生产线数字孪生车间管控技术框架

尹海军 肖唐威 李 鑫

（1.沈阳飞机工业（集团）有限公司，沈阳 110000；2.沈阳航空航天大学，沈阳 110000）

随着物联网、大数据、云计算、虚拟现实、5G以及人工智能等新一代信息技术的迅速发展，加速推进了制造业等社会各领域的发展与变革。在2012 年，德国提出“工业4.0”的概念后，世界各国都相继提出各自国家层面的制造行业发展战略[1]。如21 世纪初期我国正式提出的“中国制造2025”发展战略、美国提出的信息物理系统（Cyber Physical Systems，CPS）以及GE 公司提出的“工业互联网”等。这些国家所提出的发展战略虽然在内容上各不相同，但是战略目标基本是一致的，其目的就是利用高速发展的信息技术将物理现实与虚拟现实紧密相连，建立互联互通的数字化智能化管控系统。

数字孪生[2-3]技术就是在这一时代背景下兴起的一种新技术，其概念起源于美国航空航天局的“阿波罗计划”。近年来，数字孪生得到越来越广泛的传播与应用，越来越多的企业以及高校都在对数字孪生的定义以及内涵进行研究与扩展。同时，得益于物联网、大数据、云计算、人工智能以及虚拟现实等新一代信息技术的发展，使得数字孪生车间的实现成为可能。

目前，工业生产已经发展到高度自动化与信息化阶段，然而国内制造企业虽然有较高的自动化程度，但是绝大多数企业缺乏全局的数字化制造能力，能基本达到制造现场的全局数字化建设的企业仍是少数，完全实现全局制造流程的实时监控管理的企业更是凤毛麟角。航空航天的技术水平和制造能力是国家制造业实力和国防工业水平的代表，其所拥有的数字化生产设备以及数字化车间的占比较高，这也是航空航天成为数字孪生领先应用行业的前提基础。目前，关于数字孪生技术在航空航天领域的应用已经有很多高校、研究所以及企业正在进行研究与探索[4-8]。

1 生产线数字孪生车间管控技术框架

1.1 系统功能需求分析

传统的车间管控系统经过多年的发展，其整体体系和功能架构已经趋于完整，但是由于其智能化水平不够，还不能满足车间管控系统的智能制造要求。因此，将数字孪生技术运用到车间管控中以实现其智能制造的需求是发展的必然趋势[9]，其评价标准之一就是能够在制造过程中尽可能的取代人员在制造过程中的脑力劳动，以提高生产制造的柔性化、智能化和高度的集成化。

传统车间的管控需要依靠多个信息系统一起实现，但是由于各个系统之间的数据流通缓慢并且缺乏有效的数据集成与数据管理，导致各系统间的交互性和信息的实时性较差，无法及时发现问题并解决；而且多条产线的数据层缺乏宏观统一的数据采集及传输方法，容易造成“信息孤岛”，这将会对工厂生产状况的逆时复现、远程实时监控以及定期维护等工作造成影响。大多数的工业控制系统都依赖于设备操作员控制操作界面实现对系统或工艺的监控，但是每台机床设备的操作界面都位于机床一侧，而且车间的生产决策主要还是由人完成，缺少基于工业大数据的仿真分析和智能自主决策机制，因此难以实现产线级甚至车间级的管控。

基于上述问题，首先，本文将数字孪生相关技术与企业的实际需求相结合进行数字孪生车间集成管控系统的定制化开发，并以该集成管控系统为核心基础，与企业资源计划（Enterprise Resource Planning，ERP）、制造企业生产过程执行系统（Manufacturing Execution System，MES）、仓库管理系统（Warehouse Management System，WMS）等智能制造系统连接。其次，对产线内部的信息传输速度进行提速升级，对生产制造过程中产生的数据进行分析并充分利用，从而实现集成式的车间制造资源管理、生产活动计划管理以及生产过程的管控与优化，使产线和车间之间具备虚实联动的智能化生产排程调度、大数据分析预测及迭代优化能力[10]。再次，以数据的实时动态流动为特征，高效管理生产资源、生产设备和生产流程，以方便人员直观地把控产线的实时生产情况和工作效率，并协助用户提升工厂整体效益、强化产线制造效能、优化设备工艺能力。最后，以人、机实时的动态智能协作方式提升制造现场的数字能力，从而实现随时随地监控的智能管理，为企业打造真正的数字孪生车间。

1.2 数字孪生车间管控技术框架

21 世纪以来，众多企业开始进行智能工厂以及数字孪生车间的建设，对数字孪生车间框架的应用研究也有许多突破性进展，最终顺利提出数字孪生车间管控技术框架，如图1 所示。该系统框架由物理层、感知层、集成管理层、应用层以及用户层组成[11]。

图1 数字孪生车间集成管控系统框架

物理层包括车间现场的各类设备，如各产线的机床、装配机器人、自动导引运输车（Automated Guided Vehicle，AGV）以及物料存储设施等，通过这些设备的实时数据传输，保障数字孪生车间系统的稳定运行。感知层负责实时采集车间内的多源异构数据，并对其进行预处理，如采集AGV 小车的运动信息、感知车间设备的真实状态、同步显示工厂物料信息和感知操作环境状态等，然后将这些信息传输到下一层级。集成管理层负责整理归类感知层所提供的数据，将其中的重复信息和错误信息删除，并对处理过的数据进行归类编码和存储，便于系统直接调用。应用层通过构建面向真实物理行为的高仿真孪生环境并以实时数据驱动，实现物理车间与虚拟车间的实时同步运行，包括对数据的解析和行为控制等过程，其中数据解析过程需要利用固定的频率去访问集成管理层的数据库，并接受其发送的Json 格式的文件，然后将实时数据赋值到与运动控制相关的文件中实时驱动对应的三维模型，从而完成相应的动作。用户层是用户与系统交互的窗口，可根据不同的使用场景，将系统发布至不同的平台供用户操作，如Windows、智能移动端、网页端以及虚拟现实设备等。

基于实时数据驱动的虚拟车间，实现了对现实环境中物理车间的三维实时可视化监控以及针对车间问题的远程管控，在计算机上利用实时的三维模型显示车间现场设备的运行状态信息、车间物料传输信息、生产工艺参数信息及设备故障维修状态信息等，能够基本实现车间透明化生产、故障及时报警及情景重现等，完全满足企业对车间的实时监测和预测仿真的需求。

数字孪生车间集成管控系统框架以数字孪生技术为基础，高度集成ERP、MES 等车间信息系统，形成虚实双向实时交互的集成管控系统。该系统以数字孪生技术为中心，形成开放性的包容结构，这样更易于扩展，从而为新一代信息技术的融入提供便利。

2 关键技术

2.1 虚拟现实技术

数字孪生系统将虚拟现实、增强现实和混合现实等多种感知技术与数字化模型结合，构建了一个信息流、物料流、控制流等多种层面与物理车间一致的虚拟世界。用户可以在通过虚拟现实技术构建的虚拟世界中进行信息交互，使用户能在虚拟世界中实时感知到真实世界的信息。

2.2 建模与虚拟仿真技术

数字孪生系统想要实现数据驱动，必须要建立良好的模型，其目的是将物理对象或问题的理解进行简化和模型化[12]。数字孪生的目的是将实时数据应用到与物理对象相符合的模型上，使其尽可能的还原物理实体的行为，通过挖掘深层次的规律对其进行预测分析，从而实现优化物理对象的目的。从技术角度来说，建模和仿真是相辅相成的，建模是将现实世界模型化、数字化，而仿真则是以模型为基础，基于已有的确定性规律和相关机理对现实世界进行验证和预测。因此，建模和仿真是数字孪生车间集成管控系统中不可或缺的一部分，也是构建系统的一项不可或缺的手段。

2.3 物联网技术

物联网技术是数字孪生车间集成管控系统的核心支撑技术，可以将现实世界中的物理实体转化为可以被集成管控系统感知、识别和分析的数据信息，从而为系统提供数据流和信息流。物联网技术的广泛应用，降低了数字化生态系统的复杂性，提高了设备的生产效率，为数字孪生技术的智能化发展奠定了基础。

2.4 多源异构数据融合技术

随着车间逐渐数字化，其生产制造过程中会产生大量的数据，这些数据来源于制造执行系统、生产监控系统、企业管理系统以及在生产制造过程中采集信息的各种传感器。由于这些数据的来源不同，且大多数的数据存储模式以及逻辑结构也不相同，从而导致了车间的数据具有多源异构的特性。

数字孪生车间集成管控系统可以在物理车间采集实时可靠的数据，并将其映射到孪生环境中的孪生模型上，然后利用数据进行分析预测并得出最佳决策，最终实现全产线的精细化管理与优化，因此对于来源不同的信息流都要进行数据的整合分析和精确管理，从而实现多源异构数据的融合模式。

2.5 数据管理技术

数字孪生车间想要完美投入使用，安全高效的数据管理管控系统是必不可少的。在数据传输和管理过程中，要时刻确保数据的安全，防止数据泄露或损坏对企业造成损失。另外，在确保车间数据安全传输的同时，还要对采集的数据进行分类编码和压缩，为系统调用做准备。

3 构建高保真的数字孪生环境

建立数字孪生环境就是将物理车间内的全要素数字化，从而构建各物理实体的数字孪生模型，然后结合现场布局构建一个高保真的虚拟场景。与物理实体对应的数字孪生模型通过实时数据驱动，可用于理解、预测、优化和控制物理实体，因此，数字孪生模型的构建是实现模型驱动的基础[13]。

数字孪生场景中的模型都是网格模型，其多边形数量影响了模型的保真度以及系统的流畅度，但是若网格模型的多边形的数量过多，虽然模型更逼真，但是会影响程序的实时渲染，尤其是观察距离偏远的情况下，模型会继续占用系统的运行空间，甚至导致低配置的电脑出现卡顿、崩溃的现象。为了提升系统的运行效率、降低运行负荷，需要在满足系统要求的情况下减小模型的数据量。车间孪生场景轻量化处理前后的对比如表1 所示。

表1 轻量化处理前后对比

由表1 可以看出，经过轻量化处理的模型顶点数和面片数减少了近91%，文件大小随之减少近96%，这将使得实时渲染更流畅，程序占用的内存更小。由此可见，轻量化模型能有效改善模型的传递和加载效率，从而为车间层次以及企业层次的数字孪生系统的开发提供技术支撑。

在数字孪生环境构件的建模过程中，需要根据具体情况采取不同的建模方案，由于生产制造车间内的物理实体种类丰富，数量繁多，需要区别对待精细度要求不同的模型，如产线的机床、装配机器人等主机设备需要较精细的建模，尤其是对生产过程有仿真要求的设备，而对于精细度要求不高的货架、电气柜等辅机设备就可以简单的建模，忽略其中一些不必要的细节。若需要精细建模的模型过于粗糙会导致模型的实际参考价值降低，从而影响保真度，若对精细度要求不高的模型制作较为精细，则会带来无意义的时间和精力消耗。

4 基于实时数据的驱动

4.1 数据驱动方法

如何通过实时采集的数据驱动虚拟的数字化车间，还原现场的生产状况，实现对车间生产状况的实时远程监控是整个系统的核心，其目的是建立物理车间与数字孪生环境的实时映射关系，而数据则是它们之间的桥梁，这些数据都是通过现场采集系统进行采集并处理过后储存于企业数据库中的有效数据。

4.2 虚实车间的状态同步

当车间在进行生产作业时，启动该系统时需要保证数字孪生场景中各个生产要素与物理车间中的状态同步，如设备的生产数据与姿态、AGV 小车的运行状态与位置信息等。为保证系统启动时能准确还原物理车间的实时状态，需要在启动时加载数字孪生场景中的数据，从而实现虚实车间的状态同步。

状态同步包括设备的运动状态、加工状态以及物料的状态，包括柔性线中搬运机器人的位置信息、机构姿态以及云台是否有物料，当云台中有物料时，则根据物料信息在模型库中调用物料模型进行可视化处理，然后根据AGV 的位置信息、速度状态以及其他基本信息同步机床的加工状态，如工艺流程以及加工时间等。柔性线上的搬运机器人需要同步的状态信息如图2所示。

图2 柔性线上的搬运机器人需要同步的状态信息

4.3 基于有限状态机的数据驱动

本文以车间内的AGV 小车为研究对象，对实时数据的驱动方式进行了研究。首先，统计采集系统所采集的AGV 数据，结合实际需求选取相关的数据用于展示和驱动，AGV 小车的数据关系图如图3 所示。其次，将其展示数据显示于详细信息面板中，驱动数据经过程序的处理，将驱动AGV 模型还原实际行为，从而实现虚实映射。最后，通过在数字孪生环境中构建与物理车间相同的AGV 点位，并通过A*寻路算法模拟AGV 小车在AGV 控制系统下的运行轨迹，力求还原AGV 真实的运行规则。

图3 该系统中AGV 的数据关系图

通过构建AGV 的有限状态机（Finite-State Machine，FSM）[14]模型，实现了AGV 小车的动作仿真。FSM 模型是将系统或者对象的行为进行抽象表达后得到的数学模型，能够描述对象或者系统在不同阶段呈现出的不同运行状态，这些状态是有限的、不重叠的，而且这样的对象或者系统在任意时刻的状态都可以确定。通过定义各状态的导关系，并设置其转换条件，启动状态机后，能通过输入不同的实时数据使得状态不断变化，从而完成仿真演示。通过构建FSM 模型驱动三维模型进行仿真可以大大减少数据的输入，只需要少量的数据即可完成车间各设备的实时仿真。

AGV 的FSM 模型如图4 所示，根据实际情况可将AGV 的状态分为5 种，其中的连线表示状态之间可按一定条件进行切换的导向关系。当系统启用时，AGV 模型进入默认的待机状态，然后根据车间的实时数据切换至移动、上料或者下料状态；当遇到异常时，系统会直接切换至停止状态等待用户操作，或者根据现场反馈的数据重新初始化AGV 模型的状态、位置以及设备信息。

图4 系统中AGV 的FSM 模型

5 某企业的数字孪生集成管控系统开发

5.1 系统的主要功能

基于实时数据驱动的虚拟车间，实现了对物理车间的三维实时可视化监控以及针对车间问题的远程管控，同时还能够在计算机上利用实时的三维模型显示车间现场设备的运行状态信息、车间物料传输信息、生产工艺参数信息及设备故障维修状态信息等，基本实现了车间透明化生产、故障及时报警及情景重现等技术，完全满足企业对车间的实时监测和预测仿真的需求，其功能结构如图5 所示。

图5 数字孪生车间集成管控系统功能图

5.2 车间实时状态三维可视化

5.2.1 生产车间三维实时仿真

生产过程仿真主要是针对柔性生产线的生产状况、AGV 小车运动轨迹而进行的可视化仿真。数字孪生系统能够依据实时数据驱动生产线运动，并显示实时设备数据，同时，依据AGV 的位置传感器传递的数据实时更新，提醒并显示车间内的故障点信息。

5.2.2 车间信息可视化

采用声光效果与信息标签的方式能够实时展示机床设备的生产状态数据、立体库和工具升降库的库位信息以及AGV 的位置信息等，某机床的实时信息面板如图6 所示。

图6 某机床的实时信息面板

5.3 虚拟漫游功能

本系统开发了第一人称的自由漫游以及全局漫游功能。第一人称虚拟漫游比较灵活，可以完全由用户通过操作鼠标和键盘的方式观察整个车间的信息，而且还可以按照自己的意图来控制虚拟角色的位置与视角方向。自由观察模式是类似于CATIA 或者SolidWorks 这类三维设计软件的观察模式，可以将整个车间作为一个场景模型，并以此进行观察、交互等操作。

5.4 统计信息可视化看板

看板是精益生产中传递信号与控制生产的工具，传统看板以卡片、纸张等形式存在，其内容往往是手写形式。将车间信息进行可视化管理加速了车间内部的信息流通，有效解决了信息流通缓慢、透明度不足的问题。统计信息可视化看板展示内容如图7所示。

图7 统计信息可视化看板

5.5 AGV 调度管理

数据驱动的AGV 调度管理是工业数据分析、人工智能数字孪生技术相结合的自然延伸，车间设备与系统的互联互通、多源异构数据的融合是实现该功能重要支撑。该功能支持车间生产计划的读取与管理、调度计划的编辑与优化以及AGV 实时状态的跟踪监控，其界面如图8 所示。

图8 AGV 调度管理界面图

5.6 数据库连接参数设置

考虑到后期维护以及数据库表格变化的情况，开发了数据库连接参数设置方案，通过这种方式实现系统的数据库连接参数与数据库的数据表及视图的解耦。该功能模块可支持Oracle 与SQL Server 服务器，在系统使用过程中，管理员可以通过此窗口对系统所读取的数据库进行更改。

6 结语

目前，世界许多国家都在大力发展制造业，数字孪生是信息化和制造业之间深度融合的必然结果，是使工业数字化进入高阶形态的有力工具，也是向智能制造转型的必经之路。实现虚实融合智能制造的前提是自动化，而数字化又是实现车间自动化生产制造的基础，因此应用数字孪生实现虚实融合的车间集成管控系统必须在现有数字化制造以及数字化车间的基础上，利用知识处理、智能优化、智能控制等方法对生产制造模式进行重构。