在工业4.0时代，智能制造如何能实现工业数字孪生？

随着科技的进步，新一轮科技革命和产业变革正在兴起，以“智能制造”为主导的“工业4.0”、“工业物联网”——第四次工业革命已经到来。因此，各国先后提出了工业4.0、工业物联网、先进制造合作伙伴计划、2025年中国制造等先进制造战略和方法。同时，物联网、大数据、云计算、人工智能等先进技术为智能制造的实现提供了强有力的支持。然而，在智能制造的实践过程中，我们一直面临着信息空间与物理空间的交互和整合的瓶颈，因此提出了工业数字孪生的解决方案。

数字孪生是充分利用概念模型、传感器更新、运行历史等数据，整合多学科、多物理量、多尺度、多概率的模拟过程，在虚拟空间中完成投影，反映相应物理设备的整个生命周期过程。

车间生产过程数字孪生系统的构建和应用本质上是一个由物理实体和孪生模型组成的功能系统，可以进行持续的过程优化。因此，数字孪生也是信息物理系统的关键技术之一。工业数字孪生技术已应用于产品设计、设备运行和维护、添加剂制造。

数字孪生系统包括设备层、感知层、驱动层、网络层。其中：

①设备层包括车间现场的各种设备，如自动老化机、安装／检测机器人，抓取机械臂等。这些设备的运行数据为工业数字双车间系统的运行提供了所需的数据。

②感知层用于车间异构多源数据的即时采集和数据预处理，包括设备运动数据采集、运输行为感知、生产线材料信息感知、设备状态感知、环境感知等。感知层利用系统的数据采集和传输模块，通过数据通信协议读取和存储多品牌、多接口、多协议的设备即时状态数据，并将数据传输到工业数字双车间系统；对于没有相关数据接口的机器，通过布局传感器计算相关状态数据进行数据采集。

③驱动层负责上游感知层数据的投影，通过工业数字孪生系统构建真实物理行为高仿真投影的虚拟仿真环境，实现物理车间与虚拟车间的同步投影。驱动层包括分析数据、变量匹配、运动控制等过程，其中数据分析过程通过轮查获得感知层发送的json格式数据流，实时取值数据流中与运动控制相关的变量；然后，变量匹配过程通过名称找到运动机构模型，并匹配相应运动控制系统的相关变量；最后，立即驱动相应的三维模型，完成拾取、放置和推拉。

④网络层基于实时数据驱动的虚拟车间实现了车间制造资源的三维可视化导航和车间物理动作的模拟和实时监控。通过打开虚拟触发信号，对车间现场设备状态信息、生产工艺参数信息、车间物流流程、产品质量信息和设备故障管理诊断信息进行显示、分析和管理，形成车间虚拟监控平台，实现车间透明生产、故障问题再现和模拟，满足车间可追溯性分析、实时监控和预测模拟的需要。

数字孪生作为十大战略技术发展趋势之一，是连接制造物理世界和数字虚拟世界的纽带。通过工业数字孪生改进生产经营，实现全价值链的闭环反馈和持续改进。未来，工业数字孪生车间将逐渐渗透到各种工业工厂中。

转自千寻位置

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