營進(jìn)行事中處理、通過基于過程復(fù)現(xiàn)的反推式運(yùn)營進(jìn)行事后追溯與反饋，從而實(shí)現(xiàn)事前一事中一事后的全流程制造運(yùn)營決策。隨后，針對異常事件進(jìn)行持續(xù)改善和能力提升。
基于全面的物理和信息空間狀態(tài)監(jiān)控識別異常事件、發(fā)現(xiàn)改善機(jī)會(huì)，通過真因追溯和對現(xiàn)有方法(如工作、動(dòng)作、時(shí)間、設(shè)備損耗等方面)的分析提出改善策略，改善性管理與El常維護(hù)性管理共同保障持續(xù)、穩(wěn)定的制造。
5 結(jié)束語
數(shù)字孿生車間制造運(yùn)營管理平臺是智能生產(chǎn)運(yùn)行的中樞系統(tǒng)，覆蓋了制造運(yùn)行相關(guān)的全部活動(dòng)，雖作為一種管理平臺，其更是一種管理理念的體現(xiàn)。由于數(shù)字孿生車間在各行業(yè)落地應(yīng)用進(jìn)程加速，以及企業(yè)對生產(chǎn)安全性、生產(chǎn)質(zhì)量、生產(chǎn)穩(wěn)定性、精益生產(chǎn)的要求日益提高，本文首先闡述了數(shù)字孿生車間制造運(yùn)營管理平臺的組成，進(jìn)而針對制造運(yùn)營管理從廣覆蓋到深融合的發(fā)展趨勢，構(gòu)建了一套基于“數(shù)據(jù)域一模型域一能力域”支撐的運(yùn)營管理技術(shù)，并針對數(shù)字孿生車間從面向特定行業(yè)向面向單個(gè)客戶的個(gè)性化需求發(fā)展的應(yīng)用趨勢，提出了一套組織內(nèi)、組織間、企業(yè)間跨層級的“組織管理規(guī)范洞察決策一改善”協(xié)同運(yùn)營管理策略，為數(shù)字孿生車間在多領(lǐng)域的落地應(yīng)用提供理論和參考。
原文刊載于《計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)》2024年1月 作者：張永平 左穎 吳恒 何宏宏 劉博 胡天亮 劉庭煜 劉曉軍 呂海洋 朱毅明 施一明 孫翰林 張奕帆 胡鵬飛 鄒孝付 李瑞琪 王子同 陶飛
來源：新工業(yè)網(wǎng)
