智能制造产线数字孪生体建模方法研究

王 萌，彭 飞，郑 杰，孙 慧，石惠文

（唐山工业职业技术学院，河北 唐山 063299）

0 引言

智能制造转型已经成为当今制造业的一项重要趋势，这为企业带来了更高的生产效率、更低的成本和更高质量的产品。数字化技术的应用正推动着智能制造产线的进一步演进，而数字孪生体的构建正是其中一项备受关注的研究领域[1]。数字孪生体是一种虚拟实体，它模拟了实际制造产线的各个方面，包括设备、工艺、生产流程和人员，从而提供了实时、高度可视化的生产线研究范本[2]。这项技术的快速发展已经引起了广泛的关注，并在制造业内产生了深远的影响。制造企业越来越认识到，数字孪生体不仅仅是一种虚拟建模的工具，更是一种实现智能制造的重要手段。这种技术的应用为企业提供了实时监测、预测维护、虚拟培训和制造流程优化等功能，从而有助于提高生产效率、降低成本并增强竞争力[3]。

智能制造产线数字孪生体的构建是一个备受国际瞩目的研究领域，各国和研究机构积极推动该领域的发展。这项技术的应用为制造业带来了巨大的机遇，可以实现生产过程的数字化转型、实时监测和优化，以及降低成本，提高产品质量[4]。美国一直在数字孪生体研究方面处于领先地位，许多知名大学和科技公司都在积极开展相关研究。例如，麻省理工学院的数字孪生中心（Digital Twin Center）已经建立了多个数字孪生体的示范项目，用于优化制造流程、提高设备的可维护性和改善生产效率。他们的研究项目涵盖了航空航天、汽车制造、能源生产等多个领域。MIT 的研究人员还积极参与国际标准的制定，以确保数字孪生体的互操作性和全球应用。此外，美国的一些大型制造企业也在数字孪生体的研究和应用中起到关键作用。例如，通用电气开发了数字孪生体用于飞机引擎的性能监测和维护，从而延长了引擎的使用寿命并减少了故障率。这些实际案例不仅证明了数字孪生体在制造领域的巨大潜力，还为其他企业提供了借鉴和启发。欧洲各国也在数字孪生体研究中发挥了积极作用。德国的研究机构和制造企业积极合作，共同推动数字孪生体的研发和应用[5]。在欧洲，特别是在航空航天领域，数字孪生体的应用也备受关注。航空航天公司使用数字孪生体来模拟飞机设计，模拟各种飞行条件下的性能，从而降低了研发成本和风险。此外，欧盟资助了多个数字孪生体相关项目，以推动该技术在不同行业的发展，包括航空、能源和医疗。日本一直在制造领域的创新方面表现出色。日本的研究机构也在数字孪生体的可持续性和环境影响方面进行了深入研究，以确保数字孪生体技术的可持续应用。日本的大型制造企业，如丰田、本田和松下，已经开始使用数字孪生体来改进产品设计和生产流程。丰田汽车公司利用数字孪生体来模拟其生产线，以确保高效率和质量。国内数字孪生体研究涵盖了制造业、军事应用、城市规划等多个领域。在制造业方面，国内的一些制造巨头积极应用数字孪生体技术，以提高生产效率。例如，小米利用数字孪生体对其智能手机生产线进行了模拟和优化，从而大幅提高了生产效率。国内的汽车制造业如比亚迪等也在数字孪生体的研究和应用中取得了突破，用于改进汽车设计、测试和生产流程。总的来说，世界各国的研究机构正在加强合作，共同推动数字孪生体技术的发展，以实现智能制造产线的数字化转型[6]。这些研究进展不仅对制造业具有重要意义，还有助于推动全球经济的创新和可持续发展。随着数字孪生体技术的不断演进，可以期待更多的应用案例和研究成果进一步改善制造行业的效率和可持续发展。

本文的目的是探讨智能制造产线数字孪生体的构建研究发展趋势。本研究将关注数字孪生体的背景、构建方法、应用领域以及其对制造业的潜在意义。通过深入研究数字孪生体的最新发展，旨在为智能制造领域的研究者和从业人员提供有关如何更好地利用这一技术的洞见，并探讨未来研究方向。在这一迅速变革的制造环境中，数字孪生体的研究对于推动智能制造产线的演进和创新至关重要。本文利用唐山工业职业技术学院华中数控智能制造实训基地的智能产线单元为基础，构建了对应的数字孪生体模型，研究论证了数字孪生体在智能制造产线建模方法的意义和作用。具体研究过程如图1 所示。

图1 智能制造单元数字孪生体构建流程

1 智能制造产线发展模式

自从德国提出工业4.0 的概念以来，智能制造的发展经历了3 个主要阶段，每个阶段都代表着制造业在数字化和自动化方面的不断进步[7]。这3 个阶段分别是：基于传统经验的被动式管理、基于数字化的实时管理，以及基于数字孪生概念的智能化管理。本文将详细探讨每个阶段的特点、演进和对制造业的影响，以及处在数字孪生概念的智能化管理下如何进行产业升级管理[8]。

1.1 基于传统经验的被动式管理

在过去的几十年里，大多数制造企业采用了传统的生产方法，其管理方式主要依赖于人工经验和定期的例行检查。这个时期的生产过程通常是静态的，刚性的，且缺乏灵活性。制造企业在这个阶段通常会使用离散的工作流程，人工控制和难以预测的生产环境。在这种被动式管理的情况下，问题通常是事后发现的，导致了生产延误、质量问题和资源浪费。生产计划和决策是基于历史经验和直觉制定的，这往往导致不断的调整和修正。制造企业缺乏对生产过程的全面了解，因此难以快速应对市场需求的变化。

1.2 基于数字化的实时管理

随着信息技术的发展，制造业进入了基于数字化的实时管理阶段。这个阶段的关键特点是数字化技术的广泛应用，包括自动化控制系统、传感器技术、数据分析和实时监测。数字化的生产环境使制造企业能够实时监控生产过程，迅速做出反应并做出更明智的决策。制造企业开始积累大量的生产数据，这些数据用于改进生产过程、预测设备故障和优化资源利用。实时管理还促使企业实施先进的生产计划和库存管理系统，以更好地满足市场需求。此阶段中，制造业采用了各种信息技术，包括生产执行系统、企业资源规划和生产计划与控制系统，以增强其生产管理能力。然而，这个阶段仍然侧重于实时监控和反应，缺乏对未来的预测和智能决策。

1.3 基于数字孪生概念的智能化管理

目前，制造业正进一步迈向基于数字孪生概念的智能化管理阶段。数字孪生是一种虚拟实体，它模拟了实际制造过程的各个方面，包括设备、工艺和人员。数字孪生将实际生产过程与数字化模型相结合，使制造企业能够更好地理解和优化其生产流程。数字孪生体允许制造企业进行模拟和预测，以便更好地规划生产和资源分配。通过数字孪生，企业可以模拟不同的生产情景，评估其影响，并采取相应的行动。这种模拟和优化的能力可以帮助企业降低成本、提高生产效率并增强质量。数字孪生还有助于实现智能化决策。通过不断收集和分析实时数据，数字孪生体可以提供实时反馈和预测，以便制造企业更好地适应市场需求和变化。智能算法可以自动识别潜在问题并提供解决方案。这使制造企业能够采取预防性措施，而不仅仅是事后应对问题。数字孪生概念还推动了更多的自动化和自主决策。生产设备和机器人系统可以根据数字孪生体的反馈进行自主控制和优化。这种智能化管理不仅提高了生产效率，还降低了人工干预的需求。总结起来，智能制造的发展经历了3 个主要阶段：基于传统经验的被动式管理、基于数字化的实时管理和基于数字孪生概念的智能化管理。每个阶段都代表了制造业在数字化和自动化方面的不断进步。当前，数字孪生概念的智能化管理阶段为制造业带来了更高的生产效率、更低的成本和更高质量的产品，并持续推动制造业向数字化转型升级。这一演进还提醒着制造业不断适应新技术和理念，以满足市场需求的不断变化，提高竞争力，实现可持续发展。3 个发展阶段如图2 所示。

图2 智能制造产线管理发展过程

2 数字孪生系统架构

建立数字孪生体以模拟智能制造产线的各个模块（仓储单元、运输单元、加工单元）是实现智能化生产和监控的关键步骤[9]。每个模块都需要不同的方法和技术来创建数字孪生体，以确保实时监测、预测和优化。各个模块的构建关键点如下。

2.1 仓储单元的数字孪生体

仓储单元通常包括仓库、存储设备和物料管理系统。建立仓储单元的数字孪生体需要数据采集和传感器技术，在仓储单元中安装传感器和数据采集设备，以实时监测库存水平、物料位置、温湿度等参数。这些传感器将数据传输到数字孪生体，使其能够模拟仓库状态。其次本研究需要完成物流模型建立，利用数学模型和物流算法构建数字孪生体，以模拟物料的进出和存储过程。这包括物料流动、仓库内布局和库存管理等方面的建模。然后进行数据整合和分析，整合来自传感器和其他数据源的信息，然后使用数据分析技术（如大数据分析和机器学习）来生成仓储单元的数字孪生体。这使得现场工程师能够分析和优化库存管理、提前发现潜在问题并提高物流效率。最后构建可视化界面，以便操作人员可以轻松与数字孪生体互动，并实时监测仓储单元的状态。

2.2 运输单元的数字孪生体

运输单元包括运输设备（如机器人、无人小车等）和相关的物流系统。建立运输单元数字孪生体的方法包括有运动控制和导航系统构建等。数字孪生体需要模拟这些运动和导航系统，以便实现实时监控和仿真。数字孪生体还包括集成传感器（如激光雷达、相机）和位置追踪技术，以获取运输设备的位置和周围环境信息。这些数据用于维护数字孪生体的模型。数字孪生体需要路径规划和协同控制，使用路径规划算法和协同控制技术，以确保多个运输设备之间的协调运动，避免碰撞，并优化路径选择。最后，数字孪生体还需要实时通信和数据同步，建立可靠的实时通信通道，确保数字孪生体可以随时接收和发送数据，以维护其状态和调整运输任务。

2.3 加工单元的数字孪生体

为了实现加工单元数字孪生体的构建，本研究将生产设备与数字孪生体连接，以实现设备状态的实时监测和控制。这通常需要设备传感器和接口来与数字孪生体通信。本研究还利用数学模型和仿真技术来建立加工单元的数字孪生体。数字孪生模型可以模拟生产过程，仿真工艺参数和产品质量。数字孪生体还需要整合故障检测系统和数据分析技术，以实时监测设备状态，预测潜在故障，并提供维护建议。最后，数字孪生体需要完成资源调度和优化。工业现场使用数字孪生体来调度生产资源，以优化生产计划，减少等待时间，提高生产效率[10]。

总体来说，建立智能制造产线的数字孪生体需要集成传感器技术、数学建模、数据分析和实时通信等多种技术和方法。这些数字孪生体不仅可以模拟生产过程，还能实时监测、预测和优化制造单元的运行，从而提高生产效率、降低成本，并实现智能化管理。数字孪生体的构建过程如图3 所示。

图3 数字孪生体构建关键流程

3 智能制造单元数字孪生体构建过程

唐山工业职业技术学院的智能制造实训基地包含华中数控8 型等多套智能制造单元。该基地依托于全国智能制造应用技术技能大赛平台而建设，平台由数字化立体料仓、送料机器人、数控加工中心、电气控制系统和在线测量系统组成，既能执行生产任务派单、工件加工、生产监控和成品入库等智能产线任务，又能用于开展智能制造单元机械及电气安装调试、工业机器人应用与拓展、数控加工工艺创新设计和大数据生产流程优化及过程管控等项目实训。基地的智能制造单元布局如图4 所示。

图4 实训基地产线布置图

3.1 智能制造单元组成

本文研究的智能制造单元由3 个主要模块组成：仓储单元、工业机器人和加工单元。这些组成部分在智能制造中扮演着关键的角色，协同工作以实现高效、自动化和智能的生产。其中仓储单元是智能制造单元的一个关键组成部分，主要负责物料的存储、管理和分发。它通常包括仓库、存储设备和自动化系统。在仓储单元中，物料和零件通常会被分类、标记和储存在适当的位置[11]。智能仓储单元可以采用自动分拣技术，以实现高效的库存管理和物料处理。这有助于降低库存成本、提高物料流通效率，从而加速整个生产过程。工业机器人是智能制造单元的机械臂和自动化设备，用于执行各种生产任务，如装配、焊接、搬运和包装。工业机器人可以根据预定的程序执行任务，也可以通过视觉或传感器技术来感知和适应环境。工业机器人的使用可以提高生产效率、减少人工劳动，并在高风险环境中执行任务，从而提高工作安全性。加工单元涵盖了制造过程中的各种机械和加工设备，如数控车床、铣床等。这些设备用于切削、成型和定位材料，以制造零部件和产品。加工单元的自动化程度可以高度灵活，适应各种生产需求。通过数字控制技术和自动化系统，加工单元可以执行精确的操作，减少误差，提高生产速度，确保产品质量。

仓储单元、工业机器人和加工单元这3 个组成部分，共同工作以实现智能制造的目标：提高生产效率、减少成本、增加产品质量，并提供灵活性以适应不断变化的市场需求。它们的协同作用使得制造业能够更加智能化、自动化和持续性地满足客户需求，同时提供更高的竞争力。随着技术的不断进步，这些组成部分将继续发展，以适应未来智能制造的挑战和机遇。现场实际布置如图5 所示。

图5 智能制造单元现场布置

3.2 智能制造单元的数字孪生搭建

智能制造单元通常由3 个关键组件组成：仓储单元、工业机器人和加工单元。构建这些组件的数字孪生体是实现智能制造的关键步骤，允许制造企业实时监测、模拟和优化生产过程。

1）建立仓储单元的数字孪生体，首先需要采集实时的传感器数据，包括库存水平、物料位置、温湿度等参数。这些数据用于建立虚拟模型，模拟仓库的状态。这个模型应包括物料流动、仓库内布局和库存管理等方面的建模。通过数据整合、数学建模和算法开发，数字孪生体模拟了仓储单元的实际运作。仓储单元的数字孪生体提供了实时监测和管理库存的能力。制造企业可以随时了解库存水平，物料位置，甚至温湿度等因素。这有助于优化库存管理、减少库存成本，降低过期或损坏的风险。此外，数字孪生体还可以用于模拟不同的库存管理策略，以优化物料流通效率。

2）工业机器人的数字孪生体构建，需要集成传感器数据、机器人控制参数和运动轨迹信息。这些数据用于建立机器人的虚拟模型。机器人的数字孪生体需要模拟其运动、操作和感知能力。这通常涉及到数学建模、机器学习和控制算法的开发。工业机器人的数字孪生体使制造企业能够实时监测和管理机器人的运行状态。这有助于提前检测潜在故障，优化生产任务和路径规划，提高生产效率和产品质量。此外，数字孪生体可以用于仿真不同生产场景，以评估不同的任务分配和机器人配置，从而提高生产灵活性。

3）加工单元的数字孪生体构建，需要整合数控机床、工艺参数、传感器数据和产品设计信息。这些数据用于建立虚拟模型，模拟加工单元的运作。数字孪生体应包括机床的运动、切削工具的使用、零部件制造过程等方面的建模。加工单元的数字孪生体可用于实时监测和优化生产过程。它可以检测机床的状态，发现生产故障，并提供维护建议。通过实时数据分析，可以实现精确的切削和零件加工，提高生产效率和产品质量。此外，数字孪生体还允许制造企业模拟不同的加工参数和工艺流程，以改进产品制造。

总的来说，仓储单元、工业机器人和加工单元的数字孪生体构建过程包括数据采集、数学建模、算法开发和数据整合等步骤。数字孪生体的效果在于提供实时监测。本文利用中机赛德软件完成华中8 型智能制造单元构建后的效果图如图6 所示。

图6 智能制造单元构建效果图

3.3 智能制造单元的控制信息调试与模型验证实验

智能制造单元的控制信息调试与模型验证实验是确保数字孪生体与实际生产系统协同工作的关键步骤。这些实验旨在验证数字孪生体的准确性和可靠性，同时对其控制信息进行调试，以确保实际制造单元的准确模拟和控制。智能制造单元控制信息调试与模型验证实验的关键步骤和过程如下。1）模型构建与校准。需要构建数字孪生模型以模拟实际制造单元的各个组件和系统，包括仓储单元、工业机器人和加工单元。这通常涉及数学建模、仿真工具的选择以及物理特性的建模。这些模型需要与实际系统的特性相匹配，因此必须进行校准，以确保准确性。2）数据采集与传感器集成。需要集成传感器和数据采集设备，以获取实际系统的状态和性能数据。这些传感器通常涉及温度、压力、湿度、位置、速度、负载等各种参数的测量。数据采集与传感器集成是数字孪生体与实际制造单元之间信息流的关键环节。3）控制信息调试。在数字孪生体中，控制信息是关键的，它用于模拟实际系统中的控制策略和操作。其中包括控制算法开发、仿真和调试、控制信息传递等。一旦数字孪生体的控制信息调试完成，下一步是进行模型验证实验。这些实验的目标是验证数字孪生体的准确性和性能，以确保其与实际制造单元的协同工作。基于实验结果，对数字孪生体的模型和控制信息进行优化和改进，以提高其准确性和性能。通过这些模型验证实验，制造企业可以确保数字孪生体在实际制造单元中准确模拟和控制生产过程[12]。此外，实验还提供了应对不同生产情境和突发事件的策略和决策支持。

实验证明，智能制造单元数字孪生体的构建可以良好地实现产线的虚实联动，对智能制造产线的研究具有多重价值。1）提高生产效率和质量。智能制造单元的数字孪生体构建使制造企业能够实时监测、模拟和优化其生产过程。数字孪生体的实时控制和反馈机制可以帮助制造企业更好地适应市场需求和变化，实现精益生产。2）降低风险和成本。通过数字孪生体，制造企业可以在虚拟环境中测试不同生产策略和方案，从而减少实验和生产中的风险。此外，它还可以降低库存成本，减少过期或损坏的库存，减少能源消耗，提高资源利用率，从而降低生产成本。3）提高生产灵活性。数字孪生体使制造单元更加灵活，能够适应不同的生产任务和需求。它可以模拟不同的生产情境，优化资源分配，支持快速转换和生产调整。这对于处理不断变化的市场需求和生产规模是至关重要的。

4 结论

智能制造单元的数字孪生体构建是一项具有深远意义和价值的研究，它为制造业迈向数字化、自动化和智能化提供了重要支持。本文深入探讨了智能制造单元数字孪生体的构建过程以及实验验证的关键步骤，并阐述了其实际应用的潜力和有效性。智能制造产线数字孪生体构建研究不仅使制造企业能够实时监测、模拟和优化生产过程，还可以精确控制生产任务、资源分配和机器人操作，从而提高生产效率并确保产品质量的稳定性。这有助于减少生产中断、降低废品率，提高生产能力，为企业创造更大的价值。数字孪生体还能辅助预测潜在的故障和问题，使企业能够采取预防性措施，减少生产中断和维修成本。并且该研究推动了制造业向数字化、自动化和智能化的转型。随着技术的不断发展，数字孪生体将在未来的智能制造中发挥更大的作用，成为提高制造效率和竞争力的关键工具。随着数字孪生技术的不断成熟和应用，它将继续推动智能制造的发展，为制造业带来更多的机遇和竞争优势。因此，这项研究对于实现智能制造的目标，促进工业领域的创新和可持续发展具有重要意义。