数字孪生推动复杂制造系统智能化升级研究

　　■  谭翰雄

　　传统制造业企业常常面临生产效率低下、资源浪费、品质控制难、信息孤岛和协同困难等问题。作为现实世界系统的数字模型或副本，数字孪生利用来自传感器和物联网设备的数据提供数字表示，从而实时模拟物理对象或系统，能帮助企业实现全价值链的协同和整合，也为破解信息割裂和协同低效问题提供了可能。围绕复杂制造系统智能化升级展开数字孪生研究，既有助于提升生产调度的科学性、设备运维的预见性，也能促使工艺知识沉淀并实现跨部门协同，进而使制造模式由被动应对变为主动优化。因此，本文在认识数字孪生和复杂制造系统内在联系的基础上，探索全要素数字化映射、生产运行动态优化、全生命周期智能运维升级路径，旨在为复杂制造系统智能化升级提供参考。

　　数字孪生与复杂制造系统基础认知

　　复杂制造系统是由供应链管理技术、信息交流技术、生产管理系统技术、物流控制技术等支撑的复杂系统，其内部存在大量交互要素、复杂结构以及各种因素干扰。设备状态变化、订单插单、物料延迟、人员操作不同、外部市场波动都会影响系统运行，使系统呈现出非线性、动态性、不确定性的特点。传统制造执行方式大多依靠局部数据以及静态计划，无法及时对扰动的影响范围进行判断，也无法对资源进行合理调配，造成产能利用率不平衡、制品堆积、交货时间延长等问题。对这类系统进行智能化升级，需建立可以体现系统总体运作逻辑并能实现即时互动的数字载体。

　　数字孪生是利用数字技术建立的与现实世界中物理实体或者系统相对应的虚拟模型，实现对物理实体或系统的监测、仿真、预测和优化。复杂制造环境下，数字孪生可将设备、工位、仓储、物流以及供应链节点联系起来，建立从订单到交付的虚实映射关系，从而为生产状况监控、瓶颈识别、方案推演以及故障预估提供共同根基。复杂制造系统与数字孪生融合可以促使制造系统由经验驱动转向数据和模型共同驱动。

　　数字孪生推动复杂制造系统智能化升级的实践路径

　　构建制造系统全要素数字化映射体系。数字孪生推动复杂制造系统智能化升级需构建制造系统全要素数字化映射体系，使物理生产现场中的各种要素在虚拟空间中具有可计算、可关联以及可追溯的数据表达，并能够和现场状态同步。复杂制造系统中设备、物料、人员、环境、工序状态分散在不同的系统和现场点位上，需根据对象特征布置振动、温度、电流、视觉、射频识别等传感装置采集实时数据，并按照统一编码规则对设备编号、物料批次、工位属性、工艺参数进行标准化。数据经清洗、时间对齐和语义映射后汇入数据中台，与制造执行系统、企业资源计划、仓储管理系统等数据进行关联，生成包含订单、计划、执行、质量、设备、物流等在内的统一数据视图，为后续模型计算提供可靠输入。全要素数字化映射还需要设备模型、物料模型、工序模型、人员和环境模型共同支撑，其中，设备模型反映运动逻辑、能耗特点及故障情形，物料模型记载批次、位置、状况和流转路线，工序模型表达加工顺序、节拍需求和质量约束，人员和环境模型则反映操作权限、作业区域和安全状况。而后，再利用三维引擎、仿真算法、数据库技术将几何模型和实时数据流绑定，使虚拟场景中设备的状态、物料的位置、生产进度等随现场变化调整。当设备出现故障、物料不足或者工序延迟时，虚拟模型可同步显示异常并支持回溯分析，管理者在可视化的界面即可看到整个生产流程状态，实现生产状态的实时分析。

　　动态优化调控生产运行全过程。复杂制造系统存在着多订单、多工序、多设备共用、物料约束等问题，传统静态排产难以满足交期、产能、成本、设备负荷等多方面要求。针对这一问题，可以在数字孪生环境中建立生产调度模型，将订单优先级、工艺路线、设备能力、物料齐套情况等作为约束条件，对不同排产方案进行仿真对比，评价方案在生产周期、在制品数量、设备利用率和能耗等方面的表现。针对关键设备运行参数，通过虚拟仿真测试不同速度、温度、压力、进给等加工效果。仿真结果反馈至制造执行系统，得到可以执行的调度指令和工艺参数建议。此外，生产现场工况变化、设备性能下降、紧急插单、物料延迟等无法避免，数字孪生技术可依托实时数据识别实际运行与计划之间的偏差，并迅速评估这些偏差带来的影响。当某台设备实际节拍小于计划、某道工序存在质量波动时，虚拟模型可以推演调整后续工序顺序、更换备用设备、重新安排人员或者改变物流路径后的效果，帮助管理者选择扰动最小的调整方案。对于连续生产环节，数字孪生技术可根据传感器的数据对温度、压力、流量等参数做动态修正，使设备处于稳定工况。调控结果再回传到虚拟模型中，形成一个感知、分析、决策、执行的闭环，从而提高生产运行效率和稳定性，助力复杂制造系统智能化升级。

　　搭建全生命周期智能运维与管控机制。在产线建设以及工艺改进之前，即前期规划阶段，企业可借助数字孪生技术搭建虚拟产线，针对设备布置、物流走向、产能节拍以及人员安排进行模拟，从而预先发现瓶颈工位、碰撞风险及产能不匹配等问题，缩减后期的返工及调试费用。进入生产阶段后，虚拟模型与现场数据保持同步，对设备状况、质量指标、能耗水平、订单进度进行实时监控，出现异常趋势时发出预警并协助调度。生产方案、工艺参数、质量标准可在虚拟环境中不断检验，从而保证中期控制既及时又具有预见性。在后期复盘与迭代优化环节，复杂制造系统在长期运行过程中会产生大量设备运行、维修记录、质量检测以及能耗等数据，数字孪生可将这些数据与虚拟模型结合，剖析设备退化规律、故障前兆以及维护周期，进而实现从定期修理到预测性修理的转变。对于反复出现的质量缺陷、效率瓶颈，可利用历史数据回放、模型仿真确定原因，评估改造方案效果，将有效经验固化成规则和知识库，为后续生产提供指导。虚拟模型也需随着现场变化、工艺更新以及设备改造不断校准，以保证与物理系统一致。采用全生命周期智能运维与管控后，制造资源在规划、执行、维护三者之间可实现更合理的配置，设备停机时间以及质量损失得到有效控制，复杂制造系统智能化升级由单点应用转变为体系化推进。

　　数字孪生对复杂制造系统智能化升级的推动作用体现为全方位数据映射、生产运作动态优化以及全生命周期运维管控。依靠统一的数据底座以及高保真模型，制造现场状态得以实时感知和推演，调度决策以及工艺调整不再依赖经验判断，设备维护和系统更新获得数据支持。随着人工智能、边缘计算、工业互联网的深度融合，未来数字孪生将在自适应调度、自主诊断、跨企业协同等方面发挥更大作用，但仍需关注数据安全、模型可信度、实施成本等问题，以更好赋能复杂制造系统智能化升级。

　　（作者单位：中南林业科技大学机械与智能制造学院）