数字化工厂数字孪生平台方案介绍

一、数字孪生平台系统框架

在智能制造的大环境下,大量工厂开始进行了车间“数字化”改造。数字化工厂数字孪生平台通过建立统一平台、统一技术架构和应用服务,形成可开放共享、安全稳定的虚实映射实时交互的工厂孪生平台。

数字化工厂数字孪生平台采用成熟、先进、兼容性强的技术构建,平台汇集数据采集、数据建模、虚拟仿真、标准接口等组件,构建数字工厂通用的规范、规则、方法,并形成平台的资源集聚能力和组件管理能力,实现数字孪生应用服务,形成可开放共享、安全稳定的平台。

通过建立数字孪生平台,能够实现物理车间和数字车间的“状态感知-实时采集-精准执行”闭环,现物理车间、数字车间之间全要素、全流程、全业务数据的集成和融合。

二、数字孪生平台建设思路

基于工业互联网平台构建的数字化工厂数字孪生平台系统架构分为四层:基础数据层、基础服务层、平台服务层、应用服务层。

基础数据层:包括有MES、SCADA、视频监控等系统;

基础服务层: 虚拟化计算资源池,包括计算资源、存储资源、网络资源等,应用虚拟化技术,实现按需调配。

平台服务层:为应用提供了支撑环境,如可视化引擎、各类中间件、关系数据库服务、缓存服务、文件服务、服务总线等。

应用服务层:为数字化工厂应用提供了赋能平台,包括数字孪生模块、运维监控模块、设备健康模块、产品生命周期模块、智能远程运维模块等。

三、方案特点

(1)构建全要素、全流程、全业务数据集成化管控模式

依托统一的数据标准,采集工厂人、机、料、法、环等要素的数据,并对数据进行归集与标签化,在信息空间中建立数字工厂的虚拟镜像,建立统一数字孪生平台来打通数据流和信息流。

(2)建立可复用、可调用信息模型

数据建模将车间的物理设备、生产工艺、经验、知识及方法,进行模型化、标准化、软件化、复用化,形成可重复使用的设备基础模型、设备零部件基础模型、工艺模型集、部件模型集、数据驱动模型集等,同时数据建模服务对外提供标准接口,以供其他APP进行调用,使企业具备虚实联动的能力、模型驱动生产的能力,为数字孪生打下基础。

(3)实现物理空间与数字空间的精确映射与精准执行

通过车间采集和加工数据,利用科学的算法分析,形成信息模型,驱动生产执行与精准决策,创建虚拟空间与实体工厂的虚拟映射,实时映射生产过程、设备运行情况、质量跟踪状态,实现数字孪生体与实时生产过程管控、设备运行状态管控、过程质量管控和物料管控同步,并通过建模、仿真及分析再将结果反馈回物理空间,实现实体资源配置优化、生产过程管控优化,提高企业整线设备的使用能力,提升生产管控水平。

四、实施步骤

根据数字化工厂数字孪生项目需求,确定项目实施内容和实施步骤,整个数字孪生平台框架分为:车间数字孪生平台、设备管理、运维监控中心三个部分。

(1)建立车间数字孪生平台:通过建模平台构建数字孪生数字化工厂应用基本模型和数据内容,建立数字孪生平台数字模型;通过数字孪生平台构建工厂层应用的数据集成及基本功能,对接MES系统和SCADA系 统相关数据,完成数字孪生平台的工厂级和设备级的虚拟仿真,搭建生产线物理实体和数字孪生体的映射,对生产线各个设备的状态进行实时管控。

(2)构建设备管理系统:基于车间数字孪生平台,通过数据孪生体的映射,实时查看设备的MTTR、MTBF、设备稼动率等指标,并建立全厂级生产设备的生命周期台账,具备提前预警,智能通知等,并能通过任务的方式通知到相关人员,进行维护。

(3)构建运维监控中心:包括生产看板、视频监控、品质检测、人员监控定位等系统。生产看板可以实时看到生产的统计数据;视频监控提供厂域全景和重点监控区域的实时画面;品质检测对产品异常、综合良率、产品线良率、单工序合格率、工序不良履历等指标进行综合统计;人员监控定位实时展示AGV、人员的点位图。

五、涉及的关键技术

(1)高性能的模型分析求解和模型构造能力:

将设备、车间、工厂和生产过程、生产工艺、流程逻辑等要素,进行数据建模,定义生产过程需遵守的规范,形成工艺模型集、部件模型集、数据驱动模型集等服务,提供数据建模工具,采用模板库、拖拽式建模,明显加快单元级、系统级和SoS级的建模速度,显著节省实施的时间、人力和资金成本。

(2)覆盖全要素、全业务、全流程的数字孪生开发平台

通过高效率的模型渲染运算、组件化开发、场景实时加载、海量资源管理,LOD技术,打造数字孪生引擎,结合积累沉淀的决策算法、工业机理模型,围绕产品设计与数字孪生、生产过程建模与控制、设备故障诊断与远程运维等生产制造全流程进行功能优化提升。

(3)以智能诊断模型、可视化工具实现工业大数据分析应用

建立基于工业大数据的智能诊断模型,实现对生产全过程的实时动态跟踪与回溯,全面分析人、机、料、法、环、测等生产过程关键影响因素,挖掘生产过程数据隐藏的“改善源”及解决方案,实现工艺过程管控分析从结果导向逐步转向全过程管控,提高工艺质量实时动态监控及决策管控有效性。以可视化大数据平台,实现工业大数据图形化、可视化、交互化的高性能数据服务,实现快速配置化集成。

六、方案的价值和意义

数字化工厂数字孪生平台进一步加强了MES、SCADA、WMS、PHM、设备、智能监控等软硬件的集成,建立设备与系统的双向数据传递和控制,通过物理车间与数字车间的双向真实映射与实时交互,实现车间数字孪生体的数据集成和融合,为管理人员提供有效的数据对设备进行分析,从而提高综合管理水平。通过多系统信息流实现工厂信息全集成,时刻感知工厂运行状况,进行智能化的决策和调整,提升效率和质量,降低成本。此外,数字孪生平台展示了工厂的整体精神风貌,以可视化、可互动的沉浸式虚拟场景为生动媒介,让参观者领略工业4.0时代,智能制造标杆工厂的科技内涵和引领地位。

数字化工厂发展进程中,赛瓦软件作为国内较领先的信息技术和服务提供商,利用自身数字孪生核心技术,为工厂搭建数字孪生平台底座。迄今为止,已为国内知名制造企业提供数字孪生服务,涉列汽车整车制造、汽车零配件制造、电子芯片制造、陶瓷生产等各个行业,在数字化工厂建设进程中积累了丰富的行业经验。在工业互联网与智能制造发展的时代趋势下,赛瓦软件数字化工厂数字孪生平台将持续响应发展趋势,为数字化工厂建设提供底座支撑。