基于标识解析的供应链数字孪生教研平台研究

许继平 孔德政 池程 王浩骋 王英强

摘  要  数字化人才在数字经济发展中起着重要的支撑作用，加强产业数字化人才培养是当前重要工作之一。基于工业互联网标识解析体系，以大米供应链为典型对象，设计包含实物仿真系统、数字孪生系统和标识解析系统的数字孪生教研平台，设计从认知、操作到开发的三层递进实训方案，由浅入深地提升受训者数字化技术开发和应用能力。

关键词  工业互联网；标识解析；人才培养；数字孪生

中图分类号：G434    文献标识码：B

文章编号：1671-489X（2023）04-0034-06

Research on Supply Chain Digital Twin Teaching and Research Platform Based on Identification Analysis//XU Jiping1， KONG Dezheng1， CHI Cheng2， WANG Haocheng1， WANG Yingqiang3

Abstract  Digital talents play an important supporting role in the development of the digital economy， so strengthening the training of industrial digital ta-lents is one of the current important tasks. Based on

the industrial Internet identification analysis system，

taking the rice supply chain as a typical object， we design a digital twin teaching and research platform including physical simulation system， digital twin sys-

tem and identification analysis system， and design a

three-layer progressive training program from cogni-tion， operation to development， in order to enhance the

trainees digital technology development and appli-cation ability from shallow to deep.

Key words  industrial Internet; identification analy-

sis; talent training; digital twin

Authors address

1  School of Artificial Intelligence， Beijing Techno-

logy and Business University， Beijing， China， 100048

2  Institute of Industrial Internet and Internet of

Things， China Academy of Information and Communi-

cations Technology， Beijing， China， 100191

3  Beijing Sihai Ploughing Technology LTD. ， Beijing，

China， 100036

0  引言

隨着科技的不断发展，物联网、云计算、大数据和5G等新兴技术不断崛起，各行业都在向数字化和智能化方向发展。近年来，新兴技术与生产制造业加速融合，世界各国大力推动生产制造业的智能化转型升级[1-2]。工业互联网、数字孪生技术作为新一代信息技术的重要组成部分，在推动新旧动能转换、产业高质量发展等方面具有举足轻重的作用，所以迅速成为生产制造业和科研学术界的研究热点[3-4]。

统计数据显示，2020年我国数字经济规模达到39.2万亿元，占GDP的比重为38.6%，同比名义增长9.7%，数字经济有效支撑了疫情防控和经济社会发展，数字经济发展迫切需要一大批具备相当数字技能的数字化人才，但当前我国数字化人才面临着严峻的短缺形势，数字领域巨大的人才缺口成为制约我国数字经济发展的核心瓶颈[5]。为了解决数字化人才缺口难题，将学校课堂教育和社会开放教育相结合是目前比较公认的途径，而这其中，研发满足实践教学的新型教学装备是尤为关键的一环，特别是对于开放教育中突破时间和空间限制的难题，需要充分借助新一代信息技术解决[6]。

随着信息化技术的不断发展，工业互联网标识解析[7]、数字孪生等相关技术的发展日趋完善，这些技术被广泛运用于新工科实践教学设备研发中，通过虚拟仿真平台开展虚拟实践教学活动，大大提高了新工科课程的实践教学效率，提高了开放学员的学习兴趣。

1  系统总体架构

大米亦称水稻，是稻谷经清理、砻谷、碾米、成品整理等工序后制成的食物。大米是中国大部分地区人民的主要食品。大米供应链在食品供应链中具有典型性，包括收购、运输、加工、仓储、包装、物流、销售七个环节[8]。因此，本平台选择大米供应链为模拟对象。

基于标识解析的数字孪生教研平台以大米供应链为模拟对象，主要由实物仿真系统、数字孪生系统和标识解析系统三部分组成，平台架构如图1所示。图中，实物仿真模型是参照实际大米供应链全过程进行模拟化设计，采用圆筒、传送带、小型碾米机来模拟粮仓运输、加工环节，配备相应传感器采集实时生产数据，现场控制器通过485总线对各设备进行监控，并将数据上传至标识解析系统。

数字孪生系统分为综合管控台和数字孪生模型两部分。综合管控台提供系统配置、数据查询、统计分析、运行控制等功能；数字孪生系统采用Unity3D构建虚拟仿真模型，对大米供应链实物仿真模型进行虚拟映射，从而构成数字孪生系统。

工业互联网标识解析系统提供生产要素信息互通平台，根据大米供应链全过程所涉及的环节、数据种类等设计标识编码规则，实现一物一标识。将各生产要素进行标识注册，通过标识解析技术实现数据信息存储以及实物仿真模型和数字孪生系统之间的数据互通。

2  供应链实物仿真系统设计

2.1  实物仿真模型设计

实物仿真模型充分体现大米供应链全过程。硬件模型包括存储粮仓、可调节开度阀门、运输传送带、碾米机、温湿度及二氧化碳传感器、激光测距传感器、限位传感器、称重传感器、继电器以及警报器，设备通过现场控制系统连接485通信串口对其进行操作运转。制作完成的大米供应链实物仿真模型如图2所示。

2.2  现场控制系统

现场控制系统设计了良好的人际交互界面，如图3所示。在登录界面输入设置好的用户名和密码后，进入数据管理的主界面，主界面窗口包括大米供应链过程中监测数据的实时更新与显示以及传送带、碾米机的开关控制。当启动传送带运转时，设备会产生一个初速度，也可以通过参数设置窗口赋值控制运转。实时监测数据分为原粮部分和成米部分，共同构成完整的供应链条数据模块，监测数据用于实时监测供应链运转过程中各类传感器所产生的数据，以便用户对供应链进行决策；控制数据用于调整实物仿真端动态运转的设备，例如粮仓阀门开度和传送带运行速度，通过界面赋值调整其运转策略。此外，控制数据不仅用于控制实物设备，还会实时上传到标识解析数据平台。

2.3  实物仿真系统优化

为了使孪生系统性能更加完善，教研平台设计能够基于数据对产品和生产数字化进行实时的反馈。通过数字孪生端反馈的数据对供应链进行评估，以确定供应链是否能按预期进行工作，将反馈数据投入生产线中，进行实时调整和快速仿真更新。实物端系统反馈优化逻辑如图4所示。

3  数字孪生系统设计

3.1  数字孪生模型设计

数字孪生虚拟端模型依据大米供应链全过程采用机械制图软件对实物模型进行仿真，并将模型导入Unity3D中，对虚拟模型外观进行物理渲染和优化。虚拟端结合供应链需求，结合动画、编程以及集控中心的指令，对原粮收购、传送运输、原粮加工、成米仓储、成米打包运输等相应环节进行决策控制。并且每个虚拟设备为一个环节，对应配备的标识号，相应环节下包含不同的数据信息，不同数据信息同样对应唯一的标识编码。建成的数字孪生模型如图5所示。

3.2  综合管控台设计

综合管控台是数字孪生系统的核心，具有系统配置、数据查询、统计分析、运行控制功能。

在投入使用时先进行系统配置。用户注册自己的学号，根据学号会生成一套带有自己学号的标识数据投进标识池中存储。用户在界面输入学号和密码，在验证登录时，密码发送至接口配置文件中，通过输入的密码与二级节点平台的密码进行匹配，即完成密码的验证。下一阶段为学号的验证，通过先前注册到标识池中的标识号，判断将此学号作为前缀的标识码是否能查询到标识池中对应的编码从而验证学号。当密码和学号都验证成功，完成系统配置。

状态监测看板通过接口通信可根据定时器设定的时间间隔查询标识解析数据平台上对应的数据并显示在界面上，界面数据包括六个环节：原粮收购环节数据包括原粮收购总量；原粮仓储环节数据包括原粮粮仓温度、原粮粮仓湿度、原粮粮仓电磁阀开度、原粮粮仓二氧化碳浓度、原粮粮仓激光测距传感器数据；原粮运输环节数据包括传送带速度；原粮加工环节数据包括出米图片链接、待加工稻谷高度、碾米质量、碾米机启停状态；成米运输环节数据包括传送带速度；成米仓储环节数据包括成米粮仓电磁阀启停信号、成米包装传送带速度、称重传感器数据、初始位置限位开关状态、终末位置限位开关状态；销售环节数据包括打标次数和销售总量。其中原粮粮仓电磁阀开度、传送带速度、碾米机启停状态、成米粮仓电磁阀启停数据用于控制孪生模型的运转。

业务信息界面即统计分析，用于记录供应链虚拟端产生的业务信息，如系统运行时长、系统报警次数、标识解析总数、标识注册总数、碾米机开机次数。通过孪生模型端产生的信息，使得供应链更加清晰化、透明化，以便对实物端供应链做出相应的决策。

控制看板对应系统功能中的运行控制，当供应链在运转过程中出现突发事件，在控制界面上手动录入决策信息，上传至标识解析数据平台，同时，实物端接收指令并优先于相应实物端指令。对供应链实物端进行控制。采用远程信息操控，大幅度降低供应链即将产生的风险。综合控制台界面如图6所示。

4  标识解析系统设计

工业互联网标识解析应用服务平台为更方便快速地接入更多企业，编码规则相对简单、灵活。主要由标识前缀、分隔符、标识后缀组成，标识前缀由二级节点平台进行赋码，包括国家代码、行业代码、企业代码；用“/”进行分隔标识前缀和标识后

缀；标识后缀可随意定义，规则多样，编码唯一，具备一定含义，但不可重复。

标识前缀由国家顶级节点代码、标识解析二级节点代码和企业代码三部分组成，中间使用字符“.”作为分隔，并以字符“/”结尾。标识解析国家顶级节点代码为“88”，标识解析食品行业二级节点代码为“109”，本系統使用企业节点代码为“80044833”。标识后缀的规则设计为由教具编码、环节编码、具体设备（数据）编码组成，即形式为：“88.109.80044833/教具编码.环节编码.具体设备（数据）编码”。

大米供应链数字孪生教研实物教具区分实物和虚拟教具，分配0～999为实物教具，1 000+为虚拟教具，其中虚拟教具专门为在线仿真实训设计。在编码中，设计环节编码分别为原粮收购-00、原粮仓储-01、原粮运输-02、原粮加工-03、成米运输-04、成米仓储-05、成米包装-06、成米销售-07。具体设备（数据）分为设备编码、状态数据编码、控制数据编码，所述设备编码即大米供应链数字孪生教研用具用到的实物设备，其数据模板包含产品名称、规格型号、供应商、生产日期、产地、设备状态（正常、异常）、质保期（下次维保时间），所述状态数据与控制数据的数据模板包括名称、具体数值、更新时间、所属环节（原粮收购、原粮仓储、原粮运输、原粮加工、成米运输、成米仓储、成米包装、成米销售）、所属对象（原粮粮仓、碾米机、成米粮仓、成米包装托盘等），其中控制数据为数字孪生模型虚实交互反馈优化的数据，即控制产线运行状态数据。设备（数据）编码中设备编码从1 000开始，状态数据编码从2 000开始，控制数据编码从3 000开始，包装赋码累加从4 000

开始。

标识注册示例如表1所示。

原粮收购环节的扫码枪设备编码：“88.109.

80044833/0.00.1000”；

原粮收购环节的原粮收购总量状态数据编码：“88.109.80044833/0.00.2000”。

标识数据注册成功后，在实物仿真端和数字孪生端通过编程和接口通信对标识系统的数据进行增加、删除、更新和查询。在两端通过按钮事件触发数据交互，也可以设置定时器对平台数据进行定时查询。此外，对标识数据的注册不仅可以在平台上进行手动注册，还可以通过程序对标识数据进行批量注册。结合更新和查询的方式，使两端能够进行数据信息的交互，实现数据的互联互通。

5  综合实训方案设计

以上述大米供应链数字孪生教研平台为基础，配套完善的实训方案是产业数字化人才技术能力培养的重要工作。考虑到学员基础条件的差异性，为了全面覆盖各类人群，实训内容包含认知、操作和开发三个层次，以递进的方式实现学员的数字化技术能力提升，综合实训方案如图7所示。

在认知阶段，通过理论学习和系统性介绍，学员对数字孪生技术进行初步了解。结合数字孪生教研平台的三部分，采用课件教学对每部分结构进行讲解，加强学员对工业互联网和数字孪生概念的掌握。当学员对系统认知掌握足够充分后，学习进入实操阶段，使用数字孪生系统和综合管理系统软件进行操作，进一步了解供应链、标识解析平台和孪生的应用。指导学员动手实操，掌握系统标识设计、注册、更新、查询和远程控制等功能，在实践中加深对孪生系统的认知。在认知和操作的基础上，基于学员开发版源代码和实验指导书参考代码，让学员自行编程进行功能扩展，达到学以致用、举一反三的效果，进而加强产业人才化培养力度，推动数字产业发展。

6  结束语

本文提出的基于工业互联网标识解析体系的大米供应链数字孪生教研平台，通过数据存储平台、界面系统和串口通信等功能，并应用算法及模型实现对供应链实际过程的数字化再现，达到数字孪生效果。所设计的从认知、操作到开发的三层递进实训方案，由浅入深地提升受训者数字化技术开发和应用能力，对产业人才培养、食品行业以及新生互联网行业均具有指导意义。未来，数字孪生教研平台的开发将聚焦算法和模型优化，通过数学模型进行风险预警和评价，完善数字孪生教研平台的功能。通过不断迭代优化，数字孪生教研平台必将在数字化人才培养中发挥更大的作用，推动我国产业数字化持续、快速发展。

7  参考文献

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