DMS产品帮助企业实现生产数字孪生应用

发布于：2022-12-29 来源：大禹汇智

1.数字孪生技术

数字孪生提供了一种独特的方式来反映数字世界中的物理实体的形状、位置、状态和运动，加上感官数据采集、大数据分析、以及人工智能和机器学习，数字孪生技术可用于系统实施过程中的监视、诊断、预测和优化。通过物理世界和虚拟世界的融合，数字孪生提供了一种实现网络与物理集成的独特方法，这一概念已为越来越多的企业所采用。通过各种数字化技术，将实体的行为、物理世界的关系从整体创建高保真的数字化虚拟模型，这样的虚拟模型依赖于从物理世界下的真实世界数据配制他们的实时参数、临界条件，并根据相应的物理实体状态进行实时更新，实现虚拟世界与物理实体双向交互，可以帮助企业评估生产进行中的状态、诊断历史问题以及预测未来趋势，促进生产系统更加精益化运行。

2.数字孪生解决方案

现代化的生产线建模与仿真运行管控，不单单是生产线的可视化显示、分析与应用，更应该将分析结果和实际需求相结合，从而完成生产的优化分配以及作业流程与加工工序的优化，结合产品工艺流程、物料资源运输、工厂设备资源等信息，并对生产系统中的各个元素与生产过程统一信息建模，最后对生产线加工工艺流程等进行仿真，通过仿真模拟结果优化生产资源配置，提高生产效率。

面对生产制造中普遍存在的应变能力不足、生产周期长、精细度较差等问题，大禹汇智公司将数字孪生技术结合异步化的信息交互架构应用到生产制造领域，可有效地解决这类问题。

大禹汇智公司构建了由DMS-MindSpace工业信息化支撑平台、DMS-SCADA数据采集监控平台和Witness仿真系统组成的生产数字孪生产品体系。DMS-MindSpace工业信息化支撑平台是大禹汇智技术团队对智能制造深入研究和探索的重要成果，支持产品从研发、制造到运维的全生命周期化服务管理，支撑各种产品应用数据计算、存储、分析挖掘等服务，支持单机和分布式平台部署，预置了大量通用性和行业性模块，通过不同的模块的快速组合，可以支撑多领域的应用，采用全模型管理，底层封装数据流传输，方便用户只关注业务层面的应用；DMS-SCADA数据采集监控平台融合IT、OT、互联网技术，用于试验/制造设备互联互通，实现设备网络化并实时采集现场数据、对工业现场进行本地或远程的自动控制、对工艺流程进行全面、动态和实时的监控，可快速实现设备互联、数据互通、数据共享；Witness软件是功能强大的工艺流程模拟仿真软件系统，提供了强大的建模元素，支持离散事件建模，支持数据驱动化建模，具有强大的交互性能，具有独特的分析模块与软件接口。

大禹汇智公司的生产数字孪生解决方案框架主要包括：物理层、数据层、服务层、模型层、应用层。物理层反映着真实工厂车间的设施、设备等实体信息；数据层反映着车间设备的运行状态、环境状况、能耗信息等，利用DMS-SCADA平台建立数据库，对设备和环境的状态数据进行实时的收集，将实时的物联数据与模型层中三维化的车间、设备模型绑定对接，为系统的分析、决策提供依据；服务层主要为应用层中面向客户服务的应用提供支撑，通过部署基于微服务架构的DMS-MindSpace平台，提供各种计算、存储和数据分析等方面的服务；模型层表征着物理实体到虚拟体的映射关系、规则，利用Witness仿真系统通过虚拟可视化的场景，实时呈现车间中真实的物理场景；应用层主要基于数字孪生满足生产业务方面的应用需求，如生产布局规划、设备工艺仿真、生产过程仿真、数据可视化、生产设备监控、预防维护、故障诊断等。

基于整体框架内容，特别是在基于数字孪生的生产管控方面，大禹汇智公司在探索与实践中构建了DMS-SCADA平台+DMS-MindSpace平台+Witness仿真系统的应用体系，面向物理车间和虚拟车间通过孪生数据进行互联，进而能够使得车间整个生产流程与要素进行实时的信息交互和融合，如此一来能够有效的对车间制造资源、生产过程和产品质量的管控提供支撑。通过DMS-SCADA将设备层等制造过程运行层面下的物理车间实体数据进行采集管理，以DMS-MindSpace为服务支撑平台，将物理空间的实时数据利用Witness映射到虚拟数字车间上，在此基础上结合孪生数据实时分析、历史模型库感知等手段，实现全过程生产数据流通的闭环，使得车间生产管控更加的智能、透明化，进而解决生产制造过程中资源配置不合理、协同性差等，实现生产车间制造资源的优化配置。

3.数字孪生应用

3.1数字化车间三维可视化建模

数字化车间3D可视化建模的目的是为了能够达到数字化管理、结构化地展示生产加工制造阶段的各类信息内容，依照组织划分的原则、业务协同的规则、数据统计的规则、物料(能源)平衡的原则等一系列共性规则和约束，将生产加工制造信息内容与物理世界连接起来，实现数字化车间透明化数字化管理。

数字化三维场景的建模是数字化孪生系统建立的基础，主要包括几何建模（Geometric Modeling）、物理建模（Physical Modeling）、运动建模（Kinematic Modeling）、对象行为（Object Behavior）建模等。目前业内产线设计/工厂建模工具已经成熟，通过三维建模工具，利用丰富的建模元素，可快速参数化建模，实现车间三维可视化，关联相关信息，支持点云技术实现快速扫描建模。

通过三维可视化模型的实施，形成可与Witness仿真模型进行实时数据交互的三维展示场景。如仿真模型中更改了产品生产的工序流程，三维展示场景也相应进行更新，以仿真模型产生的数据来驱动三维展示场景的更新。

3.2制造业离散系统仿真

大禹汇智公司构生产系统仿真团队利用Witness软件，可以在离散或连续的时间内对生产系统进行仿真，能把生产资源、产品工艺数据、物流、库存等信息动态地结合起来，以系统活动过程的“复现”代替以往单纯的数学抽象描述，表达形式易于理解，能全面反映制造系统动态活动过程和特征，为制造系统设计和运行管理评估提供了理想的手段。

▪ 数字化工厂层面的规划与仿真

基于数字化车间或工厂的资源布局建立仿真模型开展各类仿真实验，包括：

（1）零件流的静态分析与动态仿真。

（2）数字化工厂生产与装配过程平衡仿真分析。

（3）中心仓库复杂物流配送策略与路径仿真分析。

（4）人力资源排班与劳动强度仿真评估。

（5）生产物流系统仿真分析。

▪ 车间层面的规划与仿真

进行车间设备、操作区域的布局，分析物流瓶颈；根据产品信息、工艺信息和生产计划信息，对车间进行仿真调度：

（1）车间布局仿真，根据产品的工艺特征、生产场地、制造资源等信息，对车间的设备布局进行仿真规划或修改，计算并校验设备的占地面积及空间。

（2）车间调度仿真，针对某个布局方案，根据车间生产计划安排生产的产品品种和数量，仿真优化各个品种的投入产出顺序和库存标准，以获得在生产物流时间、设备利用率等指标的最优值。

（3）车间物流仿真，针对某个布局方案，根据产品工艺和生产计划，分析在一定批量生产条件下，车间物流搬运的成本，包括搬运距离、次数、重量等，找出车间存在的物流瓶颈。

▪ 生产线层面的规划与仿真

（1）生产线布局仿真，对初步完成的生产线进行物流规划、生产线平衡、瓶颈、加工成本、设备利用率与负荷率、工件的平均通过时间、工人工作效率等的分析，判断生产线布局是否合理，是否满足制造要求，评估生产线的调度策略与控制优化策略。

（2）生产线物流仿真，根据生产计划和工艺过程等资料在Witness环境中建立数字化的生产线模型，确定物料在生产线内各个设备间的转移，对同一生产线内各个工序之间的物流方案进行决策，包括生产节拍、输送方案、夹具的确定，运行仿真判断物流分流策略和控制规则是否合理，验证缓冲区容量和仓库容量是否过大或过小。

（3）生产线调度仿真，根据生产计划和工艺路线，以及生产线上各设备完成的工艺情况，对各个产品的投产顺序和批量进行决策，通过仿真来判断决策是否合理。

（4）生产线能力仿真，进行生产线的平衡仿真分析，根据仿真结果（如机床利用率）判断生产线上的各种随机因素对平衡性的影响，找出瓶颈工位，调整参数重新配置，再次进行迭代仿真。

例如，对某航空型号生产系统建模和装配工艺仿真过程中，通过Witness建立参数化的、自动化生成的生产仿真模型，分析与发现工艺、物流堵塞、节拍不平衡等问题，通过指标分析和仿真优化方案，实现产线规划的综合评估和优化，建立工艺流程优化与仿真建模技术规范，并在后续多个型号产品得到进一步的应用。

3.3基于实际生产数据的工厂仿真验证

大禹汇智公司一直致力于研究数字孪生在生产执行制造的应用研究，形成了基于实际数据的工厂仿真验证的技术方案，将车间现场设备数据、MES、WMS等系统与DMS-SCADA数据采集监控平台相连，基于DMS-MindSpace平台进行数据存储和管理，与虚拟空间中的三维模型相关联，实现实际生产业务数据的三维可视化，结合Witness系统对数据进行分析验证，对生产场景进行回放追溯，对关键环节和事件进行优化校准，将推演分析结果数据辅助于决策实施。

主要的实际价值应用如下：

（1）基于DMS-SCADA采集到的设备数据以及MES等系统的实际生产数据，把众多数据上传到DMS-MindSpace平台规则化处理以后，传递给Witness，在Witness中虚拟化呈现工厂车间实际运行的状态，并最终将实际生产数据在三维场景中进行复现。

（2）通过Witness强大的计算分析算法，基于输入的实时生产业务数据，更加准确地对未来的生产进行预测分析，以便基于当下的实际生产情况提前预判风险，并进行业务端的评估优化调整。

（3）支持对历史生产场景的回放，特别是历史场景中关键环节和事件的记录，通过历史问题的追溯分析，查找影响制约生产的根本性原因，降低人为现场判断的失误率，提高实际的生产效率和质量。

3.4基于物联网的三维可视化生产管控

通过DMS-SCADA接收传感器、PLC等设备实时回传的信息，基于DMS-MindSpace平台实时映射到虚拟空间三维模型的工位、传感器位置以及设备运行状态等，并在超过预设值后做出预警提示。通过生产过程数字孪生系统，能够实时的监控车间的生产状态，根据物联数据采集系统采集的设备状态、能耗、工艺数据，实时分析设备利用率、故障率、车间能耗进而对生产线效能、产品质量、生产效益等进行多维分析、评估和动态展示。

（1）设备监控。在工厂车间数字孪生场景中，每台虚拟设备头顶会有指示灯，展示现场设备所处状态，同时展示车间当 前生产任务、计划产量、实际产量等信息及生产和设备的数据统计及分析。

（2）设备属性查询。在虚拟场景中可以通过点击多个对象查看其属性，包含人员信息、设备信息、物料信息等。对车间内主要设备的实时运行情况进行监控。

（3）报警提醒。利用DMS-SCADA集中监控总览功能及时提供物料呼叫、质量呼叫、设备呼叫，具体工位可以实时同步三色灯状态。通过收集报警数据，并在三维场景中显示报警系统数据，点击报警数据可自动定位到设备上，从而快速查询系统的报警状态，同时在报警系统上显示醒目的预警标志。

利用DMS-MindSpace集中数据可视化机制，结合三维场景，可实现三维现场的实景视点控制、特定路径查询、对象位置和三维交互查询、设备定位。并且，充分挖掘数据潜在价值，辅助运营决策。分析报表包括计划执行情况、订单生产进度、在制品统计、质量统计信息、设备统计信息、生产异常信息等，并结合现场生产数据及管理需要进行及时优化和更新。

4.方案应用价值

大禹汇智公司提供的基于数字孪生的生产系统解决方案，在生产制造领域未来的发展中，通过对物理世界与数字世界的连接，随着数据的深化应用，会赋予制造业更多的变革和发展。从车间产线部署投产之前的预期行为到生产过程的数字孪生可视化，将车间的生产状态通过数字孪生体实时反映在监控端,并支持通过数据分析对生产状况进行分析和处理，更好地实现了制造车间现场全流程全要素的自感知，提升了生产质量、效率和资产运营水平，赋能企业提质增效。