基于数字孪生技术的多品种小批量生产过程优化

崔之超，宋琳哲，杨建童，李君，韦华炜，同飞龙

（航空工业西安航空计算技术研究所，陕西 西安 710000）

0 引言

在当前多样化和个性化的市场背景下,多品种小批量制造已成为制造业面临的主要挑战。但是,传统的生产方式如流水线生产无法满足多品种和小批量的需求。多品种小批量生产面临高批次变化、短交货周期和高科技含量等挑战,生产过程优化变得更加困难[1]。传统的单一外部优化方法已无法有效支持多样化多变的多品种生产过程。

因此,需要一个更好的解决方案来优化多品种小批量生产。这种解决方案应能够快速建模和模拟生产过程,对生产计划和参数进行实时优化,实现智能化生产[2]。生产过程优化需要考虑多方面要求,如提高生产效率和交货准确率,降低生产周期和成本。优化生产计划和调度也至关重要,能灵活响应多样化订单变化。只有全面优化多品种小批量生产的各个方面,才能有效应对当前复杂多样的制造环境。

数字孪生技术在多品种小批量生产中具有广泛的应用前景。通过基于数字孪生技术的优化方法，可以改进多品种小批量生产的生产计划、调度、生产线平衡和质量管理等方面，从而提高生产效率和质量水平[3]。

1）建立动态的多品种生产线模型，通过模拟不同生产方案的效果，评估生产方案对生产效率的影响，提高生产线的利用率。

2）实现实体生产线和数字模型的同步优化，实时监测和调整实体生产线，使数字孪生模型的精度得以保持。

3)同步监测与实时调整实体生产线,保持数字孪生模拟模型的高精度。

图1 数字孪生在生产应用

数字孪生技术在多品种小批量生产的生产计划与调度、生产线布局和工艺参数、质量管理等方面的优化中具有广泛的应用前景[4]。

1）优化生产计划与调度是提高多品种小批量生产效率的重要手段。通过数字孪生技术的优化方法，可以实现较高效的多品种生产过程调度和有效利用生产资源。

2）基于数字孪生模拟，可以评估不同的生产线布局方案和工艺参数对生产效率的影响，实现最优化。数字孪生技术可以建立动态的生产线模型，通过模拟不同生产方案的效果，评估生产方案对生产效率的影响，提高生产线的利用率。

3）通过建立数字孪生模型，可以实现高效的质量管理。数字孪生技术可以实现实时监控、预警和生产参数优化，从而提高产品质量和生产效率。

数字孪生技术创建一个虚拟的数字模型,与对应的实体系统相互连接[5]。具有以下特点:

1)高度模拟:数字孪生技术通过创建一个高度模拟、实时同步和自动优化的虚拟数字模型，实现了数字世界与实体世界的高度融合。数字孪生模型能够与实体系统实时同步，保持高精度，为实体系统提供全方位的数据支持和决策支持，有利于提高生产效率和质量。

2)实时同步:实时同步是数字孪生技术的一个重要特征，也是数字孪生模型能够高度模拟实体系统并实现自动优化的关键。数字孪生模型能够实时同步于实体系统，保持高精度的状态，从而实现数字孪生模型与实体系统的相互促进和互相支撑。

3)自动优化:数字孪生技术具有自动优化实体系统的能力，通过数字模型对实体系统进行优化，可以快速找到最优解，提高实体系统的效率和性能，减少生产成本，提高生产效益。

1 基于数字孪生技术优化生产计划

1.1 数字孪生技术在生产计划优化中的应用

数字孪生技术可以创建动态的多品种生产线数字模型[6]。该模型能够模拟生产线的物理特性与运行状况,反映订单变化对生产线和作业分配的影响。数字孪生模型能够实时与实体生产线同步,获取实时数据,产生更准确的优化建议。主要应用如下:

1)根据订单信息及生产线状态,生成不同的生产计划方案。

2)在数字孪生模型中评估不同计划方案下的生产指标,如交货准确率、周转期、资源利用率等。

3)对比分析数字孪生模型下的优化方案,并同步应用到实体生产线上。

图2 数字模型在生产计划应用

1.2 基于数字孪生的生产计划优化模型

在生产计划优化模型中,数字孪生技术主要涉及:

1)产品订单:按照订单规格设置不同产品在数字孪生模型中的需求量。

2)数字孪生模拟:基于产品属性、配方、设备能力,建立数字孪生生产线模拟模型。

3)优化算法:利用遗传算法、粒子群等方法,生成多种生产计划方案供数字孪生模型评估。

4)评估参数:在数字孪生模型中评估不同计划方案下的生产周转期、交货率、资源利用率等参数。

5)优化方案:选择数字孪生模型评估结果最好的生产计划方案,应用到实体生产线上。

1.3 基于数字孪生的生产计划优化过程

根据上述模型,优化生产计划的整体过程为:

1)获取产品订单信息和生产线相关数据,设置订单需求到数字孪生模型。

2)在数字孪生模型中,利用优化算法生成多种生产计划方案。

3)在数字孪生模型中评估不同计划方案的生产指标。

4)选择数字孪生模型评估结果最好的生产计划方案。

5)将优化生产计划同步应用到实体生产线上。

6)实时监测生产情况,及时更新数字孪生模型,不断优化生产计划。

基于数字孪生技术优化多品种小批量生产计划,能够充分利用数字孪生模拟能力和实时优化能力,筛选最优生产计划方案,提高生产效率和交货准确率。

2 基于数字孪生技术优化生产调度

2.1 生产调度优化的目标和需求

多品种小批量生产过程调度需要满足[7]:

1)短交货周期:快速响应不同订单,合理安排生产任务。

2)生产效率:充分利用生产资源,减少资源利用率下降。

3)生产平稳:合理安排生产序列,减少产线中断。满足上述需求需要实时掌握生产线状态并进行实时优化。

2.2 数字孪生技术在生产调度优化中的应用

数字孪生技术可实现实时监测生产线,为生产调度提供支持[8]:

1)实时获取生产线设备运行数据,包括设备可用性、故障历史等。

2)基于数字模型,评估不同调度方案对生产指标的影响。

3)实时监测调度方案执行情况,实时更新数字模型。

图3 数字模型在生产调度应用

2.3 基于数字孪生的生产调度优化算法

建立数字孪生模型后,可采用不同算法优化生产调度[9]:

1)种群遗传算法:利用适应度函数评估不同调度方案,通过选拔、交叉来不断优化方案。

2)蚁群算法:模拟蚂蚁寻食过程,循序渐进地得到最优调度方案。

3)粒子群优化模拟鸟群寻食行为,利用粒子加速和贪婪策略优化方案。

数字孪生模型不断优化上述算法,评估最优调度方案,并同步应用到实体生产线:

1)如果实体生产线执行情况与数字模型预期不符,更新数字模型。

2)再利用优化算法在数字模型中得出最新优化调度方案。

3)不断迭代优化数字模型和调度方案,实现实时自动化优化。

基于数字孪生技术优化生产调度可以充分利用数字模型的优势:

1)实时获取生产线运行数据,生成更准确的数字模型。

2)评估多种调度方案对生产指标的影响。

3)实时优化数字模型和调度方案,不断提高生产效率和完成率。

结合实体生产线,数字孪生技术有效实现多品种小批量生产过程调度自动化和优化。

3 基于数字孪生技术优化生产线布局及工艺参数

3.1 生产线布局及工艺参数优化的重要性

多品种小批量生产对生产线布局及工艺参数的要求高[10]:

1)生产线布局:需依据不同产品特性,合理布局生产设备与部件供应链。

2)工艺参数:需要精细化设定每一道工艺的主参数,包括加工速率、料距、循环时间等。

优化生产线布局与工艺参数有利于:

1)提高设备利用率和资源效率。

2)降低生产成本与周转期。

3)提高产量与质量。

3.2 数字孪生技术在生产线优化中的价值

数字孪生技术可以为生产线布局与工艺参数优化提供支持:

1)根据产品属性与需求,快速建立不同方案的数字孪生模型。

2)在数字孪生模型中评估不同方案下的产能、资源利用率、质量等关键指标。

3)实时监测生产线运行情况,获取生产线更多数据不断完善数字模型。

3.3 基于数字孪生模拟的生产线优化方法

主要步骤为:

1)快速建立数字孪生模型,初始化生产线布局与工艺参数。

2)利用模拟和优化算法,生成多种生产线布局与工艺方案。

3)在数字孪生模型中评估各方案对生产指标的影响。

4)选择评估结果最优的生产线布局方案和工艺参数。

5)同步应用到实体生产线,监测运行效果。

6)根据实际运行情况,更新数字孪生模型。

7)不断迭代优化生产线布局和工艺参数。

图4 数字模型在布局与工艺应用

基于数字孪生技术优化生产线布局与工艺参数的主要优势:

1)能够快速构建多种方案的数字孪生模型。

2)数字孪生模拟能力有效评估方案结果。

3)实现实体与数字生产线实时同步与优化。

4)不断提升数字孪生模型与优化方案质量。

综上,数字孪生技术能有效利用其模拟和优化能力,为多品种小批量生产线布局与工艺参数优化提供支撑,提高生产效率和质量。

4 基于数字孪生技术的质量管理

4.1 数字孪生技术在质量管理中的应用

数字孪生技术为多品种小批量生产质量管理提供全面支撑[11]:

1)建模与模拟:基于生产线实时数据,建立数字孪生模型模拟质量变化规律。

2)实时监控:利用传感器和检测设备实时监控生产质量,在数字模型中记录。

3)预警与预测:根据产品属性和历史质量数据,利用数字模型预见质量问题。

4)自动化管理:数字孪生技术可以为质量优化提供自动化的管理方案。

4.2 基于预警与预测的数字孪生质量管理方法

基于数字孪生技术的质量管理主要包括[12]:

1)建立数字孪生模型,记录实体生产线质量运行数据。

2)根据历史数据,学习产品质量受影响的因素。

3)利用机器学习算法,构建产品质量与影响因素之间的映射关系。

4) 在数字孪生模型中实现质量属性的预测与预警。

5) 提供生产参数调整建议,从源头改进产品质量。

6)实时监测实体生产线质量情况,更新数字孪生模型。

图5 数字模型在质量应用

质量管理主要利用数字孪生技术的优势:

1)数据驱动:基于大量历史质量数据构建精准的数字孪生模型。

2)实时监测:实时获取生产质量数据,完善数字模型。

3)预测和预警:实现对产品质量的实时预测和监控。

4)不断优化:不断学习和改善数字孪生模型,提高质量管理效率。

基于数字孪生技术实现质量管理能提供全方位的支撑,包括实时监控、预警与预测,以及生产参数自动优化等能力。有效提高多品种小批量生产的质量与效率。

5 总结与展望

综上，通过建立数字孪生模型,利用其在模拟和优化方面的能力评估生产方案并提供自动优化。通过实时监测和数据驱动不断完善数字孪生模型,提高优化效果。利用数字孪生技术优化生产计划、调度、生产线布局和质量管理。数字孪生技术可以满足多品种小批量生产对效率、质量等方面的高要求。同时建立数字孪生之上的知识图谱和决策支持系统,实现高效智能决策。