基于数字孪生的智能生产线运行模式发展趋势

摘要（Abstract）：

智能生产管控是智能制造的核心表现形式。本文以智能制造CPS理念为牵引，通过对标实时状态感知、分析推理决策，以及闭环控制执行的智能生产管控需求特征和数字孪生技术内涵，建立了业务需求与技术融合的结合机制。结合科研项目实践，给出了制造服务化智能配置管理决策和自适应智能加工工艺决策的基于数字孪生的智能生产管控应用重点案例，并结合当前自动化产线建设热潮，给出了基于数字孪生的智能生产线运行模式发展趋势的判断。

0 引言

  智能制造作为我国的发展战略，为我国制造业转型升级、由大到强的转变提供了有效地技术支撑。作为智能制造核心理念的CPS（Cyber Physical System 赛博物理系统）具有智能感知、推理分析和闭环控制等特征，并直接推动了工业物联／互联网、人工智能／大数据、智能柔性控制等相关技术与制造业的进一步深度融合发展［1］。

  直面产品产出的生产环节始终是智能制造覆盖的重要业务领域热点。尤其在日益激烈的市场竞争下，以订单碎片化为驱动的多品种变批量乃至大规模定制生产模式已经成为制造企业运行的主流方式。工业物联／互联网和智能柔性控制为资源及其控制的泛在化提供了技术支撑，作为智能制造核心体现的管理与工艺决策也日益成为企业智能生产管控的核心追求，是企业实现快速响应动态外部变化并实现资源优化配置的必然技术选择。

  数字孪生技术是智能制造发展的新趋势和重要抓手。数字孪生是以产品及其生命周期各环节及其关联为物理映射对象，以构建状态感知、数据采集、分析推理、精准执行的实时闭环链路为支撑，以物理对象的数字化虚拟建模与决策分析为重点，实现产品研发及其服役使用的改善与优化。生产环节是数字孪生技术的重要应用场景，陶飞等人建立了涵盖物理车间、虚拟车间、车间孪生数据、车间服务系统等的数字孪生车间模型，做出了有益的尝试［2］。

  本文围绕制造企业最核心的生产环节，通过分析企业数字化智能化转型升级的需求特点，探讨以智能管控为目标的数字孪生技术内涵及其应用方向，为推动智能生产管控提供借鉴参考。

1 智能生产管控需求特征分析

  当前制造企业面向的生产环境已经发生了大幅度变化，已经从传统的小品种向多品种转变，从传统的大批量向中小批量、批量为1的单件定制转变，制造企业的订单呈现出明显的碎片化特点。制造企业必须面对复杂多变的生产环境实现快速响应柔性生产，其核心在于实现资源的优化配置和资源的优化运行。

按照智能制造核心理念CPS的思路，对于生产环节而言，其在智能感知、推理分析和闭环控制等方面的需求特点如下：

  （1）面向生产运行保证的持续状态感知

  生产过程处于持续动态的不确定环境，智能生产系统的核心目的是化解这种不确定对生产稳定的冲击，因此不仅需要对生产过程进行感知，包括任务执行与资源运行的状态，并据此判断是否存在生产异常等，同时也需要从时间轴线上，对生产系统的运行进行前瞻预测，为生产运行提供持续的稳态保证。

  （2）面向生产异常的分析推理决策

  生产现场的异变是常态，智能生产系统具有对感知到异常状态进行及时有效的分析推理决策处理的能力。其中主要涉及到两个方面：一是对管理角度的任务资源优化配置做出决策，比如实现对插单、资源故障、物料缺位等进行响应调整；二是对工艺角度的产品制造工程进行自适应加工决策，比如根据资源当前状态对产品加工工艺参数进行优化调整等。

  （3）基于生产软硬件系统集成的闭环执行

  生产系统的运行涉及到管理性MES／WMS／MDC／DNC等系统，也包括工艺装备／装置，智能生产系统具有软硬件系统有机集成的特点，其核心体现为数据的自动流程，不仅包括自下而上的数据采集与状态自动反馈，也包括自上而下的生产控制指令甚至直达工艺装备／装置的自动下达。

2 智能生产管控与数字孪生的融合

  智能生产管控与数字孪生在技术内涵上具有内在的一致性。就技术而言，数字孪生具有“物理实体状态实施采集－数字虚体分析推理决策－物理实体精准精确执行”的链路，其中实时性与闭环性是其中最为核心的两个特征，与智能生产管控具有直接而密切的一致性关联关系。

  （1）由虚向实的孪生实时映射与智能生产持续状态感知的融合

  数字孪生涉及到物理世界和数字世界之间的孪生映射，或者说物理实体与数字虚体的孪生协调，需要指出的是，这种孪生映射与协调具有双向的含义。在数字孪生语境下，生产环境的物理实体是整个生产系统，包括目视可见生产线及其工艺设备装置以及其运行组织模式，并且这种模式是随时间逐步变化的。

数字孪生的第一个原则是虚实映射，其核心是对物理实体进行数字化表征，包括生产系统的运行状态以及资源优化配置、工艺执行过程的内在机理等，并且由于生产系统运行的持续性，从而要求这种孪生映射或协调具有随时间推进而逐步变化的特点，因此，智能生产系统的运行决定了数字孪生虚体建模的实时性是基本要求，从而要求基于数字虚体所进行的分析推理决策应该具有服务化的特点，以实现对生产状态的前瞻预测和分析推理决策。

同时，数字孪生的实时性内涵能够有效的解决传统上面临的“虚而不拟、仿而不真”的问题，尤其是其缺乏从时间轴线上考虑物理实体演变所导致的分析推理滞后从而不真实的缺陷。智能生产系统在目前工业物联／互联技术的支持下，已经具有实时采集生产系统状态的技术能力，从而推动了数字孪生在智能生产管控领域中的应用。