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1.引言

隨著中國制造強國戰略的深入實施，新一代信息技術和人工智能技術與制造業深度融合，推動制造企業轉型升級，大力發展智能制造。因此，“數字孿生”（Digital Twin）近期得到了廣泛的關注，實現制造物理世界與信息世界的交互與共融，是當前國內外實踐智能制造理念和目標的核心。

“數字孿生”是指以數字化方式創建一個物理對象，借助數據模擬對象在現實環境中的行為，對產品、制造過程乃至整個工廠進行虛擬仿真，從而提高制造企業設備研發、制造的生產效率，數字孿生面向產品全生命周期，為解決物理世界與信息世界的交互與共融提供有效的解決途徑。

2.數字孿生的具體應用

 2.1 設備層應用

傳統的單機設備制造流程為：方案布局→機械設計→程序/電氣/軟件設計→現場調試→交付使用，數字孿生的應用就是在設計階段創建一個數字化的虛擬樣機，將機械、程序、電氣、軟件進行同步設計，在虛擬環境中驗證制造過程。發現問題后只需要在模型中進行修正即可，比如機械手發生干涉時，改變爪手的外形、輸送帶的位置、工作臺的高度等，然后再次執行仿真，確保機構能正確執行任務。在虛擬調試完成后，使虛擬樣機完整地映射到實際設備中，提高現場調試效率，縮短研發周期；虛擬樣機的創建方法如下。

第一步：創建數字模型，借助市場上常見的CAD軟件（CREO、SolidWorks、NX 等），在機械設計階段能夠高保真度地創建設備數字模型，這是數字孿生與物理實體的“形”。這里的“形”包含機構外觀、零件尺寸、相對安裝位置等。

第二步：創新虛擬信號，CAD模型往往是靜態的，而現實的設備是動態的，通過運動仿真軟件對設備的運動組件進行定義，并賦予其物理屬性，設置虛擬信號定義其運動軌跡及限制范圍、移動方向、速度、位移和旋轉角度等，這是數字孿生與物理實體的“態”，保證數字孿生體與現實設備的各運動姿態統一是實現數字孿生技術的關鍵。

第三步：信號連接，基于PLC的虛擬仿真功能，將PLC程序中的I/O信號與虛擬信號進行連接，運行PLC程序，結合上位機的控制界面，對虛擬信號進行一一校核；這里的PLC連接包含軟連接和硬連接兩個部分，軟連接是利用PLC本身的仿真模型功能，實現軟對軟的通訊，同時要求有實際硬件PLC時，基于以太網TCP/IP協議，實現硬對軟的通訊。

第四步：虛擬調試，根據產品制造工藝測試和驗證產品設計的合理性。在計算機上模擬整個生產過程，包括機器人和自動化設備、PLC、氣缸、電機等單元。機器人單元模型創建完成就可以在虛擬世界中進行測試和驗證。

3D模型只靜態地展示設備的時代即將過去。數字孿生可以集合分析設備的設計、制造和運行的數據，并將其注入全新的設備設計模型中，使設計不斷迭代優化。有了數字孿生，在前期就可以識別異常功能，從而在沒有生產的時候，就以消除設備缺陷，提高質量。

 2.2 產線層應用

產線設計中最難也是最耗費時間的是驗證階段，因為一個產品的生產由多個工序構成，每個工序輸送系統的速度、加速度、間距等參數必須在負載下進行驗證，驗證其是否可行，而這個過程在傳統意義上來說，需要實際物理裝置裝配好以后才能進行，利用生產線的數字孿生技術進行驗證，模擬整個工藝流程，所有的機臺協作之間是否按照原來設計的動作進行，通過將物理產線在數字空間進行復制，可以提前對安裝、測試的工藝進行仿真。

借助數字孿生的記錄和分析，在實際產線安裝時，可以直接復制使用，從而大大降低安裝成本，提高生產線各設備之間的連接效率。調整機器調試中的數據，可以用來優化生產，例如能耗、稼動率、產能等。這對于生產線而言，具有巨大的應用前景；為滿足個性化、定制化的需求，還要求生產線具有高度的柔性化、智能化，新產品能否在現有的產線中加工，生產過程是否會出現異常，需要進行首件測試，在測試過程中還需進行零件換型，整個過程周期長、效率低，利用數字孿生體切換到離線模式，讓PLC程序單獨驅動虛擬生產線運行，在虛擬環境中提前驗證新產品生產可行性及可能出現的問題，優化控制程序，修改換型零件，完成虛擬調試驗證后，同步進行現實生產線的調整，讓數字孿生體切換回在線模式，快速實現新產品、新工藝柔性生產線。

要實現產線層數字孿生，需要完成以下幾個方面的內容：

1） 基于設備的數字孿生模型，將各個機臺模型統一集中在同一虛擬空間，這對計算機硬件配置要求較高，普通計算機無法勝任大數據量模型的導入。數字模型的處理是重點，模型優化的程度很大程度上決定了產線層的數字孿生能否運行。

2） 模型在虛擬空間的運動模式需實現動力學控制，在虛擬空間建立重力場，賦予模型質量、慣量、摩擦、氣壓等物理屬性。在虛擬驗證階段，發現可能出現的器件異常、機構干涉等，提前規避和處理，提高產線設計、制造、調試效率。

3） 各設備的PLC控制程序如果存在多個品牌，需要開發通用通訊接口，將各機臺的信號數據匯總到中央控制系統數據庫，通過數據庫統一進行信號配置，以驅動各虛擬設備的執行組件，生產各環節的視覺控制系統、機器人控制器單元需將檢測和位置狀態信息進行模數變換，通過上位機數據庫驅動虛擬機器人實現同步運行。

4） 網絡集成和網絡協同能力，將各個機臺的設備運行數據、易損件使用次數，通過云計算技術統計、分析各設備的節拍與設計時序是否吻合，實時監控各個關鍵指標數據是否正常，實現數字孿生的遠程運維和遠程管理。

 2.3 工廠層應用

在設備層和產線層的基礎上，建立工廠層的數字孿生體，將物流的控制系統全部集成起來，形成計劃、質量、物料、人員、設備的數字化管理。物料的管理主要包括出庫、入庫、盤點，物料的編號、數量可以在數字孿生平臺中直觀查看，建立真正意義上的數字化工廠。

數字化工廠結合MES系統，采集MES系統的數據驅動虛擬物料，AGV小車移動，實現虛擬世界與物理世界的同步運行。一旦工廠設備出現問題，在報警的過程中，數字孿生平臺上可以迅速定位出問題發生環節點及具體位置，通過運用遠端運維平臺在手機端、平板電腦端實時查看工廠運行情況，預報功能會根據零件壽命來提示企業提前一周更換零部件，而不是發現零件停止工作之后再反饋工程師更換零部件。

為了實現卓越的智能制造，必須清楚了解生產規劃以及執行情況。將在生產環節收集到的有效信息反饋至產品設計環節，搭建規劃和執行的閉合環路，利用數字孿生模型將虛擬生產世界和現實生產世界結合起來，具體而言就是集成PLM系統、制造運營管理系統以及生產設備。將過程計劃發布至制造執行系統之后，利用數字孿生模型生成詳細的作業指導書，與生產設計全過程進行關聯，這樣一來如果發生任何變更，整個過程都會進行相應的更新，甚至還能從生產環境中收集有關生產執行情況的信息。此外還可以使用大數據技術，直接從生產設備中收集實時的質量數據，將這些信息覆蓋在數字孿生模型上，對設計和實際制造結果進行比對，檢查二者是否存在差異，找出存在差異的原因和解決方法，確保生產能完全按照規劃來執行。

工廠層數字孿生一定是建立在產線層數字孿生的基礎上的，通過與MESERP的數據通訊，加入智能倉儲模型和AGV模型在工廠的運動軌跡，實現數字化工廠的建立，讓虛擬工廠進入漫游模式，實時顯示物流系統和自動化設備的運行數據。

3.結論

數字孿生技術在智能裝備制造中的應用將飛速發展，智能工廠是未來發展的趨勢，數字孿生技術作為智能工廠重要的組成部分，專注于實體設備和生產線的數字虛擬化，而隨著大數據、云計算等技術的不斷發展，數字孿生將逐步由設備工序數字化向流程系統數字化發展，即通過反復的模擬計算，自主生成數據資源庫，并利用深度學習等人工智能技術，逐步實現數字孿生對于實體流程的自適應、自決策，從而在生產需求、業務場景發生新變化時，生產流程能夠完成自發性的智能化、柔性化調整，進而真正實現智能工廠的無人化。