摘要:數(shù)字孿生技術(shù)作為產(chǎn)線物理空間與虛擬空間的數(shù)據(jù)交互渠道,對于磁性材料的全生命周期管理有著重要的作用。對產(chǎn)品的全生命周期進(jìn)行管理,設(shè)計產(chǎn)品全生命周期的數(shù)字孿生體架構(gòu);對全生命周期中的產(chǎn)品研發(fā)、產(chǎn)品生產(chǎn)過程、產(chǎn)品維護(hù)三大階段進(jìn)行數(shù)字孿生建模,選取某公司磁性材料器件作為案例進(jìn)行研究。研究表明:數(shù)字孿生體在產(chǎn)品的全生命周期中能夠及時預(yù)測并排故,優(yōu)化調(diào)度生產(chǎn)過程,實現(xiàn)某公司永磁鐵氧體器件的高效率生產(chǎn),也為其他領(lǐng)域的應(yīng)用提供了參考。
關(guān)鍵詞:產(chǎn)品管理;數(shù)字孿生;全生命周期;永磁鐵氧體器件
中圖分類號:TB472文獻(xiàn)標(biāo)志碼:B文章編號:1671-5276(2024)06-0098-05
Abstract:Digital twin technology, as a data exchange channel between physical and virtual spaces on production lines, plays an important role in the full lifecycle management of magnetic materials. For the management of the entire product lifecycle, this article designs a digital twin architecture for the entire product lifecycle, performs the digital twin modeling of the three stages of product research and development, product production process and product maintenance throughout the entire lifecycle, and selects the magnetic material devices of a company as a case study. The research shows that digital twins can promptly predict and eliminate faults throughout the entire product lifecycle, optimize production processes, and achieve efficient production of permanent magnet ferrite devices in a company, which provides reference for applications in other fields.
Keywords:product management; digital twin; full life cycle; permanent ferrite device
0引言
隨著新一代信息技術(shù)(如云計算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈和大數(shù)據(jù)分析等)與制造業(yè)的融合與落地,人類社會迎來了數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代,以數(shù)字孿生技術(shù)為主的信息技術(shù)正在推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)體系智能化變革。產(chǎn)品全生命周期的數(shù)字孿生技術(shù)中,全業(yè)務(wù)過程的建模和分類是其重點與難點。
數(shù)字孿生技術(shù)是實現(xiàn)智能制造的關(guān)鍵手段,目前國內(nèi)外學(xué)者和實踐者主要從工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字虛擬車間建模、車間數(shù)據(jù)集成以及產(chǎn)品全生命周期管理(product lifecycle management, PLM)等方面展開研究。ZHANG等[1]提出了數(shù)字孿生在機(jī)器人裝配線平衡問題,可以實現(xiàn)建模與優(yōu)化,通過與設(shè)備共聯(lián)建模,提高裝備效率和產(chǎn)品質(zhì)量。BRENNER等[2]將視線投向了數(shù)字孿生技術(shù)在制造系統(tǒng)中的應(yīng)用,提出了一系列有趣的想法和設(shè)想??鹤陂龋?]指出數(shù)字孿生就是在一個設(shè)備或系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,創(chuàng)造一個數(shù)字版的“克隆體”。陶飛等[4]首創(chuàng)了數(shù)碼孿生五維架構(gòu),并將其基本使能技術(shù)與相關(guān)技術(shù)框架進(jìn)行系統(tǒng)化整合,為大規(guī)模衛(wèi)星工程全生命周期信息管理提供了一種全新的方法,從而為數(shù)碼孿生技術(shù)打下了扎實的基石。陶劍等[5]利用數(shù)據(jù)孿生技術(shù),建立了復(fù)雜產(chǎn)品生命周期經(jīng)營流程的模型,并進(jìn)行動態(tài)分析和評價,實現(xiàn)了數(shù)據(jù)孿生空間與實際生產(chǎn)空間之間的虛擬映射及產(chǎn)品規(guī)劃、定義、模擬和分析等功能驗證與確認(rèn)的業(yè)務(wù)閉環(huán)。
從研究現(xiàn)狀可以看出,目前產(chǎn)品全生命周期數(shù)字孿生技術(shù)雖然取得了一些成果,但是仍處于探索階段。鑒于此,本文從產(chǎn)品全生命周期的研發(fā)、制造和維護(hù)3個階段出發(fā),設(shè)計基于數(shù)字孿生的產(chǎn)品生產(chǎn)全生命周期技術(shù)架構(gòu),包含各階段的模型及算法,以某公司為落地的實際案例對整個技術(shù)架構(gòu)進(jìn)行驗證。
1基于數(shù)字孿生的產(chǎn)品全生命周期技術(shù)架構(gòu)
1.1產(chǎn)品全生命周期上的數(shù)字孿生體
在實際生產(chǎn)過程中,從全生命周期的各個角度出發(fā),各階段都需要設(shè)計數(shù)字孿生體與物理實體交互,在覆蓋完整個生產(chǎn)生命周期后,各個階段設(shè)計的數(shù)字孿生體彼此交互,從而構(gòu)建出一個完整的全生命周期數(shù)字孿生體。數(shù)字孿生體大體上分為3個階段。第1階段為前期階段,能夠在虛擬環(huán)境中構(gòu)建模型達(dá)到擬實效果;第2階段為中期階段,通過數(shù)據(jù)采集在虛擬環(huán)境中反映出物理環(huán)境的實際生產(chǎn)過程;第3階段為后期階段,能夠達(dá)到對整個物理環(huán)境中的生產(chǎn)全過程進(jìn)行預(yù)測預(yù)警的真實效果。設(shè)計出的數(shù)字孿生體如圖1所示。
1.2產(chǎn)品研發(fā)過程
本文從版本控制、協(xié)同設(shè)計、集體決策、設(shè)計評審、關(guān)聯(lián)清單和數(shù)字樣機(jī)這6個方面研究數(shù)字孿生體的運(yùn)用方式。
在產(chǎn)品研發(fā)階段結(jié)束后,數(shù)字孿生體已具備較完整的模型,能夠進(jìn)行較為復(fù)雜的分析,并且起到了生產(chǎn)引領(lǐng)的作用,后續(xù)的生產(chǎn)和服務(wù)工作將依照數(shù)字孿生體的相關(guān)規(guī)劃路線進(jìn)行,如圖2所示。
1.3生產(chǎn)制造過程
在生產(chǎn)制造階段,根據(jù)實際生產(chǎn)中的實測數(shù)據(jù),實現(xiàn)對產(chǎn)品質(zhì)量、制造資源使用量、制造進(jìn)度的智能預(yù)測與分析。本文對生產(chǎn)制造過程中的數(shù)字孿生體構(gòu)建從設(shè)備建模、工藝建模和生產(chǎn)線建模3個方面進(jìn)行研究。
1)設(shè)備建模
本文使用了面向?qū)ο蟮慕7椒?,使用系統(tǒng)語言創(chuàng)建物理數(shù)據(jù)模式。按照模式原則,把設(shè)備類物理數(shù)據(jù)抽象成各個關(guān)聯(lián)模塊進(jìn)行建模研究,主要包括:人事類、機(jī)械類、材料類、環(huán)境類和知識類。通過數(shù)據(jù)建模后,整個模型管理可整體研究,同時各個子模塊也可以進(jìn)行獨(dú)立研究,可以提高數(shù)字孿生體中整個設(shè)備的精密性。設(shè)備類物理管理模型如圖3所示。
2)工藝建模
在數(shù)字孿生體中進(jìn)行工藝建??梢约晒灿羞^程資源環(huán)境負(fù)荷信息,實現(xiàn)設(shè)計與制造的融合;在工藝規(guī)劃時可以通過構(gòu)建的數(shù)字孿生體分析產(chǎn)品加工狀態(tài)、加工良品率及環(huán)排信息,在大大提高產(chǎn)品良率的同時又利于生產(chǎn)工藝的綠色規(guī)劃。
產(chǎn)品的加工工藝過程在結(jié)構(gòu)形態(tài)上可以表述為以各種類型的物料、能源、設(shè)備、工藝參數(shù)等作為輸入值,經(jīng)過一系列的加工制造,消耗關(guān)聯(lián)資源,產(chǎn)生輸出部件和能量消耗并最終獲得需要的產(chǎn)品。通過3D-MAX渲染的工藝建模布局如圖4所示。
3)生產(chǎn)線建模
在數(shù)字孿生體中需要將前面的設(shè)備模型、工藝模型進(jìn)行組合,構(gòu)成完整的生產(chǎn)線模型,并通過數(shù)據(jù)映射反映生產(chǎn)過程的真實情況。
整個生產(chǎn)線的物理數(shù)據(jù)主要通過資源維、任務(wù)維和過程維這3個維度進(jìn)行體現(xiàn)。資源維是基本的元件數(shù)據(jù),其分為普通屬性和開拓屬性。任務(wù)維是與下達(dá)任務(wù)有關(guān)的數(shù)據(jù),包含工作數(shù)據(jù)、作業(yè)環(huán)節(jié)、生產(chǎn)能力、效率和工作情況等。而過程維主要包含生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)、加工流程信息和生產(chǎn)調(diào)度數(shù)據(jù)等。通過對生產(chǎn)線數(shù)據(jù)、信息的分析與研究,為生產(chǎn)線建模提供了依據(jù),具體如圖5所示。
基于產(chǎn)品制造的生產(chǎn)過程,結(jié)合物理環(huán)境中生產(chǎn)線的3個維度數(shù)據(jù),設(shè)計了生產(chǎn)線建模層面的數(shù)字孿生體映射架構(gòu),該架構(gòu)能夠?qū)崿F(xiàn)在生產(chǎn)線設(shè)計階段的仿真與實際運(yùn)行過程中的虛實映射。
a)引用柔性生產(chǎn)線作為建模基礎(chǔ)。柔性生產(chǎn)線是指滿足多品種小批量產(chǎn)品生產(chǎn)的一類生產(chǎn)線,符合現(xiàn)有大多數(shù)生產(chǎn)企業(yè)應(yīng)用場景。
b)大數(shù)據(jù)分析中心為設(shè)計架構(gòu)中的數(shù)據(jù)層與連接層,其主要任務(wù)是對生產(chǎn)的相關(guān)設(shè)備數(shù)據(jù)采集,然后將相關(guān)的數(shù)據(jù)傳遞至數(shù)字孿生體中。
c)數(shù)字孿生建模系統(tǒng)即設(shè)計架構(gòu)中的服務(wù)層與虛擬層。通過建立高保真、全數(shù)字化數(shù)字孿生模型擬實物理環(huán)境中的生產(chǎn)線,對生產(chǎn)線全方位建模并開發(fā)相應(yīng)系統(tǒng),能夠反映對虛擬仿真環(huán)境、實時數(shù)據(jù)與物理設(shè)備的相融合。生產(chǎn)線數(shù)字孿生應(yīng)用與生產(chǎn)線的建模布局如圖6所示。
1.4產(chǎn)品維護(hù)過程
產(chǎn)品的維護(hù)過程中仍需對產(chǎn)品的空間位置、使用環(huán)境、質(zhì)量狀態(tài)和性能狀態(tài)等信息進(jìn)行實時監(jiān)測,并對產(chǎn)品性能、健康狀況、壽命期限等進(jìn)行預(yù)測及分析,對產(chǎn)品質(zhì)量問題進(jìn)行預(yù)警。在制造出的產(chǎn)品發(fā)生相關(guān)故障或質(zhì)量問題時,能夠反映產(chǎn)品相關(guān)狀態(tài),并對其故障原因進(jìn)行分析、維護(hù)和升級,再根據(jù)情況進(jìn)行返修、報廢和更換,并生成相關(guān)分析記錄。產(chǎn)品維護(hù)階段的數(shù)字孿生體如圖7所示。
2應(yīng)用案例
磁性材料的生產(chǎn)工藝為復(fù)合工藝模式,既有流程型工藝路徑,也有離散型工藝路徑,在生產(chǎn)制造產(chǎn)品類型中也具有代表意義。選取永磁鐵氧體這一磁性材料產(chǎn)品進(jìn)行數(shù)字孿生全生命周期管理的案例分析。某公司永磁鐵氧體工藝流程如圖8所示。
本文以燒結(jié)工序為例,依托整套系統(tǒng)介紹孿生模型的建立及預(yù)測分析。具體模擬連續(xù)燒結(jié)的方法是以線型回歸算法為基礎(chǔ),建立燒結(jié)過程和產(chǎn)出產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)預(yù)測模型;執(zhí)行燒結(jié)工序之前,利用永磁鐵氧體的測試數(shù)據(jù)從歷史庫中匹配到與其最相似的產(chǎn)品,關(guān)聯(lián)出其在工藝設(shè)備加工過程的參數(shù),并將這些過程參數(shù)值推送給車間人員,同時結(jié)合前面提到的預(yù)測模型計算出后續(xù)工序產(chǎn)出成品的質(zhì)量指標(biāo)。故通過事前分析的方式,系統(tǒng)可以為工藝人員的配方參數(shù)調(diào)優(yōu)工作提供更為及時的參考。
燒結(jié)工序的建模及預(yù)測方式如下。
1)樣本準(zhǔn)備
篩選出采集相對完整的生產(chǎn)和加工設(shè)備參數(shù),進(jìn)行數(shù)據(jù)過濾后,選取重要參數(shù),如永磁鐵氧體器件尺寸、燒結(jié)爐溫度等用于模型訓(xùn)練。
2)模型訓(xùn)練
利用大數(shù)據(jù)平臺提供的Spark-MLlib算法庫,選擇采用Cart算法,隨機(jī)選取不低于總樣本數(shù)70%的樣本進(jìn)行模型訓(xùn)練,并將訓(xùn)練合格的模型保存?zhèn)溆?。算法步驟簡述如下。
Step1:輸入訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。
Step2:輸出回歸樹f(X)。
Step3:在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集所在的輸入空間中,采取遞歸將每個區(qū)域劃分為兩個子區(qū)域并決定每個子區(qū)域上的輸出值,構(gòu)建二叉決策樹,選擇最優(yōu)切分變量j與切分點s,求解
通過切分點s,對固定的切分變量j掃描切分點,選擇使式(1)達(dá)到最小值的一組最優(yōu)解集(j,s)。
Step4:用選定的對劃分區(qū)域并決定相應(yīng)的輸出值:
繼續(xù)對兩個子區(qū)域調(diào)用上兩個步驟,直至滿足停止條件。
Step5:將輸入空間劃分為M個區(qū)域R1,R2,…,RM,生成決策樹:
依托燒結(jié)工序,通過輸入幾類重要參數(shù),經(jīng)Cart算法求解后,輸出永磁鐵氧體器件經(jīng)過燒結(jié)工序后的燒結(jié)品尺寸、燒結(jié)品厚度行數(shù)據(jù)。
3)模型評價
針對燒結(jié)工序各臺設(shè)備實時的生產(chǎn)數(shù)據(jù)和設(shè)備數(shù)據(jù),利用訓(xùn)練完成的預(yù)測模型,對當(dāng)前工藝的永磁鐵氧體器件質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測并輸出結(jié)果。
4)模型預(yù)測
將準(zhǔn)備用于模型預(yù)測的數(shù)據(jù)封裝為一個Json數(shù)據(jù)包,并調(diào)用模型預(yù)測接口進(jìn)行預(yù)測,所得預(yù)測結(jié)果通過RabbitMQ消息隊列發(fā)出,同時存入數(shù)據(jù)庫表,供數(shù)字孿生系統(tǒng)展示調(diào)用。
某公司整體的系統(tǒng)界面如圖9和圖10所示。
應(yīng)用數(shù)字孿生體在物體對象的全生命周期中實現(xiàn)數(shù)據(jù)閉環(huán)并與物理對象進(jìn)行雙向流動,在孿生數(shù)據(jù)及數(shù)字孿生體模型的驅(qū)動下,一是可以實現(xiàn)對某公司生產(chǎn)設(shè)備的健康管理,在設(shè)備發(fā)生故障前能夠及時預(yù)測并排故,保障其健康運(yùn)行;二是通過設(shè)備建模、工藝建模和生產(chǎn)線建模,能夠合理地調(diào)度生產(chǎn)過程,從而減少設(shè)備的損耗時間,實現(xiàn)節(jié)能,降本增效;三是在新產(chǎn)品上線過程中,通過虛擬環(huán)境中的數(shù)字孿生體對新產(chǎn)品的各項性能進(jìn)行仿真模擬,找到合適的產(chǎn)品參數(shù)比并進(jìn)行大批量的研制,從而節(jié)約新產(chǎn)品研發(fā)過程中損耗的成本。
3結(jié)語
本文的主要研究工作為以下幾點:
1)從產(chǎn)品全生命周期的3個主要階段出發(fā),重點分析了數(shù)字孿生體在產(chǎn)品的研發(fā)階段、生產(chǎn)制造階段和維護(hù)階段中的作用形式和模型架構(gòu);
2)以某公司永磁鐵氧體器件的實際案例對數(shù)字孿生產(chǎn)品全生命周期研究內(nèi)容進(jìn)行了驗證;
3)在孿生數(shù)據(jù)及數(shù)字孿生體模型驅(qū)動下,某公司永磁鐵氧體器件在其全生命周期中實現(xiàn)數(shù)據(jù)閉環(huán)并與物理對象進(jìn)行雙向流動。
本文將所提出的產(chǎn)品全生命周期數(shù)字孿生體在磁性材料領(lǐng)域進(jìn)行初步應(yīng)用實踐,模型和理論等方面還需進(jìn)一步豐富和完善。后續(xù)將進(jìn)一步結(jié)合各生產(chǎn)企業(yè)實際需求,逐步完善模型及相關(guān)理論,并將產(chǎn)品全生命周期的數(shù)字孿生體在其他領(lǐng)域進(jìn)行應(yīng)用探索。
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收稿日期:20230407
第一作者簡介:費(fèi)凡(1992—),男,安徽馬鞍山人,工程師,博士,研究方向為智能制造技術(shù)應(yīng)用,297501162@qq.com。
DOI:10.19344/j.cnki.issn1671-5276.2024.06.019