智能制造是中國制造業(yè)發(fā)展的前進(jìn)方向，未來(lái)制造將結合人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數據等技術(shù)，進(jìn)一步改變了產(chǎn)品配置、生產(chǎn)計劃和實(shí)時(shí)決策，從而優(yōu)化盈利能力。智能制造里使用更多尖端的技術(shù)，例如物聯(lián)網(wǎng)將工廠(chǎng)里所有人、產(chǎn)品和設備連接起來(lái)，使得人類(lèi)和機器能夠協(xié)同工作，從而創(chuàng )建更高效、更具成本效益的業(yè)務(wù)流程。

隨著(zhù)智能制造技術(shù)的發(fā)展，生產(chǎn)可視化逐漸成為行業(yè)的重點(diǎn)創(chuàng )新領(lǐng)域，“數字可視化”按照生產(chǎn)調度及管理人員實(shí)際業(yè)務(wù)需要，以圖形化的方式呈現公司生產(chǎn)業(yè)務(wù)數據，多角度綜合展示公司原料經(jīng)常，裝置加工，物料庫存，產(chǎn)品出廠(chǎng)，能源消耗，質(zhì)量監測，安全環(huán)保關(guān)鍵績(jì)效指標等信息?！皵底謱\生”的應用大大增加了員工的工作效率，降低操作學(xué)習成本，在質(zhì)量把控和安全預警方面發(fā)揮出巨大的作用。

企業(yè)為什么需要“數字孿生”？

離散工業(yè)的研發(fā)成本普遍很高，而其中消耗最大的，是試錯成本。傳統工業(yè)當中，有人制造出一臺新設備，就必須全部造完，零部件組裝好，隨后試運行，運行的過(guò)程中發(fā)現錯誤，修改是很累的，零件拆了改，改了再裝，一次次人工試驗、動(dòng)手安裝，最終才能完成。

運用數字化技術(shù)（即實(shí)現“數字孿生”），能夠大幅降低研發(fā)過(guò)程中的試錯成本。就是這臺設備無(wú)需真的“造”出來(lái)，只需把每一個(gè)零部件的材料、物理屬性、形狀大小全部輸入電腦，怎樣運作的工作原理也輸入電腦。隨后由電腦來(lái)模擬它運行時(shí)是什么狀況，會(huì )有哪些效果。工程師如果覺(jué)得結果不過(guò)關(guān)，可以直接在電腦里修改設計。

“數字孿生”的工業(yè)應用，實(shí)質(zhì)上就是把現實(shí)中的工廠(chǎng)，從設備、流水線(xiàn)到車(chē)間，一切都轉化成數據，由電腦虛擬運作，產(chǎn)生一個(gè)個(gè)模擬結果。不滿(mǎn)意的部分，直接在電腦里改。如果等一切都已經(jīng)變成物理設備，成為真實(shí)的生產(chǎn)線(xiàn)，再提什么“數字化”，就為時(shí)已晚了。

智能制造生產(chǎn)如何構建機器數字孿生？

構建機器數字孿生，不僅僅是信息組織和表現形式的圖形化，更在于構建過(guò)程中，是將企業(yè)的知識體系貫穿其中，信息上下游之間的背景鏈路清晰明了。而在構建數字孿生的過(guò)程中，可以采用“雙模數字孿生”的方式，就是將幾何模型和和機理模型相互嵌套。結合不同的設計、制造和運維的階段，知識體系嵌入其中，最終在使用的時(shí)候，就可以實(shí)現知識自動(dòng)化。

01

建立物理幾何模型，對應物理實(shí)體

構建物理幾何模型，首先是從零配件開(kāi)始。例如，一臺煙草包裝機，有1.5萬(wàn)個(gè)零件，需要一一建模，并且建立設備零部件庫。這些零部件庫的最小單位為零件級別，如螺絲、螺母。主要數據獲取方式，包括從CAD軟件、數據表以及現場(chǎng)測繪開(kāi)始，構建實(shí)體等比的數字化模型。

02

建立機理模型，對應運行軌跡

機理模型，就是要將幾何空間的零部件，跟控制系統的機器動(dòng)作進(jìn)行匹配。機器的真實(shí)運動(dòng)軌跡，在幾何模型都有對應描述作。這其中，都是通過(guò)數據標簽，來(lái)標識零部件的狀態(tài)，并且跟控制邏輯相對應。例如，薄膜紙會(huì )剔除那些無(wú)法包裝的煙支和煙包。而煙支無(wú)法包裝的原因會(huì )有幾十種：薄膜褶皺、煙支重量不夠、圓周不夠圓、空投、漏氣、重量等。需要深入了解這些機理，然后將其做成模型和算法，并與幾何模型相對應。

03

三類(lèi)知識模型的構建

第一種是設計類(lèi)。要設備的設計資料出發(fā)，運用數字孿生技術(shù)，全面刻畫(huà)設備的物理屬性，實(shí)現虛擬設備對物理設備的真實(shí)映射，最終完成對物理設備的完全鏡像。

第二類(lèi)是制造知識模型的構建。運用數字孿生技術(shù)全面的刻畫(huà)設備與產(chǎn)品之間的屬性，實(shí)現虛擬設備與物理設備的數字模型真實(shí)映射。制造階段所涉及的知識按其特性可分為三類(lèi)：

（1）基礎知識：為裝備制造企業(yè)核心數據，企業(yè)組織結構、崗位、工種、人員、存貨檔案、固資編碼、供應商等信息。

（2）生產(chǎn)管理知識：如生產(chǎn)計劃、產(chǎn)品指標、原材料清單、績(jì)效考核指標等。

（3）設備知識：如供應商、規格型號、操作說(shuō)明、操作規程等。

第三類(lèi)是運維知識模型的構建?；谠O備服務(wù)知識模型，在采集的實(shí)時(shí)數據、歷史數據及領(lǐng)域知識等，共同實(shí)現設備的多維數字孿生模型構建。建立各種故障代碼、維修對策庫，并且提前通過(guò)虛擬模型，進(jìn)行仿真驗證，從而實(shí)現對機器狀態(tài)檢測、故障預測以及維修策略建議等功能。

以上三種知識模型的建立，都離不開(kāi)一套表達各種物品之間關(guān)系的知識圖譜，這是構建在行業(yè)規則之上的編碼體系，具有很強的支撐作用，能夠快速建立知識模型，并且用可視化的方式，將背后的知識體系表達出來(lái)。未來(lái)核心智能制造與人工智能融合，實(shí)現智能制造可視化，將成為制造業(yè)轉型發(fā)展的突破口。