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工業(yè)數(shù)字孿生:從架構搭建到全生命周期服務

來源:搜狐新聞

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所屬頻道:新聞中心

關鍵詞:數(shù)字孿生 數(shù)字工業(yè)

    數(shù)字孿生的構建和應用需要軟件定義的工具和平臺提供支持。平臺的優(yōu)勢在于,一是系統(tǒng)架構支持基于單一數(shù)據(jù)源實現(xiàn)產品全生命周期的管理,實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動的產品管理流程。二是實現(xiàn)不同行業(yè)、應用的打通,并支持其他模型通過 API 接入平臺。本文基于工業(yè)設備數(shù)字孿生系統(tǒng)框架,介紹在智能制造領域,數(shù)字孿生系統(tǒng)構建的6大要素以及對產品全生命周期的應用服務。


    工業(yè)設備數(shù)字孿生系統(tǒng)架構

    智能制造領域的數(shù)字孿生框架主要分為6個層級,包括基礎支撐層、數(shù)據(jù)互動層、模型構建層、仿真分析層、功能層和應用層,如圖所示。


    工業(yè)設備數(shù)字孿生系統(tǒng)總體框架


    基礎支撐層

    建立數(shù)字孿生是以大量相關數(shù)據(jù)作為基礎的,需要給物理過程、設備配置大量的傳感器,以檢測獲取物理過程及其環(huán)境的關鍵數(shù)據(jù)。傳感器檢測的數(shù)據(jù)大致上可分為3類:

    (1)設備數(shù)據(jù),具體可分為行為特征數(shù)據(jù)(如振動、加工精度等)、設備生產數(shù)據(jù)(如開機時長、作業(yè)時長等)和設備能耗數(shù)據(jù)(如耗電量等);

    (2)環(huán)境數(shù)據(jù),如溫度、大氣壓力、濕度等;

    (3)流程數(shù)據(jù),即描述流程之間的邏輯關系的數(shù)據(jù),如生產排程、調度等。


    數(shù)據(jù)互動層

    工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)一般通過分布式控制系統(tǒng)(DCS)、可編程邏輯控制器系統(tǒng)(PLC)和智能檢測儀表進行采集。近年來,隨著深度學習、視覺識別技術的發(fā)展,各類圖像、聲音采集設備也被廣泛應用于數(shù)據(jù)采集中。


    數(shù)字傳輸是實現(xiàn)數(shù)字孿生的一項重要技術。數(shù)字孿生模型是動態(tài)的,基于實時上傳的采樣數(shù)據(jù)進行建模和控制,對信息傳輸和處理時延有較高的要求。因此,數(shù)字孿生需要先進可靠的數(shù)據(jù)傳輸技術,具有更高的帶寬、更低的時延、支持分布式信息匯總,并且具有更高的安全性,從而能夠實現(xiàn)設備、生產流程和平臺之間的無縫、實時的雙向整合/互聯(lián)。5G技術因其低延時、大帶寬、泛在網(wǎng)、低功耗的特點,為數(shù)字孿生技術的應用提供了一種基礎技術支撐,包括更好的交互體驗、海量的設備通信以及高可靠低延時的實時數(shù)據(jù)交互。


    模型構建層

    建模即建立物理實體虛擬映射的3D 模型,這種模型真實地在虛擬空間再現(xiàn)物理實體的外觀、幾何、運動結構、幾何關聯(lián)等屬性,并結合實體對象的空間運動規(guī)律而建立。數(shù)字孿生由一個或多個單元級數(shù)字孿生按層次逐級復合而成,比如,產線尺度的數(shù)字孿生是由多個設備耦合而成。因此,需要對實體對象進行多尺度的數(shù)字孿生建模,以適應實際生產流程中模型跨單元耦合的需要。


    仿真分析層

    仿真模型則是基于構建的3D模型,結合結構、熱學、電磁等物理規(guī)律和機理,計算、分析和預測物理對象的未來狀態(tài)。例如飛機研發(fā)階段,可以把飛機的真實飛行參數(shù)、表面氣流分布等數(shù)據(jù)通過傳感器反饋輸入到模型中,通過流體力學等相關模型,對這些數(shù)字進行分析,預測潛在的故障和隱患。


    功能層

    即利用數(shù)據(jù)建模得到的模型和數(shù)據(jù)分析結果實現(xiàn)預期的功能。這種功能是數(shù)字孿生系統(tǒng)最核心的功能價值的體現(xiàn),能實時反映物理系統(tǒng)的詳細情況,并實現(xiàn)輔助決策等功能,提升物理系統(tǒng)在壽命周期內的性能表現(xiàn)和用戶體驗。


    應用層

    在工業(yè)領域,構建的數(shù)字孿生系統(tǒng)應用可貫穿工業(yè)設備整個生命周期,解決工業(yè)設備在設計、制造、調試、運行、運維、營銷階段各類問題??深A見的,數(shù)字孿生將在以下幾大領域中落地,推動產業(yè)更快、更有效的發(fā)展,如在衛(wèi)星/空間通信網(wǎng)絡、船舶、車輛、電網(wǎng)、物流、制造車間、智能城市、智能家居、人體健康等領域產生巨大影響與變化。


    數(shù)字孿生產品全生命周期應用場景

    產品設計階段

    傳統(tǒng)的產品設計研發(fā)主要是通過紙張以及靜態(tài)的CAD設計,在技術驗證時,將生產出來的產品進行多次測試以及數(shù)據(jù)采集,因此研發(fā)周期長,成本造價高。而利用數(shù)字孿生技術可打破物理條件的限制,以更低的成本、更快的速度迭代產品和技術,提高設計的準確性,并虛擬驗證產品在物理環(huán)境中的性能。此階段的數(shù)字孿生體包含以下兩功能:


    數(shù)字模型設計

    構建一個全三維標注的產品模型,包含“產品三維設計模型+產品制造信息(PMI,Product Manufacturing Information)+ 關聯(lián)屬性”。三維模型可通過產品爆炸圖的形式體現(xiàn)產品與各零部件之間的關系,PMI包含對產品的幾何尺寸、公差、表面質量等信息,關聯(lián)屬性包括零件號、坐標系統(tǒng)、材料、版本、日期等。


    模擬和仿真

    通過一系列可重復、可變參數(shù)、可加速的仿真實驗,驗證產品在不同外部環(huán)境下的性能和表現(xiàn)。在設計階段就能驗證產品的適應性。


    工藝規(guī)劃階段

    在“三維設計模型+PMI+關系屬性”的基礎上,實現(xiàn)基于三維產品模型的工藝設計。具體的實現(xiàn)步驟包括:三維設計模型轉換 、三維工藝過程建模、結構化工藝設計、基于三維模型的工裝設計、三維工藝仿真驗證及標準庫的建立,最終形成基于數(shù)字模型的工藝規(guī)程(model based instructions,MBI),具體包括工藝BOM、三維工藝仿真動畫、關聯(lián)的工藝文字信息和文檔。


    生產制造階段

    傳統(tǒng)工業(yè)制造階段,由于生產環(huán)節(jié)復雜,與企業(yè)系統(tǒng)間存在的“信息壁壘”的問題,無法掌握生產狀態(tài)、設備生產、排產的信息,造成了對產品的質量保證以及交期的憂慮。數(shù)字孿生可助力工業(yè)設備的智能化制造,通過構建設備生產過程的數(shù)字孿生模型,對生產、檢測關鍵環(huán)節(jié)實現(xiàn)智能監(jiān)管,全面掌握生產需求、生產狀況等,解決質量監(jiān)管問題,提高產品質量保證。


    數(shù)字孿生在生產制造階段的3個功能:

    生產過程仿真:在產品生產之前就可以通過虛擬生產的方式來模擬不同產品、不同參數(shù)、不同外部條件下的生產過程,實現(xiàn)對產能、效率及可能出現(xiàn)的生產瓶頸等問題的預判,加速新產品導入過程的準確性和快速化。


    數(shù)字化生產線:將生產階段各個要素:如原材料、設備、工藝配方和工序要求,通過數(shù)字化的手段集成在一個緊密協(xié)作的生產過程中,并根據(jù)既定的規(guī)則自動完成不同條件組合下的操作,實現(xiàn)自動化生產過程。同時記錄生產過程中的各類數(shù)據(jù),為后續(xù)的分析和優(yōu)化提供可靠的依據(jù)。


    關鍵指標監(jiān)控和過程能力評估:通過采集生產線上的各種生產設備的實時運行數(shù)據(jù),實現(xiàn)全部生產過程中的可視化監(jiān)控,并且通過經驗或機器學習建立關鍵設備參數(shù)、檢驗指標的監(jiān)控策略,對出現(xiàn)違背策略的異常情況進行及時處理和調整,實現(xiàn)穩(wěn)定并不斷得到優(yōu)化的生產過程。


    數(shù)字孿生智慧工廠

    產品服務階段

    傳統(tǒng)設備運營模式下,對產品故障的處理要經過“發(fā)現(xiàn)故障—致電售后—售后維修”等一系列被動流程。然而隨著物聯(lián)網(wǎng)技術的成熟,許多大型工業(yè)產品都使用了大量傳感器來采集產品運行階段的信息,通過數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化,化“被動式服務”為“主動式服務”,在設備出事前進行預測,以便預防性更換部件,避免意外停機,改善用戶對產品的使用體驗。數(shù)字孿生在這個階段中可實現(xiàn)如下3個功能:


    遠程監(jiān)控和預防性維護。通過讀取智能工業(yè)產品的傳感器或控制系統(tǒng)的各種實時參數(shù),構建可視化的遠程監(jiān)控,并根據(jù)采集的歷史數(shù)據(jù)構建層次化的部件、子系統(tǒng)乃至整個設備的健康指標體系,利用人工智能技術實現(xiàn)趨勢預測。


    優(yōu)化客戶生產指標。工業(yè)裝備廠商可以通過采集海量數(shù)據(jù),構建針對不同應用場景、生產過程的經驗模型,幫助客戶優(yōu)化參數(shù)配置,改善裝備參數(shù)設置的合理性,從而提高產品質量和生產效率。


    產品使用反饋。通過采集工業(yè)產品實時運行的數(shù)據(jù),工業(yè)裝備廠商可以洞悉客戶對產品的真正需求,不僅能幫助客戶縮短新產品的導入周期、避免產品錯誤使用導致的故障、提高產品參數(shù)配置的準確性,更能精確掌握客戶需求,避免研發(fā)決策失誤。


    產品報廢/回收階段

    在生命周期的最后階段普遍面臨著報廢和回收的問題。此階段將記錄報廢/回收數(shù)據(jù),包括原因、產品使用壽命等,為下一代產品的設計改進和創(chuàng)新、同類型產品的質量分析及預測、基于物理的產品仿真模型和分析模型的優(yōu)化等提供數(shù)據(jù)支持。


    由此可見,產品制造完成后的服務與報廢階段,仍要實現(xiàn)物理產品的互聯(lián)互通,實現(xiàn)對物理產品的全生命周期閉環(huán)數(shù)據(jù)管理。在數(shù)據(jù)中心的運維場景中,保障配電系統(tǒng)及其它服務器設備的可靠性是實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心可用性的關鍵。為此,基于數(shù)字孿生的三維應急操作指導(emergency operation procedure, EOP)系統(tǒng)(圖),綜合手機的產品全生命周期信息,將設備可能發(fā)生事件的情況、應對的方法策略、運維操作指南直觀的分析顯示出來,確保運維人員可以迅速啟動、有序有效的組織實施各項應對措施。


    數(shù)據(jù)中心EOP系統(tǒng)

    (審核編輯: 光光)

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