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數(shù)字孿生應(yīng)用案例分享

作者：Hanthink 發(fā)布時(shí)間：2023-05-31 10:44:08 2675

近些年
，隨著網(wǎng)絡(luò)傳輸速率的提升，以及技術(shù)發(fā)展
，人們提出了希望數(shù)字虛體空間中的虛擬事物與物理實(shí)體空間中的實(shí)體事物之間具有可以聯(lián)接通道
、可以相互傳輸數(shù)據(jù)和指令的交互關(guān)系之后，數(shù)字孿生的概念就成形了
。數(shù)字孿生作為智能制造中的一個(gè)基本要素，逐漸走進(jìn)了人們的視野
。

數(shù)字孿生簡介

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(duì)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
。

圖1.png

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數(shù)字孿生發(fā)展歷程

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(duì)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》

。

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數(shù)字孿生的價(jià)值

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

、可見性：數(shù)字孿生能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)器操作的可見性
，以及制造工廠或者機(jī)場中大型的互聯(lián)系統(tǒng)的可見性。

2

、預(yù)測性：使用多種建模技術(shù)(基于物理和基于數(shù)學(xué)的)
，數(shù)字孿生模型能夠用于預(yù)測機(jī)器未來的狀態(tài)。

3

、假設(shè)分析：通過適當(dāng)設(shè)計(jì)的接口，可以很容易的與模型進(jìn)行交互
，并且對(duì)模型詢問假設(shè)問題
，來模擬現(xiàn)實(shí)中無法創(chuàng)建的各種條件
。

4

、連接不同的系統(tǒng)：如果設(shè)計(jì)的正確，數(shù)字孿生模型能夠用來連接后端的業(yè)務(wù)應(yīng)用
，在供應(yīng)鏈運(yùn)作中實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)成果，包括制造
、采購
、倉儲(chǔ)、運(yùn)輸
、物流、現(xiàn)場服務(wù)等
。

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數(shù)字孿生的核心

1

、模型

數(shù)字孿生對(duì)于每個(gè)物理對(duì)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
。

圖2.png

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。

數(shù)字孿生應(yīng)用

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智能制造數(shù)字孿生整體架構(gòu)

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(jí)

，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
。

圖3.png

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：

（1）設(shè)備數(shù)據(jù)

，具體可分為行為特征數(shù)據(jù)（如振動(dòng)
、加工精度等）
，設(shè)備生產(chǎn)數(shù)據(jù)（如開機(jī)時(shí)長
，作業(yè)時(shí)長等）和設(shè)備能耗數(shù)據(jù)（如耗電量等）；

（2）儀表數(shù)據(jù)

，如溫度
、大氣壓力
、濕度
、泵壓力等；

（3）流程數(shù)據(jù)

。即描述各流程之間的邏輯關(guān)系的數(shù)據(jù)
，如生產(chǎn)排程
、物料拉動(dòng)
、出入庫等 。

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(duì)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)。現(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
。

圖4.png

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
。

（1）物理物理交互：使物理設(shè)備間相互通信

、協(xié)調(diào)與寫作，以完成單設(shè)備無法完成的任務(wù)
；

（2）虛擬 - 虛擬交互：以連接多個(gè)虛擬模型

，形成信息共享網(wǎng)絡(luò)

（3）物理 - 虛擬交互：虛擬模型與物理對(duì)象同步變化，并使物理對(duì)象可以根據(jù)虛擬模型的直接命令動(dòng)態(tài)調(diào)整

；

（4）人機(jī)交互：即用戶和數(shù)字孿生系統(tǒng)之間的交互

。使用者通過數(shù)字孿生系統(tǒng)迅速掌握物理系統(tǒng)的特性和實(shí)時(shí)性能，識(shí)別異常情況
，獲得分析決策的數(shù)據(jù)支持，并能便捷地向數(shù)字孿生系統(tǒng)下達(dá)指令
。比如
，通過數(shù)字孿生模型對(duì)設(shè)備控制器進(jìn)行操作，或在管控供應(yīng)鏈和訂單行為的系統(tǒng)中進(jìn)行更新
。

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(duì)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(duì)象的未來狀態(tài)。

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智能制造數(shù)字孿生應(yīng)用

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(duì)當(dāng)前狀態(tài)的虛擬實(shí)體進(jìn)行評(píng)估。 這樣就能夠在實(shí)驗(yàn)階段中對(duì)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
。

圖5.png

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
。

圖6.png

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
。

圖7.png

4

、故障隔離：異?div id="m50uktp" class="box-center"> ？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
。

圖8.png

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實(shí)施系統(tǒng)架構(gòu)

對(duì)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：

圖9.png

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)
。

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應(yīng)用案例

1

、 工廠物流配送

  • 三維設(shè)備模型建立

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
。

圖10.png  圖11.png    

  • 設(shè)備單元仿真模型建立

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

。

動(dòng)圖04.gif

                      

  • 構(gòu)建機(jī)理模型模型建立

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
。

動(dòng)圖05.gif

                    

  • 系統(tǒng)互連

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。

  • 試驗(yàn)分析與輔助決策

通過仿真及機(jī)理模型

，對(duì)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
。

圖12.png

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(duì)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)。

動(dòng)圖03.gif

                

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(duì)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(duì)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(duì)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
。

動(dòng)圖01壓縮.gif

                           

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。

動(dòng)圖02.gif

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