信息物理系统在船舶行业的应用

曹新朝

（北京中船信息科技有限公司，北京 100861）

0 引言

物理基础设施和信息基础设施在国民经济的各个领域扮演着十分重要的角色。目前，二者的建设各自都有有效的设计和实现方法，但这两个系统在很大程度上还是相互孤立的。由于在设计过程中缺乏相应的考虑，两个系统之间在相互融合时，往往无法适应彼此的特点，造成整体效率低下、安全性和灵活性无法得到保障等问题。

船舶制造行业是离散制造业的典型代表。基于物理基础设施和信息基础设施可构建船舶虚拟建造系统，主要包括建造工艺规划、建造过程的演示和评估等，实现对船舶建造过程中的人员、设备、物流、能源等进行全面的仿真，实现车间和生产线的布置与运行控制、产品生产过程的仿真，为各类资源的优化配置提供支撑数据。

随着科学技术的不断发展，我们已经通过物联网建立了物与物之间的互联，完成了对各种物理实体信息的采集和对物理世界的感知。基于此而产生的CPS更加关注物理实体的实时、动态信息，注重多个系统间的相互连通，通过开发标准的互联协议和解决方案，以实现对物理实体的控制和服务支持。CPS将改变人与物理世界的交互方式，实现物理系统和信息系统的深度融合。据研究表明，CPS应用范围小到智能家庭网络，大到工业控制系统，智慧城市系统等国家级、世界级的应用[1]。

1 CPS概述

CPS 系统（Cyber-Physical System，CPS）是一个复杂的宽广的系统，其涉及电力、通信、控制、计算机等多个学科[2]，CPS注重资源的合理整合利用和优化调度，在实现对复杂系统和环境的实时感知、控制的同时，提供灵活、快速、智能的网络信息服务[3]。

目前，CPS的研究已经引起各国的广泛重视，对促进国家经济和社会发展具有重要的意义。早在2006年，美国发布的 《美国竞争力计划》就将CPS划入重点研究领域；在2008年，美国CPS研究小组将CPS应用到交通、能源、农业等多个方面。近年来，欧盟也在CPS研究上投入大量资金；日本和韩国也进行了类似的研究。中国对于CPS的研究十分重视，国家自然科学基金、科技部973和863计划已提出将CPS列为重点资助领域[4～5]。

CPS正逐渐成为驱动传统行业智能化转型的核心技术集群，其目标是建设“人-机-物”相互融合的系统。该系统通过人机交互接口实现和物理进程的交互，使用网络化空间以远程的、可靠的、实时的、安全的、协作的方式操控一个物理实体。建设CPS可以实现物理设备连接到互联网上，尽可能减少“人”的参与，并使得设备具有计算、通信、精确控制、远程协调和自治五大功能，完成信息世界和物理世界的深度融合，全面提升我国工业智能化发展水平。

2 船舶生产制造车间CPS的应用模式

2.1 数字双胞胎

数字双胞胎是指采用数字化的表达方式在虚拟世界中建立一个与物理世界所对应的产品、设备、工艺等生产过程相关对象，在外表、内容和性质等方面相同的虚拟产品，并且与生产过程保持高度一致的数字化镜像。数字化双胞胎实现手段是在产品过程中，在数字化建模技术的基础上借助信息物理系统单元上的各类传感器将最新的检验和测量数据、进度数据、关键技术状态参数实测值等关联映射至产品数字双胞胎模型，生成最新的准确的镜像，包括形状、位置、状态和运动等信息。

在智能装配设备离线编程方面，可以运用数字双胞胎技术进行仿真与优化，提高装配体现场加工数据以及几何参数的精度。首先，根据实际装配设备的各项参数指标，对已构建的自动化设备模型进行简化处理，将加工定位关系信息、加工资源、以及产品制造信息等进行系统分析与整理，集成到数字孪生模型中，搭建针对实际装配的离线编程环境；其次，导入处理后的模型，结合加工工艺要求，运用优化算法，对加工点位区域进行规划，驱动数字孪生模型仿真，实时准确反映出实际装配现场产品的加工状态，基于仿真过程添加运动干涉检查等功能，完成基于数字孪生模型的装配过程仿真；最后，在数字孪生模型加工过程仿真的基础上，拾取产品模型上的加工几何信息，运用三维建模软件中的自动编程模块，读取每段加工路径中的仿真任务，对其进行翻译解释，从而将模型中的仿真流程转化为含有加工几何信息的离线代码。

应用数字化双胞胎技术对虚拟双胞胎信息进行分析，对物理环境中设备、产品、工艺在制造过程中实时状态的多维度信息获取、分析与优化，是企业实现制造过程监控、生产工艺优化的有效支撑技术。数字双胞胎技术在虚拟仿真优化方面应具有一定有效性，虚拟仿真结果应该能够指导生产现场的具体作业，优化结果应该能够指导生产过程的多方面优化。仿真有效性验证可以通过仿真结果的完整程度，优化有效性验证可以通过优化后生产线状态与现有生产状态进行成本、效率等多方面的综合评价。

2.2 边缘计算

边缘计算是一种分布式信息技术架构，其中客户端数据在网络的外围处理，尽可能靠近始发源。从技术定义来说，边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务。

边缘计算依托信息物理系统的泛在连接和数据驱动等特征，通过信息物理系统单元的自我感知获取设备加工运行过程的状态，将日常维护数据汇总至分布式的局部计算中心处，与历史数据进行比较分析，对设备的运行状态进行精准预测，实现有效的设备事前预测性维护。边缘计算可以提高维护预测数据的计算分析效率，相比于仅执行云计算可以节省分析日常维护数据的带宽开支。

依托边缘计算物理环境与数学模型，在企业物联网中生成分布式计算集合。将生产网络中的数据计算任务分配至各个计算集合，边缘计算中心进行局部数据的即时分析，并将数据结果进行反馈，实现数据驱动下的生产数据的敏捷响应。基于边缘计算的数据即时处理主要由三部分组成，分别是时效信息的分布式处理、设备状态的在线分析与预测以及柔性生产线的自动化运维。

（1）时效信息的分布式处理是边缘计算关键验证内容。具有边缘计算架构的物联网，包含众多具有计算功能的数据处理中心，将顶端云计算计算负荷合理分配，保证数据的及时处理；此外边缘计算中心从逻辑和地位位置上靠近数据源，节省了数据传输时间和带宽资源的占用，提高了数据传输的效率。在生产制造中，可以通过边缘计算可以完成生产状况的即时计算与分析，对具有时效性参数进行有效的利用，实现生产过程的实时优化。

（2）应用边缘计算可以实现设备状态的在线分析与预测，如船舶生产车间的自动引导运输车（AGV）、数控机床、焊接机器人等设备，采用预测性维护可以降低维护成本。基于设备表面大量的传感器，可以对设备运行状态进行实时感知。通过本地的边缘计算融合网关，可以提供数据分析能力，第一时间发现设备潜在故障。同时提供本地存活，一旦与云端联接故障，数据可以本地保存，联接恢复后，收敛数据自动同步到云端，确保云端可以对设备形成完整视图。采用预测性维护可以减少工作量，降低劳动强度；提高设备的可靠性，延长设备的使用寿命；减少设备维修费用开支，而降低维护成本，从而提升企业的竞争力。

（3）柔性生产线的自动化运维是指边缘计算对柔性智能生产生产线的自主组织、管理能力的支持。在加工工艺优化、生产节拍调整、资源调度、生产监控等方面，企业可以依托边缘计算中心统筹信息物理系统的智能生产单元，根据生产需求规划柔性生产线构成，如建立智能焊接机器人、智能夹具、智能检测单元之间的边缘计算网络，进行局部功能的模块化实现。

此外，边缘计算还可以通过设备信息的比较与推理，进行设备的灵活快速替换，实现设备的即插即用。

2.3 全生命周期优化

目前，企业针对产品生命周期数据应用，在产品数据管理和工艺信息管理应用基础上，处于进一步整合产品设计、工艺、分析、仿真、测试、制造、服务以及质量等生命周期中的各方面数据和信息的进程中。PLM软件已经基本实现了针对产品的设计模型、工艺模型、物理模型的整合。但对于生产运营中的信息系统数据、制造执行系统数据和控制系统数据，还未能实现有效集成处理和应用。

全生命周期优化的应用场景包括产品状态全周期数据跟踪和产品全周期生产优化两部分。产品状态全周期数据跟踪是基于信息物理系统的产品采用数字化建模技术，建立高逼真度的虚拟模型，依托虚实结合、数据驱动等特征，获取产品在设计、制造、维护过程中产品状态。在设计过程中，产品状态分为设计进度、技术成熟度、资源配置状态等；在制造过程中，产品状态分为制造进度、加工实际尺寸、加工工艺等；在维护过程中，产品状态指分为运行状态、故障原因等。对以上信息进行整合与跟踪，在产品的设计、制造、服务过程中可视化观察产品状态，为产品的生产监控、全生命周期优化提供基础。产品的整个生命历经设计、制造以及维护三个阶段。设计阶段中的尺寸设计、材料设计等、制造阶段中零件制造、加工、装配以及加工中所使用的工装，以及维护过程中的维护过程、使用操作都对产品的状态相关的因素，这些因素彼此关联并对产品产生着交互耦合的影响。信息物理系统中使用数字化双胞胎技术可以获取全生命周期下的产品状态信息，用以分析这些因素对产品的影响。

产品全生命周期优化应用模式以产品多阶段状态为优化目标，以数字双胞胎模型库数据挖掘结果为引导，建立产品全生命周期的多因素评估方法，最终生成综合优化解集，根据实际生产需求的调整，快速分析出优化的设计、生产加工方案和相关配套的资源。

3 发展前景

当前发达国家和地区均将信息物理系统作为战略布局的重要方向。对我国而言，推进信息物理系统建设，不仅是信息化与工业化深度融合的关键支撑工具，也是“互联网+工业”深入生产关键环节的必由之路，对于我国智能制造发展、抢占国际竞争制高点具有重要意义。

在船舶制造行业开展信息物理系统的建设，依托行业建立应用模式可行性验证环境，开展数字双胞胎、边缘计算、全生命周期优化等新技术模式的应用可行性验证，可以形成知识库和应用案例库，形成物理信息系统建设的一个行业典型应用场景，有利于促进通用性标准的建立，推动与发达国家在该领域的标准对接与技术合作。

在此基础上，还可以建立技术转移体验中心，将建设成果进行展示宣传与推广，加速信息物理系统的成果转化与应用推广，深化各行业人员对信息物理系统的理解，孵化项目成果，并在技术咨询、技术测试和解决方案等方面为各行业提供服务，以信息物理系统为牵引，引导我国传统工业的转型升级。

4 总结

以物联网、云计算、大数据为代表的信息新技术正引发新一轮产业变革，信息技术已经逐步与工业深度融合，工业生产模式已向数字化、网络化、智能化转型。和国外相比，我国在关键技术、核心标准、主要产品和应用模式的方面缺乏统一的认识和深入的探索，缺乏成熟的共性关键技术、统一的标准规范和典型应用的牵引带动。当前，由于我国信息物理系统共性技术综合能力有限，制约了CPS在各行业的推广。由于在参考环境中不可能完成对所有应用场景的测试，因此提炼典型业务场景的模型至关重要。船舶行业是离散制造业的典型代表，在船舶行业开展数字双胞胎、边缘计算和全生命周期优化是信息物理系统建设、推广的关键步骤。

在船舶行业开展信息物理系统的典型应用模式的验证，对于实现工业生产的深度优化，提升企业的资产和运营效率，促进工业转型升级有重要意义。基于信息物理系统在船舶行业的测试验证和产业化，不仅可以形成我国自主化产业能力，率先抢占工业智能化前沿领域，避免相关领域技术和产品受制于人，还有助于推动相关产品和解决方案在行业中的应用推广，提升我国工业智能化发展的安全自主可控水平，提升工业生产和工业数据的安全防护能力，确保工业生产和工业数据安全。

[1]周海平.信息物理系统及其对网络科学研究的影响[J].数字技术与应用，2011，03.

[2]Baheti R，Gill H．The impact of control teachnology[J]．Cyber-physical Systems，2013，2.

[3]谭朋柳，舒坚，吴振华.一种信息-物理融合系统体系结构[J].计算机研究与发展，2010，47.

[4]温景容，武穆清，宿景芳.信息物理融合系统[J].自动化学报，2012，4.

[5]杨光，耿贵宁，都婧，等.物联网安全威胁与措施[J].清华大学学报（自然科学版），2011，10.