基于数字孪生的虚拟工厂建设的探索与实践

基于数字孪生的虚拟工厂建设的探索与实践

周鹏、汤伟

中车南京浦镇车辆有限公司  江苏 南京 210000

摘要：随着信息技术和工业4.0的快速发展，数字孪生技术逐渐成为制造业转型升级的关键技术之一。本文首先介绍了数字孪生工厂的概念及其在建设过程中的重要性，接着详细阐述了数字孪生工厂建设的关键技术、实施步骤以及案例分析。最后，对数字孪生工厂建设的未来发展趋势和挑战进行了展望。

关键词：数字孪生；虚拟工厂建设；智能制造

1.引言

数字孪生工厂是制造业数字化转型的重要方向之一，它通过将物理工厂与数字模型相结合，实现对工厂运行状态的实时监控、预测分析和优化决策。数字孪生工厂的建设不仅能够提高生产效率、降低生产成本，还能够提升产品质量和顾客满意度。因此，对于制造业企业而言，建设数字孪生工厂具有重要意义。

2.数字孪生工厂的关键技术

2.1 物联网技术：物联网技术是数字孪生工厂建设的基础，它通过将各种传感器、执行器等设备连接到互联网上，实现对工厂内各种设备和生产过程的实时监控和数据采集。

2.2 大数据分析技术：通过对采集到的海量数据进行分析和处理，可以发现生产过程中的潜在问题和优化空间，为工厂的优化决策提供有力支持。

2.3 人工智能技术：人工智能技术可以应用于数字孪生工厂的预测分析、故障诊断、生产调度等方面，提高工厂的智能化水平和运行效率。

3.数字孪生工厂的实施步骤

3.1 明确建设目标：根据企业的实际情况和需求，明确数字孪生工厂的建设目标和预期效果。

3.2 构建数字模型：利用三维建模技术，构建出与物理工厂相对应的数字模型，包括设备、生产线、工艺流程等。

3.3 数据采集与集成：通过物联网技术，实时采集工厂内各种设备和生产过程的数据，并将其集成到数字模型中。

3.4 数据分析与优化：利用大数据分析和人工智能技术，对采集到的数据进行分析和处理，发现潜在问题和优化空间，并提出相应的优化措施。

3.5 监控与反馈：通过数字模型，实时监控工厂的运行状态，并将实际运行数据与预期数据进行对比，及时发现问题并进行反馈和调整。

4.数字孪生在智能制造中的应用分析

4.1数字孪生在生产车间的应用

传统生产车间的各要素大多依靠工人管理,而所有数据信 息也大多通过人工录入、计算、检索、使用和分析,由此造成了 数据品质较差、利用率低下、无法即时跟踪实际的生产状况等 问题。为解决这种问题,对部分工作实行了数字化、系统化的管 理模式,将部分数据采集工作做到了自动化,但只是远达不了现 实车间和虚拟车间之间的信息交流与共融。正是根据这种问题, 陶飞等人提出了数字的孪生车间。DTW通过集合物理学现实空间 和虚幻空间结构中各过程、各业务领域的有效性数据分析,在厂 房内孪生模式和双胞数据的双重驱使下,不断更新和改进物理 厂房的生产经营要素管理体系、生产规划、工艺流程以及与工 业生产经营有关的活动,以便于在满足降低成本、产品质量、自 身产生效益等约束要求下,实现一种厂房工业生产经营中的最 佳生产经营模式。

4.2数字孪生在智能制造产线运行中的应用

智能制造设计环节中最困难的就是验证工作,而利用数字 孪生能提升验证工作的效率和准确性。其利用系统中的数据进行科学分析,在智能制造中把存储的数据进行复制,然后就能立 即进行使用,这样能够减少资源损耗,提高各个机械设备之间的 连接速度。对调试阶段的数据进行优化,能提高生产的先进性, 能降低能耗和损耗、提升装置的产量等。 要想提升产线的数字孪生的发展水平,就需要加强以下的 工作：第一,以设备数字孪生为基础,把多个数值模型汇集到同 一个虚拟空间中。应该提升计算机的内部配置,以便数据能够大 批量导入。在构建中提高系统的优化程度,确保数字孪生能稳定 运行。第二,在运行中进行有效的力学控制,为数字模型增加物 理属性,建立系统的重力场。第三,需要设备多个开发通讯口, 把各个数据汇集到整个中央控制器中,利用数据库进行信号匹 配工作,从而实现对多个视觉系统进行有效控制,利用数据库的 驱动作用,引导机器人进行工作。第四,集成和协同网络的能力。 汇集每个设备中的运行数据,明确零部件的使用次数,利用云技 术进行数据统计,判断设计时序和节拍是否合理,检测关键数据 是否准确,从而达到数字孪生管理和维护的目的。

4.3数字孪生在智能制造工厂运行中的应用分析

数字孪生在智能制造工厂中的有效应用,能够实现对整个 物流系统进行有效控制,对制造规划、产品质量、材料资源以及 人力资源进行统一的数字化管理。在对材料管理时应该协调好 出入库工作,定期进行盘点,在数字化系统中能够查看材料的数 量变化。利用MES技术建立模拟物料,这样就能让虚拟世界和现 实世界同步发展,一旦在运行中出现问题,就能在系统中准确定 位出问题的具体位置。在生产中把计划发到系统中,利用数字模型编写生产指导书,为模型和生产计划构建联系,即使生产中出 现变化条件,也能立即应对。

5.结论与展望

数字孪生工厂建设是制造业数字化转型的重要方向之一，它通过将物理工厂与数字模型相结合，实现对工厂运行状态的实时监控、预测分析和优化决策。未来，随着物联网、大数据、人工智能等技术的不断发展，数字孪生工厂将在制造业中发挥越来越重要的作用。同时，我们也应看到数字孪生工厂建设面临的挑战和困难，如数据安全和隐私保护、技术更新和维护成本等问题。因此，在推进数字孪生工厂建设的过程中，我们需要不断探索和创新，加强技术研发和应用推广，为制造业的转型升级和可持续发展提供有力支持。

参考文献：

1. 黄海松,陈启鹏,李宜汀,等.数字孪生技术在智能制 造中的发展与应用研究综述[J].贵州大学学报 (自然科学 版),2020,37(05):1-8.
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3. 张鹤,陈馨,朱志斌.打造数字孪生工厂 实现三维可视化全过程管理[J].中国勘察设计,2021(08):86-89.[5]