孫柏林,劉哲鳴
(中國儀器儀表學(xué)會產(chǎn)品信息工作委員會,北京 100043)
智能經(jīng)濟(jì)的出現(xiàn),是人類社會的一場顛覆性變革。當(dāng)下的裝備制造領(lǐng)域已經(jīng)逐漸成為虛擬與現(xiàn)實實時交互與融合的實踐領(lǐng)域。數(shù)字孿生(Digital Twin)具有虛實共生、高虛擬仿真、高實時交互和深度洞見等技術(shù)特性,其應(yīng)用走向不斷地在工業(yè)領(lǐng)域延伸和拓展。數(shù)字孿生技術(shù)作為新的數(shù)字化關(guān)鍵技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到了與工業(yè)4.0 相關(guān)的智能制造領(lǐng)域中。智能制造系統(tǒng)是多技術(shù)集成創(chuàng)新的產(chǎn)物,如何深入理解數(shù)字孿生與智能制造的關(guān)系與趨勢,更是業(yè)界關(guān)注的焦點之一。隨著工業(yè)4.0、CPS(Cyber Physical Systems——信息物理系統(tǒng))、智能制造等研究的深入,如何解決制造中物理世界與信息世界之間的交互共融,成為進(jìn)一步推進(jìn)制造業(yè)變革的核心問題。在此背景下,學(xué)術(shù)界和工業(yè)界提出了數(shù)字孿生的概念及技術(shù)體系,用于解決上述難題。
通俗地講,數(shù)字孿生就是對應(yīng)于物理實體的數(shù)字模型,是面向?qū)ο蟮娜芷诓⒉捎脝我粩?shù)據(jù)源實現(xiàn)物理空間和信息空間的雙向映射。數(shù)字孿生的構(gòu)建基于設(shè)計階段生成的物理、功能模型,并在隨后的制造和使用階段,通過與物理實體之間的數(shù)據(jù)和信息交互,不斷提高自身的完整性和精確度,最終實現(xiàn)對物理實體的完全、精確描述。
數(shù)字孿生是充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數(shù)據(jù),集成多學(xué)科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程,在虛擬空間中完成映射,從而反映相對應(yīng)的實體裝備的全生命周期過程。
數(shù)字孿生技術(shù)通過建立虛擬模型和仿真的方式來對客觀物理實體進(jìn)行高逼真度的模擬,從而以全新的手段來解決和優(yōu)化問題,為生產(chǎn)生活帶來了一個全新的視角。
數(shù)字孿生(Digital Twin)的概念起源于21 世紀(jì)初期,2002 年美國密歇根大學(xué)的教授Dr.Michael Grieves 在發(fā)表的一篇文章中第一次提出了數(shù)字孿生概念。他認(rèn)為通過物理設(shè)備的數(shù)據(jù),可以在虛擬(信息)空間構(gòu)建一個可以表征該物理設(shè)備的虛擬實體和子系統(tǒng),并且這種聯(lián)系不是單向和靜態(tài)的,而是在整個產(chǎn)品的生命周期中都聯(lián)系在一起。
在那之后,數(shù)字孿生的概念逐步擴展到了模擬仿真、虛擬裝配和3D 打印這些領(lǐng)域,而到了2014 年以后,隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、人工智能和虛擬現(xiàn)實技術(shù)的不斷發(fā)展,更多的工業(yè)產(chǎn)品、工業(yè)設(shè)備具備了智能的特征,而數(shù)字孿生也逐步擴展到了包括制造和服務(wù)在內(nèi)的完整的產(chǎn)品周期階段,并不斷豐富著數(shù)字孿生的形態(tài)和概念。
自概念提出以來,數(shù)字孿生技術(shù)在不斷快速演化,無論是對產(chǎn)品的設(shè)計、制造還是服務(wù),都產(chǎn)生了巨大的推動作用。
在產(chǎn)品的設(shè)計階段,利用數(shù)字孿生可以提高設(shè)計的準(zhǔn)確性,并驗證產(chǎn)品在真實環(huán)境中的性能。這個階段的數(shù)字孿生,主要包括如下功能:
1)數(shù)字模型設(shè)計:使用CAD 工具開發(fā)出滿足技術(shù)規(guī)格的產(chǎn)品虛擬原型,精確地記錄產(chǎn)品的各種物理參數(shù),以可視化的方式展示出來,并通過一系列的驗證手段來檢驗設(shè)計的精準(zhǔn)程度。
2)模擬和仿真:通過一系列可重復(fù)、可變參數(shù)、可加速的仿真實驗,來驗證產(chǎn)品在不同外部環(huán)境下的性能和表現(xiàn),在設(shè)計階段就能夠驗證產(chǎn)品的適應(yīng)性。
產(chǎn)品的制造階段,利用數(shù)字孿生可以加快產(chǎn)品導(dǎo)入的時間,提高產(chǎn)品設(shè)計的質(zhì)量,降低產(chǎn)品的生產(chǎn)成本和提高產(chǎn)品的交付速度。可實現(xiàn)如下的功能:
1)生產(chǎn)過程仿真:在產(chǎn)品生產(chǎn)之前,就可以通過虛擬生產(chǎn)的方式來模擬在不同產(chǎn)品、不同參數(shù)、不同外部條件下的生產(chǎn)過程,實現(xiàn)對產(chǎn)能、效率以及可能出現(xiàn)的生產(chǎn)瓶頸等問題的提前預(yù)判,加速新產(chǎn)品導(dǎo)入的過程。
2)數(shù)字化產(chǎn)線:將生產(chǎn)階段的各種要素,如原材料、設(shè)備、工藝配方和工序要求,通過數(shù)字化的手段集成在一個緊密協(xié)作的生產(chǎn)過程中,并根據(jù)既定的規(guī)則,自動完成在不同條件組合下的操作,實現(xiàn)自動化的生產(chǎn)過程;同時,記錄生產(chǎn)過程中的各類數(shù)據(jù),為后續(xù)的分析和優(yōu)化提供依據(jù)。
3)關(guān)鍵指標(biāo)監(jiān)控和過程能力評估:通過采集生產(chǎn)線上的各種生產(chǎn)設(shè)備的實時運行數(shù)據(jù),實現(xiàn)全部生產(chǎn)過程的可視化監(jiān)控,并且通過經(jīng)驗或者機器學(xué)習(xí)建立關(guān)鍵設(shè)備參數(shù)、檢驗指標(biāo)的監(jiān)控策略,對出現(xiàn)違背策略的異常情況進(jìn)行及時處理和調(diào)整,實現(xiàn)穩(wěn)定并不斷優(yōu)化的生產(chǎn)過程。
隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的成熟和傳感器成本的下降,很多工業(yè)產(chǎn)品從大型裝備到消費級產(chǎn)品,都使用了大量的傳感器來采集產(chǎn)品運行階段的環(huán)境和工作狀態(tài),并通過數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化來避免產(chǎn)品故障,改善用戶對產(chǎn)品的使用體驗。這個階段的數(shù)字孿生,可以實現(xiàn)如下的功能:
1)遠(yuǎn)程監(jiān)控和預(yù)測性維修:通過讀取智能工業(yè)產(chǎn)品的傳感器或者控制系統(tǒng)的各種實時參數(shù),構(gòu)建可視化的遠(yuǎn)程監(jiān)控,并給予采集的歷史數(shù)據(jù),構(gòu)建層次化的部件、子系統(tǒng)乃至整個設(shè)備的健康指標(biāo)體系,并使用人工智能實現(xiàn)趨勢預(yù)測;基于預(yù)測的結(jié)果,對維修策略以及備品備件的管理策略進(jìn)行優(yōu)化,降低和避免客戶因為非計劃停機帶來的損失。
2)優(yōu)化客戶的生產(chǎn)指標(biāo):對于很多需要依賴工業(yè)裝備來實現(xiàn)生產(chǎn)的工業(yè)客戶,工業(yè)裝備參數(shù)設(shè)置的合理性以及在不同生產(chǎn)條件下的適應(yīng)性,往往決定了客戶產(chǎn)品的質(zhì)量和交付周期。而工業(yè)裝備廠商可以通過海量采集的數(shù)據(jù),構(gòu)建起針對不同應(yīng)用場景、不同生產(chǎn)過程的經(jīng)驗?zāi)P?,幫助其客戶?yōu)化參數(shù)配置,以改善客戶的產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。
3)產(chǎn)品使用反饋:通過采集智能工業(yè)產(chǎn)品的實時運行數(shù)據(jù),工業(yè)產(chǎn)品制造商可以洞悉客戶對產(chǎn)品的真實需求,不僅能夠幫助客戶加速對新產(chǎn)品的導(dǎo)入周期、避免產(chǎn)品錯誤使用導(dǎo)致的故障,提高產(chǎn)品參數(shù)配置的準(zhǔn)確性,更能夠精確地把握客戶的需求,避免研發(fā)決策失誤。
第一,數(shù)字孿生能夠?qū)崿F(xiàn)快速構(gòu)思,即不僅能夠?qū)χ苯涌吹降奈锢韺ο筮M(jìn)行描述,彌補思維過程中丟失的信息,而且能夠基于看到的物理產(chǎn)品和虛擬產(chǎn)品的信息,了解和優(yōu)化物理對象。
第二,數(shù)字孿生能夠?qū)崿F(xiàn)對比,即數(shù)字空間與物理空間是精準(zhǔn)映射和共同進(jìn)化的,有助于不斷積累相關(guān)知識,以發(fā)現(xiàn)理想特征與實際趨勢之間的誤差,并進(jìn)行定量和定性監(jiān)測。
第三,數(shù)字孿生能夠?qū)崿F(xiàn)廣域的協(xié)同,即以數(shù)字化方式模擬物理空間的實際行為,并將其疊加到數(shù)字空間(模型)中,從而突破個體數(shù)量和地域分布的限制,實現(xiàn)遠(yuǎn)程控制生產(chǎn)系統(tǒng)的制造執(zhí)行。
無論是設(shè)計、制造還是服務(wù),都需要精確地測量物理實體的各種屬性、參數(shù)和運行狀態(tài),以實現(xiàn)精準(zhǔn)的分析和優(yōu)化。但是,傳統(tǒng)的測量方法,必須依賴于價格不菲的物理測量工具,如傳感器、采集系統(tǒng)、檢測系統(tǒng)等,才能夠得到有效的測量結(jié)果。
而數(shù)字孿生技術(shù),可以借助于物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù),通過采集有限的物理傳感器指標(biāo)的直接數(shù)據(jù),并借助大樣本庫,通過機器學(xué)習(xí)推測出一些原本無法直接測量的指標(biāo)。
現(xiàn)有的產(chǎn)品生命周期管理,很少能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)的預(yù)測。因此,往往無法對隱藏在表象下的問題提前進(jìn)行預(yù)判。
而數(shù)字孿生可以結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)的處理和人工智能的建模分析,實現(xiàn)對當(dāng)前狀態(tài)的評估、對過去發(fā)生問題的診斷,以及對未來趨勢的預(yù)測,并給予分析的結(jié)果,模擬各種可能性,提供更全面的決策支持。
數(shù)字孿生技術(shù)在產(chǎn)品生產(chǎn)全流程和高價值領(lǐng)域關(guān)鍵裝備預(yù)測性維護(hù)具有應(yīng)用方向。數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用于預(yù)測性維護(hù),還可對高價值領(lǐng)域關(guān)鍵裝備進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)。
在航天航空、軍工、發(fā)電、核工業(yè)、高速鐵路等高價值領(lǐng)域中的關(guān)鍵裝備,在使用過程中,用于維修保障的費用高昂,并且往往通過技術(shù)人員在錯誤中吸取的經(jīng)驗教訓(xùn)對設(shè)備進(jìn)行預(yù)測維護(hù),避免機器異常。但是,如果有經(jīng)驗的技術(shù)人員離開企業(yè),企業(yè)可能由于未能提前發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障而造成嚴(yán)重?fù)p失。
數(shù)字孿生技術(shù)驅(qū)動下的各產(chǎn)品維護(hù)技術(shù)方案,都由用戶發(fā)起服務(wù)方響應(yīng)或設(shè)備發(fā)起生產(chǎn)人員響應(yīng)的被動響應(yīng)模式,轉(zhuǎn)變成服務(wù)方主動發(fā)起用戶響應(yīng)或生產(chǎn)人員發(fā)起設(shè)備響應(yīng)的主動響應(yīng)模式,由被動服務(wù)向主動服務(wù)轉(zhuǎn)變,能更好地保障產(chǎn)品運行正常,服務(wù)用戶。
在傳統(tǒng)的工業(yè)設(shè)計、制造和服務(wù)領(lǐng)域,經(jīng)驗往往是一種模糊而很難把握的形態(tài),很難將其作為精準(zhǔn)判決的依據(jù)。而數(shù)字孿生的一大關(guān)鍵進(jìn)步,是可以通過數(shù)字化的手段,將原先無法保存的專家經(jīng)驗進(jìn)行數(shù)字化,并提供了保存、復(fù)制、修改和轉(zhuǎn)移的能力。
例如,針對大型設(shè)備運行過程中出現(xiàn)的各種故障特征,可以將傳感器的歷史數(shù)據(jù)通過機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練出針對不同故障現(xiàn)象的數(shù)字化特征模型,并結(jié)合專家處理的記錄,將其形成未來對設(shè)備故障狀態(tài)進(jìn)行精準(zhǔn)判決的依據(jù),并可針對不同的新形態(tài)的故障進(jìn)行特征庫的豐富和更新,最終形成自治化的智能診斷和判決。
基于數(shù)字孿生的產(chǎn)品質(zhì)量分析可以對產(chǎn)品的加工質(zhì)量進(jìn)行實時分析,可以對加工過程進(jìn)行質(zhì)量的優(yōu)化控制,通過對數(shù)據(jù)的分析和自我學(xué)習(xí)來不斷地改善產(chǎn)品加工質(zhì)量。
對于產(chǎn)品,除了需要設(shè)計精確合理的制造工藝,還要對其生產(chǎn)過程的加工質(zhì)量進(jìn)行實時分析。如果出現(xiàn)了加工質(zhì)量問題,還應(yīng)該準(zhǔn)確定位出發(fā)生故障的關(guān)鍵點,發(fā)現(xiàn)問題,及時修改,保證產(chǎn)品的質(zhì)量。
在基于數(shù)字孿生的產(chǎn)品質(zhì)量分析過程中,可以準(zhǔn)確定位產(chǎn)品制造加工的各個環(huán)節(jié);在虛擬模型的仿真運行下,可以實時地分析產(chǎn)品的質(zhì)量。虛擬模型會對產(chǎn)品加工過程的相應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,對產(chǎn)品的加工質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測以及進(jìn)行質(zhì)量問題追溯。
復(fù)雜產(chǎn)品裝配是典型的離散型裝配,具有單件小批生產(chǎn)、裝配周期長、涉及專業(yè)領(lǐng)域多、裝配數(shù)據(jù)復(fù)雜、返工返修多等特點。在復(fù)雜產(chǎn)品裝配過程中,通常會產(chǎn)生大量的質(zhì)量數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)是評價裝配質(zhì)量的重要基礎(chǔ)數(shù)據(jù),可以用來衡量產(chǎn)品是否裝配合格,并為后續(xù)裝配質(zhì)量的持續(xù)改進(jìn)提供相關(guān)指導(dǎo)。因此,對離散裝配過程的質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行實時管理與分析,進(jìn)而對復(fù)雜產(chǎn)品裝配過程質(zhì)量進(jìn)行管理與控制,具有十分重要的意義。
針對復(fù)雜產(chǎn)品裝配過程中質(zhì)量管控時效性差、缺乏預(yù)測性等問題,提出基于數(shù)字孿生技術(shù)的復(fù)雜產(chǎn)品裝配過程質(zhì)量管控方法。通過構(gòu)建物理車間、虛擬車間和車間生產(chǎn)管理系統(tǒng)協(xié)同工作的質(zhì)量管控數(shù)字孿生模型,實現(xiàn)了裝配過程質(zhì)量數(shù)據(jù)的采集、分析與反饋,在此基礎(chǔ)上利用馬爾柯夫(Markov)方法預(yù)測質(zhì)量數(shù)據(jù)的未來狀態(tài)。
信息技術(shù)日新月異,自動化儀表在關(guān)鍵性技術(shù)上也逐漸有了突破性進(jìn)展,從模擬技術(shù)向數(shù)字技術(shù)轉(zhuǎn)變成為其新的發(fā)展趨勢。長遠(yuǎn)來看,其發(fā)展趨勢主要表現(xiàn)在以下五方面:
第一,自動化儀器儀表技術(shù)逐漸向智能化發(fā)展。
第二,自動化儀器儀表技術(shù)逐漸向高精度化發(fā)展。
第三,自動化儀器儀表技術(shù)逐漸向總線化發(fā)展。
第四,自動化儀器儀表技術(shù)逐漸向網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展。
第五,自動化儀器儀表技術(shù)在形態(tài)上將逐漸向開放性發(fā)展。
今天的數(shù)字化技術(shù)正在不斷地改變每一個企業(yè)。未來,所有的企業(yè)都將轉(zhuǎn)型成為數(shù)字化的公司。這不只是要求企業(yè)開發(fā)出具備數(shù)字化特征的產(chǎn)品,更指的是通過數(shù)字化手段改變整個產(chǎn)品的設(shè)計、開發(fā)、制造和服務(wù)過程,并通過數(shù)字化的手段連接企業(yè)的內(nèi)部和外部環(huán)境。隨著產(chǎn)品生命周期的縮短、產(chǎn)品定制化程度的加強,以及企業(yè)必須同上下游建立起協(xié)同的生態(tài)環(huán)境,都迫使企業(yè)不得不采取數(shù)字化的手段來加速產(chǎn)品的開發(fā),提高開發(fā)、生產(chǎn)、服務(wù)的有效性以及提高企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境的開放性。
習(xí)近平總書記在致2019 世界制造業(yè)大會的賀信中指出,“全球制造業(yè)正經(jīng)歷深刻變革”,要“把推動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展作為構(gòu)建現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的重要一環(huán)”。2019 年中央經(jīng)濟(jì)工作會議將“著力推動高質(zhì)量發(fā)展”作為六大重點工作之一。中央明確:2020 年中國經(jīng)濟(jì)要干的45 件大事中的第28 件是要大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)。這就表明:發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)是全黨全國的戰(zhàn)略任務(wù),而無論當(dāng)前制造企業(yè)選擇何種策略和路徑,數(shù)字孿生技術(shù)都將成為趨勢,并將在未來幾年之內(nèi)成為標(biāo)配,這也是數(shù)字化企業(yè)與產(chǎn)品差異化的關(guān)鍵。