導(dǎo)讀:隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的發(fā)展,新一代信息技術(shù)與制造業(yè)正在深度融合,人們與物理世界的交互方式正在發(fā)生轉(zhuǎn)折性的變化。數(shù)字化轉(zhuǎn)型,正在成為企業(yè)的重要戰(zhàn)略,而數(shù)字孿生,則成為全新焦點(diǎn)。本文通過對數(shù)字孿生在工廠中的實(shí)際應(yīng)用,為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了一套落地可行的方法。
引言
工業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,需要面臨制造理念、組織方式和商業(yè)模式的多種變革。一個(gè)產(chǎn)品,從設(shè)計(jì)理念開始,經(jīng)歷了制造、使用和報(bào)廢,跨越了時(shí)空,呈現(xiàn)出一個(gè)完整的生命周期。如果設(shè)想這種產(chǎn)品有一本履歷表,那么它將忠實(shí)地記錄了這個(gè)產(chǎn)品的各階段生命周期相關(guān)的數(shù)據(jù)。各種健康狀況和風(fēng)險(xiǎn),都會(huì)一目了然,然而事實(shí)卻并非如此。對于制造商而言,各階段的數(shù)據(jù)通常呈現(xiàn)孤立、分散的特征,尤其是用戶對于產(chǎn)品使用過程中,基本就是黑匣子。數(shù)據(jù)的分裂,讓產(chǎn)品的各個(gè)階段,都成為一座座孤島而互不相連,數(shù)據(jù)失去了流動(dòng)性,大大約束了人們的洞察力。
數(shù)字孿生,作為連接實(shí)體與數(shù)字空間的一種高保真、實(shí)時(shí)互動(dòng)的可視化模型,隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,成為一種全新而有效的解決方案。工廠的設(shè)備,可以通過實(shí)時(shí)可視化的數(shù)字孿生,模擬機(jī)器在生產(chǎn)系統(tǒng)中的表現(xiàn),通過虛實(shí)交互、數(shù)物融合和知識自動(dòng)化,形成一線操作者和管理者的決策支撐系統(tǒng),提供更加實(shí)時(shí)、高效、智能的服務(wù)[1]。
一、研究背景
企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,圍繞著數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)而來。而數(shù)據(jù)要真正產(chǎn)生的價(jià)值,需要靠企業(yè)知識體系來提供。因此,數(shù)字化轉(zhuǎn)型,首先需要面對的是企業(yè)知識的梳理。但是傳統(tǒng)的知識體系,往往呈現(xiàn)非常僵化的狀態(tài)。例如,工程圖檔往往是企業(yè)的重要知識資產(chǎn),但很多制造企業(yè)都是采用傳統(tǒng)的圖紙檔案管理方式,以“底圖”或“藍(lán)圖”的形式,進(jìn)行分類、分密級歸檔保存。而代表企業(yè)重要的知識體系,如工藝說明、操作手冊、工程文件等,已經(jīng)隨著企業(yè)信息化應(yīng)用的逐步發(fā)展,一般都是通過掃描后進(jìn)行管理。
然而這些圖紙、電子文檔所保存的知識,都是靜態(tài)、分散和割裂的。顆粒度太大,缺乏語義的連接,無法實(shí)現(xiàn)相互之間的關(guān)聯(lián),流動(dòng)性很差。這種知識體系,只是被收藏起來,但卻無法高效重復(fù)使用。對于資深工程師而言,這只是一種儲存方式而已,因?yàn)樾畔⒉檎叶裕匀环浅5托В欢鴮τ诮?jīng)驗(yàn)不足的員工而言,這些知識則像是被隱藏起來。
面臨數(shù)字化轉(zhuǎn)型,由于缺乏系統(tǒng)性的知識體系支撐,因此工業(yè)企業(yè)呈現(xiàn)出如下的困境:
1)工業(yè)場景復(fù)雜,存在海量多源異構(gòu)的工業(yè)數(shù)據(jù),多樣性、復(fù)雜性的工業(yè)數(shù)據(jù),造成工業(yè)場景信息孤島化,數(shù)據(jù)利用價(jià)值低。
2)工業(yè)場景中,存在顯性知識與隱性知識,各種結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化知識,知識關(guān)聯(lián)性弱。
3)人工智能(AI)正在逐漸成為大數(shù)據(jù)分析的重要技術(shù),但是傳統(tǒng)AI訓(xùn)練,過度依賴人工開發(fā)算法。它無法關(guān)聯(lián)自然語言所對應(yīng)的概念、屬性、關(guān)聯(lián)性等。
4)隨著工業(yè)數(shù)字化普及,海量的CAD、CAE文件以及數(shù)字化的各類文檔、說明書、操作手冊等,信息量暴增,給用戶決策帶來新的痛點(diǎn)。
5)工業(yè)知識專業(yè)性強(qiáng),且涉及技術(shù)領(lǐng)域廣。零散化的知識晦澀難懂,工業(yè)術(shù)語解釋專業(yè)性強(qiáng),經(jīng)驗(yàn)知識傳播、傳承困難。
而通過知識圖譜,可以將各種概念,通過編碼連接的方式,形成語義連接,將隱形的知識顯性化;而數(shù)字孿生技術(shù),則可以在傳統(tǒng)靜態(tài)模型中,增加了實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)的反饋,動(dòng)態(tài)記錄,并且用可視化的方式進(jìn)行展現(xiàn)。這將徹底改變原有的知識管理方式,激活沉默的知識資產(chǎn),從而幫助人們重新認(rèn)識、管理和控制機(jī)器世界。
二、構(gòu)建數(shù)字孿生的方法論
構(gòu)建機(jī)器數(shù)字孿生,不僅僅是信息組織和表現(xiàn)形式的圖形化,更在于構(gòu)建過程中,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(gòu)建數(shù)字孿生的過程中,可以采用“雙模數(shù)字孿生”的方式,就是將幾何模型和和機(jī)理模型相互嵌套。結(jié)合不同的設(shè)計(jì)、制造和運(yùn)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(xiàn)知識自動(dòng)化。
01建立物理幾何模型,對應(yīng)物理實(shí)體
構(gòu)建物理幾何模型,首先是從零配件開始。例如,一臺煙草包裝機(jī),有1.5萬個(gè)零件,需要一一建模,并且建立設(shè)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(shù)據(jù)獲取方式,包括從CAD軟件、數(shù)據(jù)表以及現(xiàn)場測繪開始,構(gòu)建實(shí)體等比的數(shù)字化模型。
02建立機(jī)理模型,對應(yīng)運(yùn)行軌跡
機(jī)理模型,就是要將幾何空間的零部件,跟控制系統(tǒng)的機(jī)器動(dòng)作進(jìn)行匹配。機(jī)器的真實(shí)運(yùn)動(dòng)軌跡,在幾何模型都有對應(yīng)描述作。這其中,都是通過數(shù)據(jù)標(biāo)簽,來標(biāo)識零部件的狀態(tài),并且跟控制邏輯相對應(yīng)。例如,薄膜紙會(huì)剔除那些無法包裝的煙支和煙包。而煙支無法包裝的原因會(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(jī)理,然后將其做成模型和算法,并與幾何模型相對應(yīng)。
03三類知識模型的構(gòu)建
第一種是設(shè)計(jì)類。要設(shè)備的設(shè)計(jì)資料出發(fā),運(yùn)用數(shù)字孿生技術(shù),全面刻畫設(shè)備的物理屬性,實(shí)現(xiàn)虛擬設(shè)備對物理設(shè)備的真實(shí)映射,最終完成對物理設(shè)備的完全鏡像。
第二類是制造知識模型的構(gòu)建。運(yùn)用數(shù)字孿生技術(shù)全面的刻畫設(shè)備與產(chǎn)品之間的屬性,實(shí)現(xiàn)虛擬設(shè)備與物理設(shè)備的數(shù)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:
(1)基礎(chǔ)知識:為裝備制造企業(yè)核心數(shù)據(jù),企業(yè)組織結(jié)構(gòu)、崗位、工種、人員、存貨檔案、固資編碼、供應(yīng)商等信息。
(2)生產(chǎn)管理知識:如生產(chǎn)計(jì)劃、產(chǎn)品指標(biāo)、原材料清單、績效考核指標(biāo)等。
(3)設(shè)備知識:如供應(yīng)商、規(guī)格型號、操作說明、操作規(guī)程等。
第三類是運(yùn)維知識模型的構(gòu)建。基于設(shè)備服務(wù)知識模型,在采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)及領(lǐng)域知識等,共同實(shí)現(xiàn)設(shè)備的多維數(shù)字孿生模型構(gòu)建。建立各種故障代碼、維修對策庫,并且提前通過虛擬模型,進(jìn)行仿真驗(yàn)證,從而實(shí)現(xiàn)對機(jī)器狀態(tài)檢測、故障預(yù)測以及維修策略建議等功能。
以上三種知識模型的建立,都離不開一套表達(dá)各種物品之間關(guān)系的知識圖譜,這是構(gòu)建在行業(yè)規(guī)則之上的編碼體系,具有很強(qiáng)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(dá)出來。
三、數(shù)字孿生提升現(xiàn)場員工能力
在知識體系的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了高保真的數(shù)字孿生,就可以在現(xiàn)場,提高員工的判斷力,從而提升工廠的運(yùn)營效率。
01化簡為繁,輕松看透機(jī)器的奧秘
機(jī)器作為工業(yè)生產(chǎn)的必備工具,可視化管理是工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型必經(jīng)階段。而數(shù)字孿生,則更勝一籌,不僅僅讓使用者對設(shè)備有形象具體的圖形理解,對設(shè)備現(xiàn)實(shí)的狀況及所有參數(shù)數(shù)據(jù)等信息一目了然,而且以非常體系化的方式,引導(dǎo)用戶輕松使用機(jī)器。
設(shè)備數(shù)字孿生,可以將一臺機(jī)器以3D的形式,展示設(shè)備整機(jī)、部套、零件之間的層次關(guān)系。用戶可以借助于導(dǎo)航樹,在煙機(jī)的不同零部件之間進(jìn)行自由切換,深度了解。數(shù)字孿生會(huì)呈現(xiàn)出拆分動(dòng)畫,逐級遞進(jìn),用戶可以直接與場景中的3D對象進(jìn)行交互,用層層“爆炸圖”的方式,查看機(jī)械零件、子部件的詳細(xì)信息。
設(shè)備的元器件、油路、氣路等,都是等比例建模,攜帶各種屬性信息。設(shè)備數(shù)字孿生,就像為操作者提供了一臺CT機(jī),看到機(jī)器的各種結(jié)構(gòu)和屬性,從而對機(jī)器有著深刻的了解。
02聰明機(jī)器傻瓜式操作:“虛擬專家”在線培訓(xùn)
基于數(shù)字孿生技術(shù)創(chuàng)造出來的3D互動(dòng)模擬的在線培訓(xùn)系統(tǒng),可以實(shí)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)與虛擬仿真的統(tǒng)一。它突破了“分別翻看圖紙說明書“的傳統(tǒng)培訓(xùn)模式的限制,而是直接“在線手把手”。各種不同的操作規(guī)范、說明手冊等,都被統(tǒng)一集成到一個(gè)界面上,每一步行動(dòng)都有說明和提示。在大大縮短培訓(xùn)周期的同時(shí),豐富了培訓(xùn)內(nèi)容,并減少了現(xiàn)場實(shí)訓(xùn)的成本損耗和危險(xiǎn)性。以前一臺進(jìn)口的高端煙草機(jī)械,即使是成熟的工人,完全掌握一臺機(jī)器,需要用兩三年。而現(xiàn)在生手工人,只需要3-6個(gè)月就可以完全上手,大大減少了對熟練工人的依賴性。
03提升設(shè)備運(yùn)行效率,實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)
傳統(tǒng)設(shè)備管理工作中,設(shè)備監(jiān)管、設(shè)備控制、設(shè)備維護(hù)、庫存管理等各個(gè)業(yè)務(wù)模塊之間數(shù)據(jù)不互通互聯(lián),存在信息孤島。同時(shí)還存在設(shè)備管理效率較低、設(shè)備維護(hù)成本高等問題。而基于數(shù)字孿生的設(shè)備管理應(yīng)用,能夠讓現(xiàn)場發(fā)生故障的時(shí)候,不僅僅是知其然,而且知其所以然。
例如機(jī)器如果發(fā)生停機(jī)故障,傳統(tǒng)方式需要統(tǒng)治維修人員,然后去現(xiàn)場排查,排查往往又需要半天時(shí)間,找到故障原因。機(jī)器非計(jì)劃停產(chǎn),會(huì)給企業(yè)帶來很大的損失。但這種現(xiàn)象,在車間里非常普遍。
而通過機(jī)器數(shù)字孿生,就可以在車間的任何一臺人機(jī)界面上,直接就可以看到什么位置、何種部件、發(fā)生了何種故障。如圖3中所示意。
這種基于設(shè)備服務(wù)知識模型,能夠?qū)υO(shè)備狀態(tài)進(jìn)行評估,準(zhǔn)確預(yù)警,從而幫助優(yōu)化設(shè)備檢測、維修計(jì)劃安排和人力資源分配,大大提高了設(shè)備的運(yùn)行效率與可靠度。
這種應(yīng)用,也可以在云平臺上,對多個(gè)系統(tǒng)實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程管理,并且可以細(xì)化到產(chǎn)線級、設(shè)備級、零部件級的運(yùn)行狀態(tài),了解設(shè)備故障問題嚴(yán)重程度、故障描述、處理方法等
而下一步,設(shè)備數(shù)字孿生將進(jìn)一步推動(dòng)智能機(jī)器的進(jìn)化,實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)的機(jī)器控制。根據(jù)故障情況,可以直接反向去控制機(jī)器。
結(jié)束語
從圖紙到零件,從制造商到最終客戶,從決策者到管理者再到操作者,數(shù)字孿生的應(yīng)用貫穿在整個(gè)設(shè)備的全生命周期之中。而知識作為指導(dǎo)人和機(jī)器學(xué)習(xí)及做事的指令集合和規(guī)則體系[4],為高保真、實(shí)時(shí)互動(dòng)的數(shù)字孿生提供了核心支撐。通過數(shù)字孿生技術(shù),實(shí)現(xiàn)工業(yè)知識模型化、模型軟件化、軟件云端協(xié)同化,推動(dòng)業(yè)務(wù)流程與機(jī)器效率的提升,真正實(shí)現(xiàn)了知識自動(dòng)化。
實(shí)際上,數(shù)字孿生的應(yīng)用并不限于機(jī)器,往上它還有車間級、企業(yè)級和城市級。不同層次的數(shù)字孿生,對應(yīng)不同的決策判斷,從而使得數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以逐層切入。高保真、實(shí)時(shí)交互的數(shù)字化孿生,成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要支點(diǎn)。
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