基于数字孪生技术的船舶管件加工智能车间研究

姚靖维,周 祺,张 刚

(1.华中科技大学机械科学与工程学院,湖北 武汉 430074;2.武昌船舶重工集团有限公司,湖北 武汉 430060)

0 引言

随着现代信息技术的高速发展,实现本质意义上的智能制造已成为各国发展制造业的首要目标。其中,物理空间与虚拟空间之间的数据信息交流与交互是实现智能制造的核心环节[1]。从2003 年Grieves 教授提出数字孪生的概念开始,数字孪生逐渐成为工业领域的重要课题。美国国防采办大学将数字孪生定义为一种充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程。Gartner 公司也一直将数字孪生技术作为十大战略科技发展趋势之一[2]。数字孪生技术给智能制造系统提供了一个平行、快捷、具有高时效性的研究映射。

船舶工业是资金密集型和劳动密集型的传统工业。随着高技术船舶和高质量海工装备的发展,船厂为了适应激烈的市场竞争,着手打造智能化加工车间,以提高产品质量稳定性、降低人工成本。管件加工(以下简称“管加”)量在海洋工程装备与船舶建造中占据很大比重,是影响产品质量和建造周期的关键中间件之一。管加是典型的多品种、小批量、离散性制造。传统管理手段及与手工作业方式很难提升加工制造效率。因此,建设智能化的管加车间对船厂的智能化升级具有重要的示范意义。

传统的管加方式采用手工作业装备或者半自动化装备,车间布局主要根据经验与作业习惯。在缺乏信息系统统筹调度的情况下,车间生产效率高度依赖管理人员从业经验,在作业高峰期常出现物料配送不及时或现场堆场积压的情况。在半自动化环境中,各类设计软件、管控程序之间会存在数据孤岛[3],依靠人工现场进行管理的难度极大,严重制约管加效率的提升。围绕管加车间产线的智能化改造,把数字孪生技术应用到车间建设中,可以在后期生产调试过程中,实现对工艺流程的实时数据采集与全局优化。通过在数字孪生模型上对车间布局、工序节奏、工艺方法等的优化调整,可以在不中断生产、不占用额外物理资源的条件下,优化迭代自动车间生产流程整体解决方案,达到对船舶管加生产管理及制造效率的全面提升,实现船舶管加车间智能化建设的目标。

1 面向生产的数字孪生开发模式

随着无线通信技术、物联网技术的成熟与传感器成本的降低,人工智能与大数据的融合发展使工业领域基于模型的设计、仿真、感知、优化成为可能。车间产线的数字孪生模型需要具备反映产品生产的详细流程、实时动态的跟踪产品加工、物料消耗与设备磨损情况等基本能力[4]。当前,数字孪生应用仍处在起步阶段,开发具备感知、优化、控制完整能力且覆盖企业全流程的数字孪生模型,其技术成本对于传统企业来说仍然较高。因此,可以从特定产品或某一中间件的生产制造出发,完成数字孪生体的开发与虚实映射的管理能力闭环建设,而后再将成熟经验逐步向企业的上下游工序推广。

1.1 数字孪生的技术要素

完整的数字孪生车间解决方案由物理车间、虚拟车间、车间服务系统、车间孪生数据四部分组成[5]。针对物理空间的大范围、全方位数据监测是实现数字孪生的基础[6]。只有打通物理车间与数字车间的实时数据通道,才能在虚拟诊断的同时,结合控制组件对现场执行的管理,形成一个具备虚实交互能力、覆盖产品生产全流程的数字孪生技术闭环[7]。在真实生产数据的基础上,通过构建反映物理实体的机理模型与辅助控制的数据驱动模型,并结合人工智能与优化算法对设计、生产、车间布局等进行迭代,可实现生产管控与效率最优化配置。

1.2 数字孪生在管加车间的应用

对于船舶管加领域的数字孪生车间,由于船舶建造零部件、舾装件数量多、关系复杂,生产线的工艺设计难度极大。管件制造需要依赖工程师的个人经验进行工艺安排,在面对突发状况时,难以高效、迅速地平衡人力与设备资源,生产效率很难提升[8]。在数字孪生车间搭建后,可以进一步对工艺安排进行数字化归档、分类并提供参考对照,从而在生产出现已被归档的突发问题时迅速提供应变方案。

数字孪生技术应用在车间建设之初,即可建立覆盖产线所有类型工艺和设备的基础数据,并辅以虚拟车间形式对管件制造不同工艺流程进行设备模型的模拟运行。与此同时,面向不同工艺类型管件的生产流程及车间产能需求,对管件制造各产线、各工序的设备能力匹配、人力资源配置、物流类型及走向、生产节拍、信息追踪等进行全流程虚拟验证。

传统模式下,单个操作者常专注于某一工序,无法从全局视角关注各个工序和生产要素的协作状态。数字管加车间的建设,能够打通设计、生产的信息流,在生产组织过程中以数据驱动虚拟车间对整个计划与设备、人力资源等因素的匹配关系进行模拟演算,通过独立视角对不同产品、不同参数、不同外部条件下的产能瓶颈进行分析,为生产管理者提供最直接的数据参考。同时,生产过程中采集生产线上各工位设备实时运行数据作为真实状态对照,可为后续的分析优化提供相应依据。

同时,数字化管加车间对于全生命周期的管件制造生产管理有巨大的提升潜力。通过物联网技术,可以实现对管件加工数据、电子图纸以及全流程物流追踪系统的应用,极大降低图纸文档传递成本。把管件制造相关信息提取存储于数据库中并根据相应规则一一编码,便于生产者按需提取相应管件加工信息;在加速生产的同时建立便于管控的反馈渠道,使管理者能够实时把控生产的进度。通过对不同原材料物资代码的匹配,可实现系统内所有物资统一管理;对生产任务进行优化排产,可避免缺料原因导致的现场生产停滞,并可以向零库存生产进行优化迭代。数字化车间通过对现实车间的1∶1 建模,把实时的生产、设备状况反映到模型中,可以高效地辅助技术人员了解车间生产的状态;通过与视频监控设备的结合,可完成高效的、对整体生产状态的调控。

2 船舶管加车间数字孪生架构的搭建

船舶管加车间数字孪生架构如图1 所示。

图1 船舶管加车间数字孪生架构图Fig.1 Digital twin framework of ship pipe manufacturing workshop

管加车间的数字孪生架构包括物理层、感知控制层、数字孪生模型层和应用层。通过对生产现场的设备、产线、原材料(或半成品)、制造环境等数据的感知、采集、分析处理、优化,建立与数字孪生模型层的设计数据、工艺数据、物流信息、设备信息以及各类模型的映射关系,对数据进行系统分析,实现车间布局及优化、工艺设计与优化、生产调度与优化、车间物流配送与决策、质量分析与决策。在设计之初,智能产线的数据流向始终围绕工艺数字化、自动排产、质量监控与追溯、辅助决策展开。

2.1 工艺数字化

在充分考虑数据流的设计基础上,通过工艺仿真和生产模型,构建面向管件生产现场的工艺数字化孪生。首先,依托设计软件(如SPD、CATIA、TRIBON、CADDS5 等)构建生产线数字模型。通过数字或相应特征代码,对孪生体中出现的特征要素进行编码。管加的主要特征包括材质、附件的类型以及规格、数量、加工形式、弯管信息、表面处理等一系列管件工艺信息。各类代码在设计数据库中具有唯一性、可识别性及完整性。其次,设计输出的图纸、信息数据应完整,具备可充分反映管加全生命流程的所有信息。该类信息可为数字类型或相应加工特征码。最后,应配备对应的、从设计到生产的数字化接口软件,衔接设计与生产的中间环节。其应具备充分解读设计输出相关信息,以及根据生产所需转换为生产现场自动(或半自动)加工设备可识别信息的能力。

2.2 生产计划管理智能化

构建由生产数据驱动的管系智能化生产管理。管加数据、车间数字模型、必要的设备加工能力信息、管件工艺流程等,按照规定作业原则进行采集。采集后的生产流程可以在数字孪生体中,结合节拍规划与流程优化,通过模拟生产予以验证,迭代优化生产过程。

产品生命周期管理(product lifecycle management,PLM)系统按照预设原则,对来自企业资源计划(enterprise resource planning,ERP)的需求进行解构,将其解析为面向各生产系统可执行的需求数据,并对原数据中部分不规则特征码进行重新赋值,以完成工艺特征匹配。车间执行制造系统会根据系统内资源占用情况(如计划需求、物料库存、设备状态、人力资源配置等)开展自动运算,完成计划提供,并根据计划内容自动完成原材料套料、附件自动配托及零件生产工艺流向指定等一系列操作,从而确保车间现场各工序生产流畅。

2.3 全生命周期质量监控与回溯

在数字化管加车间,原材料采购入库前,会对其相应材质、外形尺寸、数量作入库前复验,并对复验合格物资进行贴码标示;同时,在管理系统内建立相应电子台账,赋予其内部管理的唯一身份。生产计划下发后,所有车间执行层将根据系统运算结果接收到自己的工作计划。计划执行过程中,所有的生产环节过程控制均可在管控系统内据实记录,便于产品全生命周期质量管控及问题溯源。生产过程中,系统根据计划自动对相应管件所需物料进行套料、配对,并生成新的管理身份标识;同时,与所使用原材料的标示码进行关联,形成相应的数据链。

在生产现场,自动设备(或作业人员)按照作业计划将系统生成的物理条码与产品进行绑定,并根据作业流程,通过自动(或人工)扫描记录每个工序的作业工位(或作业人员信息)、加工日期等信息。同时,对系统设置的停止检查点,采用自动或人工辅助的检测方式逐一检验,并记录相应质量检验结果;对不合格产品进行结论标记,用于问题产品的生产过程追溯及质量原因分析。此外,根据分析结果为后期同类型问题提供解决方案。未来,还可以通过大数据关联完成产品出厂后的使用、损毁情况记录,并由此对内场制作过程进行不断优化,从而进一步提高管件的生产质量。

2.4 信息统计与决策辅助

对于企业而言,数字孪生技术的商业价值是帮助其决策是否搭建数字孪生车间的关键。在探析数字孪生的商业价值时,企业须重点考虑战略绩效与市场动态相关问题,包括持续提升产品绩效、加快设计周期、发掘新的潜在收入来源以及优化保修成本管理[9]。基于企业服务总线打造综合管控平台,从车间作业控制系统、产品数据管理系统、工艺管理系统、综合管控平台等系统中提取数据,构建数字化车间制造大数据中心,实现对工艺、生产、设备、质量、人员、物料和资源数据标准化汇集,为大数据分析与应用提供统一数据源。利用大数据关联分析技术,对产品各个阶段的数据进行关联,形成一个动态的过程关联网络,为产品的全生命周期数据分析及质量追溯提供可靠的数据保障;更可以采用微服务架构,实现基于工业互联网的工艺、生产、质量、人员、物料和资源的实时可视化管控,以及智能分析、快速开发[10]。

另一方面,在基础的车间管理中,数字孪生系统通过大量数据采集设备与低延时通信技术,建立了链接物理现场与孪生系统的神经系统,可以使工艺师在实现管加车间的生产状况实时量化管理的同时,对车间的运营进行适当调整。

3 船舶管加车间数字孪生技术的实现

武昌船舶重工有限责任公司搭建了采用数字孪生技术的柔性直管加工全自动智能生产线。武船直管加工车间数字孪生系统结构如图2 所示。该产线数字孪生系统建立了从设计到生产的数字孪生模型与数据分类机制,打通了西门子PLM 与武船企业信息空间工程(enterprise information space engineering,EISE)系统的数据通道,从企业计划管理拓展到车间、产线和工位级作业的精度管理。

图2 武船直管加工车间数字孪生系统结构图Fig.2 Digital twin architecture of straight pipe manufacturing workshop

升级的EISE 系统与产线控制系统(beltline control system,BCS)的数据直接交互,指挥产线立体仓库、下料打磨单元、贴标单元、刻码单元、全自动组对焊接机器人单元、物流系统等智能设备,完成从原材料到成品管件全过程生产的无人化、高柔性化、数字化控制。在车间,通过BCS 系统对所有设备信号进行采集,并与EISE 系统、PLM 系统的数据交互,可实现虚拟产线模型与物理产线的同步运作。现场视频监控系统可以实现在1∶1 虚拟现实综合管控平台的自动生产线现场视频与产线模型的实时切换,并由此辅助管理者了解设备加工的瓶颈、制定生产优化策略。

该车间在完成智能化直管加工生产线建设的同时,还结合建设成果对车间其他生产线进行了相应改造,打通了整个车间的物联网,实现了设计数据、电子图纸直达工位、物流实时追踪、数据实时共享等整个车间数字化生产的第一阶段建设,攻克了管件加工的大部分控制难题。该车间已实现生产物料在线实时管理、制造计划自动运算下发、各工序工位作业完成情况实时记录、质检结论数据库统一管理及实时共享等一系列功能。自投入运行以来,车间生产管理流畅,整体运行效果理想,较车间改造前实现了约35%综合产能的提升,22%的典型产品成本下降,33.3%的产品制造周期压缩,并降低了11.5%的单位产值能耗,综合效率提升显著。

4 结论

本文围绕数字孪生系统应用,以船舶管件加工为实例,建立了虚实结合的武船智能化管加车间模型、综合管控平台,对车间智能化应用进行了探索研究。研究表明,通过建设生产车间数字孪生体并搭建相应管理系统,可以在不中断生产的同时,在虚拟空间对生产过程开展优化。

全自动管件加工生产线仍然具有较大提升空间。

首先,本研究对象仅实现直管型管件的生产,无法做到产品类型全覆盖,未来的发展还需进一步借鉴先进行业(如航空工业和石油化工行业)的数字化建设经验[11-12],并与相关领域专家在管件制造工艺、专业设备研发、人机互动等方面作进一步的研究,逐步解决管件加工全流程制约的难题。

其次,衔接设计与生产管理的专业软件(PLM、EISE),其系统内部流程设计与生产现场管理流程的匹配度还未达到较高水准。这也反向制约了管系智能制造的研究进展。但随着大环境的不断变化,越来越多既懂管件加工生产管理又懂软件系统研发的专业工程师的出现,必将慢慢打破这一现状,为后续管件加工设计生产一体化开创更佳的局面。

武船管加车间在建设智能化的柔性直管生产线过程中,打通PLM 系统、EISE 系统、BCS 系统、物联网、综合管控平台等数据通道,构建虚实映射的数字孪生系统,并通过对数字模型的分析与迭代,实现了指导实际产线工艺优化,为未来车间的全面升级积累了重要的实践经验。