數(shù)字孿生應(yīng)用案例分享

數(shù)字孿生是綜合運(yùn)用感知、計(jì)算、建模等信息技術(shù)，通過軟件定義，對物理空間進(jìn)行描述、診斷、預(yù)測、決策，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)物理空間與數(shù)字空間的交互映射。

2003年，數(shù)字孿生最初是在格里夫斯的產(chǎn)品生命周期管理（PLM）執(zhí)行課程中提出，他將其定義為三個(gè)維度，包括一個(gè)“物理實(shí)體”、一個(gè)“數(shù)字對應(yīng)物”和一個(gè)將兩部分聯(lián)系在一起的“連接”。

2010年，美國宇航局在《建模、仿真、信息技術(shù)》草案中詳細(xì)闡述了航天飛行器數(shù)字孿生的定義和功能，“一個(gè)綜合的多物理場、多尺度的飛行器或系統(tǒng)模擬，使用最佳可用的物理模型、傳感器數(shù)據(jù)更新、歷史數(shù)據(jù)等來反映其相應(yīng)壽命”。

2011年，美國空軍探索了數(shù)字孿生在飛機(jī)結(jié)構(gòu)健康管理中的應(yīng)用。

2012年，美國宇航局和美國空軍聯(lián)合發(fā)表了一篇關(guān)于數(shù)字孿生的論文，指出它是未來飛行器的關(guān)鍵技術(shù)。

2014年，數(shù)字孿生白皮書發(fā)表，其三維度結(jié)構(gòu)得到廣泛宣傳。隨后，它被引入航空航天工業(yè)以外的更多領(lǐng)域，如汽車、石油和天然氣、醫(yī)療保健和醫(yī)藥等。

2020年，工信部牽頭發(fā)布《數(shù)字孿生白皮書》。

數(shù)字孿生的概念非常大。我們簡單的看一下這個(gè)概念所提供的典型的好處:

1、模型

數(shù)字孿生對于每個(gè)物理對象，都有一個(gè)“數(shù)字鏡像”存在于虛擬世界中，并與它在整個(gè)生命周期中一起“工作”。數(shù)字孿生的模型，不僅僅是3D模型，它包括幾何尺寸、物理特性和行為等，具有實(shí)時(shí)同步、可靠映射和高保真等特點(diǎn)。

2、數(shù)據(jù)

數(shù)字孿生數(shù)據(jù)由五部分組成：一是來自物理實(shí)體的數(shù)據(jù)，主要包括運(yùn)行狀態(tài)和工作條件；二是來自虛擬鏡像的數(shù)據(jù)，由模型參數(shù)和模型運(yùn)行數(shù)據(jù)組成；三是來自服務(wù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)，描述服務(wù)的封裝、組合、調(diào)用等；四是從收集的數(shù)據(jù)中挖掘或從現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫和系統(tǒng)中獲取的領(lǐng)域知識(shí)；最后是以上數(shù)據(jù)的融合處理數(shù)據(jù)，可以通過數(shù)據(jù)融合算法（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、D-S算法和卡爾曼濾波）獲得。

3、服務(wù)

服務(wù)又分為面向物理實(shí)體和面向虛擬鏡像兩種服務(wù)。這些服務(wù)通過實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)使物理實(shí)體按預(yù)期工作，并通過物理實(shí)體與鏡像模型的關(guān)系校準(zhǔn)以及模型參數(shù)校準(zhǔn)保持虛擬鏡像的高保真度。

4、連接

從概念圖可以看到，在五維數(shù)字孿生中的連接，不止于物理實(shí)體與虛擬鏡像之間的連接，還包括他們與服務(wù)以及數(shù)字孿生數(shù)據(jù)之間的雙向連接。由此也可以看出，數(shù)字孿生中服務(wù)和數(shù)據(jù)角色的增加，也帶來了整個(gè)體系角色之間聯(lián)系的復(fù)雜化。

當(dāng)代數(shù)字孿生的五個(gè)維度概念

PE表示物理實(shí)體，VE表示虛擬實(shí)體，SS表示服務(wù)（應(yīng)用），DD表示孿生數(shù)據(jù)，CN表示各組成部分間的連接。

近年來，數(shù)字孿生得到越來越廣泛的傳播。同時(shí)，得益于物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等新一代信息技術(shù)的發(fā)展以及“工業(yè)4.0”的推進(jìn)，數(shù)字孿生在智能制造領(lǐng)域已逐步開始落地。

智能制造領(lǐng)域的數(shù)字孿生體系框架主要分為六個(gè)層級，包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)交互層、基礎(chǔ)模型層、仿真分析層，功能層和應(yīng)用層。

智能制造領(lǐng)域數(shù)字孿生體系框架

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層 ：數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，建立數(shù)字孿生要以大量相關(guān)數(shù)據(jù)為依據(jù)，需要從各方面獲取數(shù)據(jù)來完善自身建模，建模的完整度與數(shù)據(jù)的完整性成正比。數(shù)據(jù)大致上可分為三類：

數(shù)據(jù)交互層 ：工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)一般通過分布式控制系統(tǒng)（ DCS）、可編程邏輯控制器系統(tǒng)（ PLC）和智能檢測儀表進(jìn)行采集。近些年來，隨著深度學(xué)習(xí)、視覺識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，各類圖像、聲音采集設(shè)備也逐漸被應(yīng)用于數(shù)據(jù)采集中 。

數(shù)據(jù)采集后就需要進(jìn)行傳輸，數(shù)據(jù)傳輸是實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生至關(guān)重要的一部分。數(shù)字孿生模型是動(dòng)態(tài)的，建模和控制基于實(shí)時(shí)上傳的采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行，對信息傳輸和處理時(shí)延有較高的要求。因此，數(shù)字孿生需要先進(jìn)可靠的數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)，具有更高的帶寬、更低的時(shí)延、支持分布式信息匯總，并且具有更高的安全性，從而能夠?qū)崿F(xiàn)設(shè)備、生產(chǎn)流程和平臺(tái)之間的無縫、實(shí)時(shí)的雙向整合 / 互聯(lián)?，F(xiàn)今良好的網(wǎng)絡(luò)通訊環(huán)境為數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用提供基礎(chǔ)技術(shù)支撐，包括更好的交互體驗(yàn)、海量的設(shè)備通信以及高可靠低延時(shí)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交互。

接收到關(guān)鍵數(shù)據(jù)后可進(jìn)行數(shù)據(jù)仿真處理，即虛擬實(shí)體實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)映射物理實(shí)體的狀態(tài)，在虛擬空間通過仿真驗(yàn)證控制效果，根據(jù)產(chǎn)生的洞察反饋至物理資產(chǎn)和數(shù)字流程，形成數(shù)字孿生的落地閉環(huán)。數(shù)字孿生的交互包括物理 - 物理、虛擬 - 虛擬、 物理 - 虛擬、人機(jī)交互等交互方式 。

數(shù)據(jù)建模與仿真層 ：建立數(shù)字孿生的過程包括建模與仿真。建模即建立物理實(shí)體虛擬映射的 3D 模型，這種模型真實(shí)地在虛擬空間再現(xiàn)物理實(shí)體的外觀、幾何、運(yùn)動(dòng)結(jié)構(gòu)、幾何關(guān)聯(lián)等屬性，并結(jié)合實(shí)體對象的空間運(yùn)動(dòng)規(guī)律而建立。仿真模型則是基于構(gòu)建好的 3D 模型，結(jié)合結(jié)構(gòu)、熱學(xué)、電磁、流體等物理規(guī)律和機(jī)理，計(jì)算、分析和預(yù)測物理對象的未來狀態(tài)。

數(shù)字孿生模型常用于以下幾個(gè)方面：

1、仿真優(yōu)化 ：使用天氣、能源成本或性能因素等變量，觸發(fā)模型運(yùn)行成百上千個(gè)假設(shè)分析仿真，對當(dāng)前狀態(tài)的虛擬實(shí)體進(jìn)行評估。 這樣就能夠在實(shí)驗(yàn)階段中對虛擬實(shí)體進(jìn)行優(yōu)化或控制，從而緩解風(fēng)險(xiǎn)、降低成本和提高效率。

2、預(yù)測性維護(hù) ：在工業(yè) 4.0 應(yīng)用中，模型可以用來確定剩余使用壽命，通知運(yùn)營部門在最適當(dāng)?shù)臅r(shí)間檢修或更換設(shè)備。

3、異常檢測 ：模型與實(shí)際資產(chǎn)并行運(yùn)行，并會(huì)立即標(biāo)記偏離預(yù)期（仿真）行為的運(yùn)營行為。數(shù)字孿生模型會(huì)尋找運(yùn)營行為中的異常現(xiàn)象，以幫助避免災(zāi)難性破壞。

4、故障隔離：異?？赡苡|發(fā)一連串的仿真，以便隔離故障，識(shí)別根本原因，使工程師或系統(tǒng)能夠采取適當(dāng)措施。

對于數(shù)字孿生的具體實(shí)施，根據(jù)不同案例的總結(jié)，其基本的系統(tǒng)架構(gòu)如下，可在此基礎(chǔ)上根據(jù)各項(xiàng)目需求的不同進(jìn)行細(xì)化補(bǔ)充：

系統(tǒng)所需的數(shù)據(jù)大部分來自于底層PLC相關(guān)設(shè)備，最常用的數(shù)據(jù)集成方式就是通過OPC協(xié)議，當(dāng)然也可通過Modbus、webservice等接口協(xié)議，上位根據(jù)需求開發(fā)相應(yīng)接口，來建立連接。

孿生產(chǎn)線：依據(jù)現(xiàn)場實(shí)際布局，建立基于離散系統(tǒng)仿真的虛擬生產(chǎn)線，并建立通過接口可以接收調(diào)度 指令的控制模型和物流模型，用于與實(shí)際生產(chǎn)線的同步驗(yàn)證、虛擬調(diào)試。

仿真數(shù)據(jù)庫：建立與實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫一致的仿真生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫，并仿真運(yùn)行，保存產(chǎn)生的實(shí)時(shí)仿真生產(chǎn)數(shù)據(jù)。

1、 工廠物流配送

通過相關(guān)專業(yè)軟件，完成設(shè)備的建模、輕量化和分解工作。

按照生產(chǎn)設(shè)備的單元輸入?yún)?shù)，以單體設(shè)備為單元在仿真系統(tǒng)中建立虛擬仿真模型。

根據(jù)業(yè)務(wù)場景需求，構(gòu)建機(jī)理模型，實(shí)現(xiàn)基于生產(chǎn)過程實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的仿真過程。

通過 OPC UA 解決不同系統(tǒng)間的接口集成和信息協(xié)同的互操作問題。

通過仿真及機(jī)理模型，對系統(tǒng)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行多參數(shù)多水平的仿真試 驗(yàn)分析，根據(jù)試驗(yàn)分析的結(jié)果進(jìn)行輔助決策。

應(yīng)用數(shù)字孿生技術(shù)能驗(yàn)證和優(yōu)化庫存容量水平、設(shè)備參數(shù)及參數(shù)等設(shè)計(jì)技術(shù)指標(biāo)，還能校驗(yàn)信息系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備性和完整性，不僅能發(fā)現(xiàn)物流規(guī)劃方案中存在的問題，還可以進(jìn)一步挖掘管理中存在的問題。

2、瓶裝飲料工廠

飲料生產(chǎn)線一般的處理工藝為：儲(chǔ)罐→過濾器→化糖鍋→雙聯(lián)過濾→調(diào)配系統(tǒng)→雙聯(lián)過濾器→均質(zhì)→脫氣→殺菌機(jī)→保溫罐→沖洗灌裝封蓋→上蓋機(jī)→吹干機(jī)→噴碼機(jī)→貼標(biāo)機(jī)→紙箱包裝。

根據(jù)其工廠設(shè)備布局及生產(chǎn)工藝構(gòu)建虛擬孿生工廠車間，真實(shí)還原現(xiàn)實(shí)物理生產(chǎn)車間，并模擬生產(chǎn)過程，實(shí)現(xiàn)對各個(gè)生產(chǎn)流程的可視化，同時(shí)直觀的反應(yīng)出各流程的實(shí)時(shí)狀態(tài)。

利用數(shù)字孿生可以加快產(chǎn)品導(dǎo)入的時(shí)間，提高產(chǎn)品設(shè)計(jì)的質(zhì)量、降低產(chǎn)品的生產(chǎn)成本和提高產(chǎn)品的交付速度。在服務(wù)階段，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和三維大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，采集產(chǎn)品運(yùn)行階段的環(huán)境和工作狀態(tài)，并通過數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化來避免產(chǎn)品的故障，改善用戶對產(chǎn)品的使用體驗(yàn)。

3、智能實(shí)驗(yàn)室

漢思助力上海某國際獨(dú)立第三方檢測、檢驗(yàn)和認(rèn)證機(jī)構(gòu)完成其智能實(shí)驗(yàn)室的落地。智能實(shí)驗(yàn)室是基于德國工業(yè)4.0參考架構(gòu)模型來打造的，這標(biāo)志著無人化、智能化、信息化、云端化，從TIC行業(yè)中從理論走向?qū)嶋H的完美呈現(xiàn)。

實(shí)驗(yàn)室主要是對辦公座椅錐形壓力管進(jìn)行強(qiáng)度和疲勞測試，將通過專業(yè)測量儀器對管件以小于30HZ的頻率進(jìn)行300萬次交變矩應(yīng)力疲勞測試。完成后還將進(jìn)行磁粉探傷測試。

通過數(shù)字化仿真平臺(tái)，將智能實(shí)驗(yàn)室的整體工藝及自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)過程進(jìn)行了完美復(fù)現(xiàn)。通過專家系統(tǒng)中的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、數(shù)據(jù)分析、工藝參數(shù)優(yōu)化等方法，提高了系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)能力及效率。

同時(shí)通過漢思ThingBelt平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、工況展示、異常展示統(tǒng)計(jì)、訂單管理等功能。充分展現(xiàn)了“上下貫通，左右協(xié)同，資源共享”的工業(yè)4.0實(shí)驗(yàn)室特色。