内刊访谈

[特别策划] 工业互联网+数字孪生赋能 企业智能化转型

发表时间:2020-04-06 15:49:58


文/刘丽兰 施战备 张祥玉
 

  刘丽兰: 上海大学机电工程与自动化学院副院长,教授

  施战备: 参数技术(上海)软件有限公司高级经理

  张祥玉: 上海大学博士研究生

 

  提话:工业互联网是我国制造业智能化、服务化转型的重要推动力,数字孪生是物理世界与信息世界交互与融合的重要技术手段。立足制造业视角,讨论了数字孪生的内涵和国内外发展现状,提出了工业互联网+数字孪生赋能企业智能化转型机制、架构及其核心技术,最后结合具体案例阐述了数字孪生在制造业中的典型应用。

 

  近年来,以大数据、人工智能为代表的新一代信息技术蓬勃发展,世界各国逐渐认识到新一代信息技术是推动工业变革和转型升级的重要驱动力[1]。2012 年美国率先提出“先进制造业伙伴计划”,推动高端制造业重返美国。2013 年德国提出“工业4.0”战略,旨在通过构建信息物理系统(cyber-physical systems,CPS)推动制造业智能化转型。2015 年我国发布了《中国制造2025》,提出以新一代信息技术与制造业深度融合为主线,以推进智能制造为主攻方向,不断提升企业的产品质量、生产效率和服务水平。不同国家基于各自的基础和优势,提出了本国发展现代工业的不同策略和路径,但本质都是实现新一代信息技术与工业的深度融合,充分发挥数据价值,赋能制造业智能化转型,全面提高发展质量和核心竞争力。

  CPS把物理、机械与模型、知识整合到一起,实现了系统的自我适应与自动配置,工业互联网平台是CPS的落地和支撑平台。数字孪生是CPS建设的一个重要基础环节,以数字孪生(digital twin, DT)模型为代表的工业机理和知识的数字化积累、运用和发展,以工业互联网为

  代表的新一代信息技术与工业融合体系架构的应用与实践,是我国制造业聚焦自身优势、推动自身变革、赶超国外行业巨头、实现“弯道超车”的关键。针对工业互联网+数字孪生赋能企业智能化转型,本文从数字孪生内涵和发展现状、工业互联网+数字孪生系统框架和数字孪生在制造业中的应用探索等三方面进行阐述。

 

  数字孪生内涵和发展现状
 

  一、何为数字孪生

  数字孪生也称为数字孪生技术,是一种实现物理系统向信息空间数字化模型映射的关键技术,它通过充分利用布置在系统各部分的传感器,对物理实体进行数据分析与建模,形成多学科、多物理量、多时间尺度、多概率的仿真过程,将物理系统在不同真实场景中的全生命周期过程反映出来。借助于各种高性能传感器和高速通信,数字孪生可以通过集成多维物理实体的数据,辅以数据分析和仿真模拟,近乎实时地呈现物理实体的实际情况,并通过虚实交互接口对物理实体进行控制。数字孪生主要由三部分组成:1) 物理空间的物理实体;2) 虚拟空间的虚拟实体;3) 虚实之间的连接数据和信息[2]。就数字孪生的概念而言,目前仍没有被普遍接受的统一定义。
 


 

  数字孪生体是指与现实世界中的物理实体完全对应和一致的虚拟模型,可实时模拟自身在现实环境中的行为和性能,也称为数字孪生模型。一些学者也将数字孪生体翻译为数字镜像、数字映射、数字孪生、数字双胞胎等。可以说,数字孪生是技术、过程和方法,数字孪生体是对象、模型和数据。数字孪生技术不仅可利用人类已有理论和知识建立虚拟模型,而且可利用虚拟模型的仿真技术探讨和预测未知世界,来发现和寻找更好的方法和途径,因此,数字孪生技术为当前制造业的创新和发展提供了新的理念和工具。

  (一)数字孪生与CAX工具软件的关系

  CAX软件进行的建模和仿真是对物理实体几何特征和物理特性的再现,它的作用是向前推动,是对物理实体的单向预测分析。

  数字孪生强调的是闭环控制关系,在工业互联网等实时性的数据采集和控制技术的支持下,实现双向的数据采集和干预控制也就有了可能。建模仿真的目的是为了评估,评估的目的是为了预测,预测的目的是为了决策,决策的目的是为了优化,优化的目的是为了实现对实体的纠偏干预,从而实现闭环的数字孪生控制,从这个角度来说,当前的建模与仿真下一步发展目标,是从离线走向在线,从软件为主走向软硬一体融合。

  (二)数字孪生与工业软件或工业APP的关系

  工业软件是产品研发过程中知识经验的软件物化,工业APP是通过建立工业互联网平台形成工业软件系统或模块的互操作机制。在工业互联网语境下,工业APP通过工业现场业务总线/中台和数据总线/中台的事件驱动与数据服务的方式,通过配置即可实现与其他工业APP的集成和互操作,从而形成支持业务运行的动态可重构系统。

  数字孪生是从一个回路的角度所描述的闭环系统。但数字孪生闭环回路当中的决策分析环节,即体现为数字孪生体,一般都是以软件的形式作为展现载体。从这个角度来说,数字孪生体也是工业软件的一种,其核心功能是基于知识经验沉淀的推理分析,内嵌了机理或者决策模型,其本质上是扩展了工业软件的范围与内涵。

  (三)数字孪生与数字主线的关系

  伴随着产品数字孪生体,美国空军研究实验室和NASA也同时提出了数字主线(Digital Thread)的概念。Kraft提出的数字纽带是一种可扩展、可配置的企业级分析框架[3]。在整个系统的生命周期中,通过提供访问、整合以及将不同/分散数据转换为可操作信息的能力来通知决策制定者。数字主线可无缝加速企业数据—信息—知识系统中的权威/发布数据、信息和知识之间的可控制相互作用,并允许在能力规划和分析、初步设计、详细设计、制造、测试以及维护采集阶段动态实时地评估产品在当前和未来提供决策的能力。数字主线为在正确的时间将正确的信息传递到正确的地方提供了条件,使得产品生命周期各环节的模型能够及时进行关键数据的双向同步和沟通。
 


 

  也就是说,数字主线为数字孪生体提供了访问、整合和转换能力,其目标是贯通产品生命周期和价值链,实现全面追溯、双向共享/交互信息、价值链协同。由此可见,数字孪生体是对象、模型和数据,数字主线是方法、通道、链接和接口;通过数字主线可以交换、处理产品数字孪生体的相关信息。

  二、数字孪生国内外发展现状

  数字孪生的概念是由美国密歇根大学Michael Grieves教授与NASA专家John Vickers共同提出的,并于2003年在格里夫斯教授的PLM课程上被首次引入。在数字孪生概念提出的随后十几年里,与其理论和应用相关的研究层出不穷,使得数字孪生的概念不断完善,应用领域也在不断扩展,表1从理论(标准)方面和应用方面介绍数字孪生的发展现状。

  可以发现,已有学者和企业对数字孪生的理论及相关应用进行了初步探索,但在实际应用过程中仍存很多问题,例如:

  (1) 缺乏系统的数字孪生理论和应用准则

  目前对数字孪生的研究及应用主要集中在模型构建、数据采集方面,在信息物理数据融合、虚实映射策略、交互与协同等方面的理论与技术比较缺乏,导致数字孪生落地过程中缺乏相应的理论和技术支撑。
 

表1 数字孪生国内外发展现状

 

  (2) 数字孪生驱动的应用产生的比较优势不明晰

  目前对数字孪生的研究尚处于概念阶段,数字孪生的应用研究还处于初期,在产品设计、制造、服务过程中,数字孪生的比较优势不明晰,应用过程中所需攻克的问题及使用的核心技术不清楚。

  (3) 在产品生命周期各阶段的应用不全面

  在产品的全生命过程中,当前数字孪生主要应用在产品的维护和健康管理等方面,在产品设计及研发、产品工艺优化、装配与检测过程以及物流管理等方面应用较少。

 

  工业互联网+数字孪生系统框架
 

  一、工业互联网平台与数字孪生

  工业互联网平台最先由美国提出,是物联网、大数据、人工智能等新兴技术与制造业深度融合的产物。Gartner认为,工业互联网平台是指一组集成的软件能力,对那些资产密集型的行业,提高对工厂、技术设施和设备的控制优化、运营可视化和决策辅助[4]。

  工业互联网平台的本质就是实现IT/OT数据采集、聚合、建模、分析,构建全寿期、全价值链的闭环产品数字链路,以支持快速、灵活的前端工业应用,这正好契合了数字孪生深入应用所面临的挑战和问题。工业互联网平台的应用和推广,为数字孪生的应用奠定了坚实的资源配置和数据协同基础,为数字孪生赋予了新的生命力。

  二、工业互联网+数字孪生系统运行机制

  给出如图所示的工业互联网+数字孪生系统框架,该框架由物理对象层、数字孪生层和应用服务层组成,其中数字孪生层处于核心位置。数字孪生层包括产品数字主线、数字孪生工厂以及工业互联网平台。

  首先,在产品数字主线层面,数字孪生与工业互联网贯穿于产品全生命周期过程。借助于工业互联网的数据聚合和建模技术,使所有数字产品和物理产品的生产、服务过程互联,数字孪生体为产品生命周期的所有阶段实现虚实映射。具体来说,在产品设计阶段,所有的产品要素(包括市场需求、用户评审、供应商、成本、以及物理产品运行的实时工况数据等),可以通过工业互联网平台聚合、建模后,通过数字孪生体反馈到工程师桌面,并可用于进一步的仿真验证和分析。在产品制造阶段,借助数字孪生车间,产品设计阶段建立的数字孪生体,升级为带有工艺信息,质量信息,结构和材料信息的模型,可实时反馈产品的生产执行状态,以及人、机、料、法、环等各生产要素的实时配套情况。在服务阶段,通过叠加工业互联网平台采集的产品实时工况数据、位置信息和用户数据等,数字孪生体可提供实时远程监控、监控诊断和预测性维护等,提升服务效率和用户满意度。
 


 

  其次,在工厂的数字孪生层面,包括工厂内部的生产执行和工厂之间的数字化运营。数字孪生工厂提供了所有必要的工厂实现智能化生产的条件,所有工厂的生产资源,包括机器、人员、材料和环境与企业服务系统相连接,在正式大规模生产之前,在虚拟车间进行虚拟生产,以便制定和优化加工工艺。当进行正式量产后,基于实体车间、虚拟车间之间的交互迭代,在生产服务系统中可实现实时调度,从而提高生产效率。此外,生产资源跟踪有助于通过物理车间和虚拟车间之间的实时同步和生产资源的预测仿真,实现资源的预测与健康管理。结合网络化协同制造模式,将原来孤立和封闭的工厂或企业通过工业互联网平台互联,形成虚拟企业协作网络。在产品设计阶段,考虑到后续制造的可行性(包括材料、加工能力、成本等),可以根据上下游企业的生产能力进行快速有效的设计。同时,根据工业互联网平台共享的生产能力历史资料,可以进行原材料准备和劳务派遣的仿真模拟。此外,该生产模式能够促进产业链的演变,促进产业升级和产品不断改进,降低生产成本。

  基于以上分析,得出以下几点判断:

  (1) 数字孪生是闭环CPS过程的典型体现,是信息物理融合的重要载体,具有“虚实同步、以虚控实”的特点。

  (2) 仿真验证是数字孪生对制造业的重要价值。在产品的全生命周期中,任何可能的变化都可以在产线投产、工艺切换、维修操作前进行试错、验证,节省时间与成本。

  (3) 数字孪生的核心目的在于决策。数字孪生的目标是建立实现与物理实体全生命周期相对应的数字孪生体,并在此基础上实现双向的数据采集和干预控制,强调的是闭环控制关系。

  工业互联网泛在化基础设施能力是支持数字孪生得以实现的基础,数字孪生是工业互联网平台贯通软硬环节的有效支撑。数字孪生所强调的物理实体的状态数据采集,尤其是实时的数据采集以及数字孪生体对物理对象决策、执行的干预,均与工业互联网存在密切的关系。

  三、核心技术

  (一)数据实时感知层面

  物理对象间互联与共融技术。旨在实现产品生命周期的实时状态感知,实现物理实体和虚拟实体之间的同步。包括:1高可靠性和高灵敏度的传感技术;2异构制造资源协议解析与数据获取技术。

  数字物理映射与匹配技术。构建基于数字主线的数字与物理映射过程。包括:1映射模型构建技术;2虚实双向映射机制;3逻辑映射技术;4数字主线技术。

  高效处理与交互技术。主要实现来自数字孪生产品和车间的海量数据的高效处理和交互。包括:1多源/多粒度模态数据融合与封装技术;2数据分类存储技术;3数据演化分析技术和数据可视化技术。
 


 

  (二)建模与分析层面

  高保真建模、仿真与验证技术。旨在实现虚拟环境下的高保真仿真实体,真实地再现实体的历史状态,并实现其预测仿真和PHM[5]。包括:1多学科多尺度耦合建模技术;2快速三维建模技术;3模型轻量化技术;4模型治理技术。

  强大的计算和分析技术。它是为了提供强大的智能决策计算和分析能力。包括:1自适应算法配置技术;2深度学习技术;3基于人工智能的大数据分析技术。

  (三)应用服务层面:

  在应用服务层面,以产品全生命周期为依据,阐述各阶段涉及的核心技术。

  产品设计阶段:1信息交互及协同机制;2数字孪生驱动的设计过程迭代优化技术;3产品数据管理技术。

  产品制造阶段:1工艺过程建模与仿真技术;2车间设备健康管理技术;3产品质量实时控制与分析技术;4车间能耗优化及预测技术;5物料智能跟踪与配给技术; 6基于孪生数据的装配精度分析与可装配性预测技术;6装配现场实物与装配模型的关联机制。

  产品服务阶段:1质量追踪与回溯技术;2产品预测性维护技术;3基于AR的维修指导技术;4虚拟/增强现实技术。

 

  数字孪生在制造业中的应用探索
 

  数字孪生体在制造业中的主要作用如下:

  (1) 模拟、监控、诊断、预测和控制产品在现实环境中的形成过程和行为;

  (2) 从根本上推进产品全生命周期各阶段的高效协同,驱动企业产品创新;

  (3) 数字化的产品全生命周期档案,为全过程质量追溯和产品研发和工艺的持续改进奠定了数据基础。

  下面运用两个应用案例详细说明数字孪生在制造业中的应用价值,其中案例一对应上述主要作用1和2,案例二对应上述主要作用3。

  案例一:基于数字孪生的数字车间示范应用

  本案例研究平台是上海大学智能制造及机器人重点实验室智能产线,该案例实现了对车间信息的统一采集、管理和传输,通过相对应的模型轻量化处理,完成了虚实同步分析的数字孪生应用,实现了数字孪生智能化产线的基础工作,为以后应用开发更多的数字孪生技术奠定了基础。在数字仿真的系统开发图中,左侧为数字孪生视图,右侧是摄像头拍摄的真实产线,通过动态对比,可以动态驱动和实时展示,实时监测车间生产健康状态。
 

 
 

  案例二:汽车后桥装配线同步监控与装配工艺优化

  本案例研究平台为上海华域智能装备科技股份有限公司汽车后桥架自动化装配线,该装配生产线为半自动化生产线,配有多个自动站辅助生产,目前拥有15台FANUC工业机器人、2台Q-COS工作台、环形线体、10把DATA LOGIC固定式扫描器、电动扳手套筒及保护器、RFID读写器、条码打印机、自动工作站、光栅、视觉检测相机模块以及多种传感器等设备,开发基于数字孪生的装配工艺优化系统。
 


 

  为了方便查看监控系统中的生产状态、设备运行状态、产品装配状态等,构建了四种相机切换模式,分别为:第一人称全局模式、相机自动漫游模式、多工位夹具跟随模式、CCTV多监控点模式。
 


 

  为更好地实现人机交互,增强信息可视化效果,引入UGUI界面。将实时采集到的工位状态信息及工艺质量信息通过数据传输接口导入平台中,通过索引相应的游戏物体的参数,实时驱动UI面板中数据的动态变化,实现物理装配线工艺数据与虚拟装配线工艺数据的同步,实现装配工艺优化。

 

  参考文献:

  1. ZHOU J, LI P G, ZHOU Y H, et al. Toward new-generation intelligent manufacturing[J]. Engineering, 2018, 4(1): 11-20.

  2. 杨林瑶, 陈思远, 王晓, 等. 数字孪生与平行系统: 发展现状、对比及展望[J]. 自动化学报, 2019, 45(11):2001−2031.

  3. KRAFT E M. HPCMP CREATETM-AV and the air force digital thread[C] // Proceedings of the 53rd AIAA Aerospace Sciences Meeting. Reston, Va., USA: AIAA, 2015: No. 0042.

  4. Gartner. Getting started: How to strategize, prepare, plan and manage enterprise IoT projects.

  5. CHENG J F, ZHANG H, Tao F, et al. DT-II: Digital twin enhanced Industrial Internet reference framework towards smart manufacturing[J]. Robotics and Computer Integrated Manufacturing, 2020, 62 (101881):1-14.