深度 | 数字孪生在制造运营管理中的应用

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以下文章来源于佰思杰，作者骆金松

作者：佰思杰CTO　骆金松

数字孪生在制造运营应用的误解

近年来，数字孪生技术（Digital Twin）成为各界关注的热点，大家常讨论新产品设计和虚拟测试、自动控制系统和生产线虚拟调试、产品远程监控和运维等场景。似乎很少有人讨论制造运营环节中的数字孪生！很多人认为在制造运营中数字孪生的应用场景主要是工厂数据采集与运行监控，而且一定要使用三维可视化技术，我认为这是非常大的误解！

图数字孪生在工厂运营过程中的主要应用

是工厂可视化监控吗？

笔者认为，基于可视化技术的数据采集和监控的确是重要的，数字孪生在制造运营中的更大价值是利用对工厂运营的实时感知，利用工业智能技术对工厂的运营数据进行更高层次的实时综合调度和优化，从而提高工厂运营效率、提高产品质量、缩短制造周期。

建立物理工厂的数字孪生模型

物理工厂中包含许许多多的物理对象，工厂、车间、班组、人、生产设备、工具工装、立体库、库区、货位、AGV、叉车、堆垛机、输送线、原材料、零部件、在制品、成品、批次、容器……

构建物理工厂数字孪生模型，包括一系列彼此相关的模型，例如组织模型、人员模型、产品模型、工艺模型、车间布局模型、产线模型、柔性单元模型、产能模型、仓储模型、物流模型、质控模型、资源运维模型……

通过数字孪生工厂模型实现对物理工厂的感知和控制，实现物理实体状态的实时感知，并基于工业智能，实现对物理实体的控制，从而实现对工厂运营的持续优化。

我用如下图来解释数字孪生在制造过程中的应用：

可以总结为以下四个方面：

（1）通过工业物联技术，实现对生产过程中的人、机、料、法、环、测等生产要素的感知，实时掌控整个工厂的状态，是实现数字孪生工厂的基础；

（2）利用工业智能技术，体现了工业大脑的作用，实现了更高层次的实时综合调度和优化，实现工厂运营整体效能的提升；

（3）利用中间件、边缘计算、自主控制等技术，通过指令和动作的分解、将业务指令进一步转化为生产作业控制指令；

（4）实现对仓储物流、制造执行、质量控制的精准执行，从而实现高度柔性自动化的智能生产，将数字工厂的智能作用于物理工厂。

执行的结果可以进一步被感知，从而形成闭环和持续优化。

将李培根院士数字孪生与智能装备的比喻改写一下，应用在数字孪生工厂：数据是智能工厂的“血液”，数据和智能赋予工厂以“生命”，而数字孪生是智能工厂的“灵魂”，通过对工厂运行过程的数字孪生模型进行分析，进而进行优化和调度，从而控制工厂更智能、更高效的运行。

可以想象一下，对于多品种、小批量，大规模定制场景下的高度柔性自动化生产，如果缺少这样一个数字孪生模型，这个工厂将无法高效运转。

柔性自动线
为啥没发挥出应有效益

随着个性化定制的需求越来越突出，多品种、小批量、短交期对生产运营管理造成了很大难度。建立数字孪生工厂对于多品种、小批量，大规模定制场景下的柔性自动化生产尤为重要。

图大规模定制下产品生产的特点

个性化定制生产企业普遍面临着如下困难，比较典型的包括：计划编制的困难、成套和缺件的困难、高库存和在制品、多个部门之间协同的困难、柔性自动化产线集成的困难、生产过程的管控、应对变更和插单的困难等。

图定制化生产面临的现实问题

许多企业意识到要解决柔性自动化，必须考虑建设柔性自动化和智能工厂。许多企业建设智能工厂，通常会选择建设柔性化自动化的生产线，但是一些企业投入了很多资金，进行了柔性自动化改善，确没有发挥出应有的效益。

造成柔性产线不能发挥应有作用的原因有很多，最典型的是柔性产线依然是一个自动化和信息孤岛，企业其他部分的工作没有跟上来，例如物料齐套率不高、缺少自动化配送，该自动化系统的作用不能充分发挥。造成这个问题的原因，是配套的工作没有同步进行，包括信息系统的建设，物流系统的建设、供应链系统的建设、设计工艺的模块化和结构化等。

图柔性自动线为啥没发挥出应有效益

如下图分析了支撑柔性自动化生产的相关要素，相关的每个业务都在制造过程中发挥着各自的支撑作用。

图综合考虑要素的协同和优化调度

（1） 智能排程：实现资源最大利用，满足交期，并驱动备料和生产；

（2） 生产执行：生产是核心，将产品从原材料变成成品，实现增值；

（3） 智能仓储：保证与生产相关的原材料、半成品、成品的存储；

（4） 智能物流：保证物料、工装的精准配送、在制品、成品的及时周转；

（5） 质量控制：为生产结果和物料特性提供可靠性保证；

（6） 资源管理：为稳定运行提供设备、工具工装可靠性保障；

（7） 异常调度：对于生产环节的异常业务，如设备异常、物料异常、工艺异常等，能基于预定的业务规则，自动切换生产计划，避免因异常业务造成停产，怠产等，保证生产的有效转化率；

（8） ……

柔性自动化生产线能否高效运转的最大挑战不是来自柔性单元和柔性生产线本身，而是来自于对生产支撑相关要素的统一调度和优化，这些要素超出了柔性生产线的范围，并且涉及到整个工厂。只有如上这些业务紧密的协同，才能完成高效自动化柔性生产，例如：

（1）智能排程与调度

（2）基于计划提前精准备料

（3）智能仓储与物流配送

（4）模具的配送和回收

（5）驱动自动装卸料

（6）驱动自动换型和生产

（7）质量在线监控预警

（8）设备智能运维

（9）安全与环境监控等

这些相关业务的关系可以分析如下图：

图对生产支撑相关要素的统一调度和优化

柔性自动化生产线能否高效运转取决于能否对生产支撑相关要素的统一调度和优化，这恰恰需要数字孪生相关支撑技术：实时掌控整个工厂的状态、更大范围的智能调度和优化、精准的控制和闭环的执行。

MOM是数字孪生制造系统大脑

如下图所示，MOM位于产品生命周期轴、企业信息化轴、价值链轴的核心交汇环节，必须避免制造运营管理相关信息系统的碎片化，建议建立统一的MOM平台，作为数字孪生工厂的大脑。

图避免制造运营管理信息系统碎片化

其中，MOM平台是数字孪生工厂的大脑，负责计划的制定、所有过程数据的采集、生产资源、物料配送、质量控制等资源调度，确保生产资源的自动优化和高效利用。通过由下至上的数据流，实现物理工厂到数字工厂的实时数据采集和映射。通过由上之下的数据流，实现数字空间对物理工厂的动态优化和调度。

图 MOM/MES驱动制造，是制造系统的大脑

对于自动化的产线/设备，更多是接收指令与工艺参数，并进行自动化的生产，可以认为更多替代了人的体力劳动，是生产制造的执行机构。如果说自动化更大程度上是为了替代体力劳动，那么MOM/MES是为了更多的替代脑力劳动。自动化更多关注局部的优化，那么MOM/MES更多的关注制造系统整体的优化。

MOM/MES并不替代传统的PLM（产品生命周期管理）、ERP（企业资源规划）、IIOT（工业物联网）系统，而是与PLM、ERP、IOT是互补的关系。下图展示了MOM/MES与PLM、ERP、IOT系统之间的关系，并展示了部分智能化支撑手段的业务场景。

图 MOM与PLM、ERP、IOT的关系

计划排程、精准备料和动态优化

对于多品种、小批量、短交期、多变化的柔性自动化工厂，生产计划的制定通常是非常困难的，尤其是经常插单、工艺经常变更、生产过程不稳定的情形，同时还需要根据多品种的工艺差异，合理组合生产计划，减少工艺切换带来的成本，因此生产计划和调度通常是最需要经验，工作繁琐，最有挑战性的岗位，而这正是高级计划排程的优势。

图生产排程的原理

生产计划是整个工厂运行的指挥棒，生产计划需要指导物料的备料、工具工装的准备、拉动物料的配送、驱动自动化设备自动生产、按顺序进行生产切换等。如果生产计划不合理，将导致产能的巨大损失，原材料和在制品积压、无法按期交货等许多的问题。

基于MOM平台，实施高级计划排程APS模块，不仅考虑单个设备、单条产线产能的约束，最重要的是考虑不同自动化产线之间的平衡，优化瓶颈，减少在制品。例如有些批量生产的工序(例如烘烤、老化、干燥)，或瓶颈工序需要拉动上游工序的生产，这样可以有效减少在制品的数量，事实上自动化工厂在制品缓存都有一定的容量限制。

高级计划排程通常需要考虑：

（1）生产订单的交期和优先级；

（2）有限资源约束，包括主资源，工装模具等辅助资源；

（3）前后作业单元的能力与生产节拍的平衡；

（4）减少在制品的数量，减少缓冲区占用；

（5）某些特殊的工序例如热处理工艺、喷漆颜色成组生产；

（6）某些工序前后生产计划优化匹配，提高资源和能耗利用率，例如烘烤工序优化排产可实现余温回收利用，加快结束降温的同时提高升温效率；

（7） ……

系统可以快速验证生产计划的合理性，例如检查物料的齐套性、工具工装的准备，并提前驱动生产准备，对异常进行及时的预警。过去要人工去了解和跟踪物料的齐套、工具工装的情况，无疑需要花费大量的时间，而且得到的信息时效性比较差，经常会造成计划不合理。

对于自动化的工厂，越来越多的工厂建设了立体仓库，并配备了自动输送线、AGV等自动化物流设备。但是如果缺少根据生产计划的提前备料，以及生产执行过程中根据实时进度驱动自动出库和AGV提前准时配送，就无法支撑自动化产线的连续生产。

为了实现生产过程中的自动化物料、工装配送，一般需要事先将工装入自动化立体库，为了加快自动化立体库的周转率，可以根据最近生产计划所需要的物料、工装先备料到立体库中，一旦生产计划即将被执行时，就可以提前拉动相关的物料、工装精准配送到工位。

图按生产计划提前备料、按生产进度拉动全自动配送

按计划备料入库的相关流程如下图：

图备料入库的相关流程

备料过程通常需要考虑：

（1）按生产计划生成备料计划，计划调整需要联动更改备料计划；

（2）按生产订单精准备料，使用RFID、条码对备料的容器进行标识；

（3）备料好的容器可能需要组托，方便运输到立体库上料口、入库时拆托；

（4）根据策略自动分配立体库货位，驱动立体库自动入库；

（5）系统记录每个备料容器的货位，以便需要时精准拉动配送；

（6）相同生产计划的物料入库尽量集中存放，便于生产执行时快速协同出库配送。

下图是佰思杰公司某客户应用场景：系统根据备料计划自动生成备料计划，备料员按备料计划借助PDA进行备料，并将备料信息写入容器的RFID标签中，容器组托为托盘，物流员使用叉车运输到自动化立体库上料口，自动拆托装置自动拆托，识别RFID中的备料信息，系统分配货位，并驱动容器自动入立体库等待生产配送指令出库。

图按生产计划提前备料、拆托入立体库

图自动分配货位入自动化立体库

图双工位AGV执行配送任务

对于多品种、小批量、短交期、多变化的工厂，APS解决了过去常说的“计划没有变化快”的问题，排程模块可以根据收集的最新信息，设备的可用情况、订单的齐套性等，支持快速滚动重排，确保计划更新的合理性和及时性，同时针对一定周期内的生产计划进行锁定，保证生产计划的稳定性，这一点对于柔性自动化工厂无疑是非常重要的支撑。

按需拉动物料的精准配送

对于自动化设备，上料点一般只能储存非常有限的物料，配送太多物料到配送点导致上料点无法接收，甚至占用AGV设备，或导致自动化输送线的拥堵。如果配送不及时会导致生产线停工待料。所以必须确定合理的配送策略，实时监控上料点的物料消耗，及时进行补充配送。

图柔性自动线的物料输送系统

例如，MOM调度平台，可以根据各个上料点配送物料的周期及上料点可缓存的容量，设置物料任务下发的数量，以此来控制物料在途数以及下发节奏，从而保证物料的及时供应，也不至于造成物流的阻塞。

拉动物料的精准配送流程如下图。

图按需拉动物料的精准配送

拉动物料的精准配送通常需要考虑：

（1）建立物流配送的相关模型

（2）定义配送策略

（3）根据生产计划建立配送队列

（4）根据生产实际进度拉动配送

（5）创建物料、工装配送指令

（6）驱动立体库、输送线、AGV的物流执行

（7）避免工位物料缺料

（8）避免堵塞主输送线

（9）配送过程中的优化，例如双工位AGV、堆垛机成组

（10）确保物料正确的配送顺序

（11）要考虑空容器的自动回收

（12）监控物流的执行过程

（13）处理物流过程中的异常

（14） ……

工装也需要按需进行精准配送，并对拆卸下来的工装及时回收。例如对于某刹车片工厂，热压工序需要对刹车片进行粉末冶金成型，模具是重要的工具工装，不同的刹车片的形状、尺寸不同，需要使用不同的模具，因为涉及到数以百计的热压机，每天有大量的模具出库、预热、配送任务，这些工作必须合理的安排，否则会影响到热压工序的连续生产。

图拉动模具的配送、驱动模具的回收

上图展示了模具的出库、配送、预热、更换、模具回收的全过程。其中只有更换过程需要人工参与，其他所有工作包括模具的自动出库、模具输送线AGV自动配送到预热箱、模具在预热箱自动预热、预热好的模具AGV配送到工位、AGV将回收的模具配送到立库、立库堆垛机自动入库全过程都自动实现。

图使用无人叉车AGV配送或回收模具

基于这种方法，即使还没有到上班时间，MOM系统根据当日生产计划，可以调度立体库模具提前出库，通知AGV将模具配送到指定的预热箱进行预热，这样员工上班之后就可以立刻进行模具安装或换模，最大限度减少热压设备等待时间。这样人和机器和谐交互，充分发挥各自的优势。

对于工装的配送和回收，此过程通常需要考虑：

（1）根据生产计划自动生成工装准备计划；

（2）按工装准备计划准备工装入立体库；

（3）按需提前拉动工装的自动配送，必要时进行预处理，例如预热；

（4）自动创建任务指导工装的安装；

（5）驱动拆卸下来的工装的自动回收入库；

（6） ……

驱动产线柔性自动化生产

对于柔性自动化的生产，MOM需要建立一套可自动执行的闭环控制流程，包括设备的唤醒、拉动物料配送、工艺参数下发、自动上料、启动设备生产、采集与自动报工、驱动在制品转序、任务完工、生产切换控制等。

图 驱动自动化柔性生产

自动化产线需要遵循标准的集成协议，以实现与MOM平台的统一集成。

图 MOM驱动自动化生产控制流程

对于自动化设备，MOM在某个自动化设备生产完成时，通知设备进入待机状态，以最大限度节省能源，当需要再次生产时，MOM发送指令给设备对设备进行唤醒。

生产线按一定的速率生产产品/半成品，同时消耗零部件和原材料，MOM需要监控上料点的消耗情况，提前拉动物料的配送，维持生产的持续性，同时，确保生产物料的持续供应。

图机器人自动上料

当某自动化设备生产完一个订单时，按计划排程的顺序要自动切换到下一订单继续生产。前一个订单生产完成之前，下一个订单的物料可能已经开始配送，以便确保产线的连续生产。

此过程通常需要考虑：

（1）建立柔性单元模型，包括上料装置、加工单元等；

（2）定义上料点、产出点等模型与物流模型对接；

（3）根据生产计划建立生产任务队列；

（4）按生产任务队列拉动配送，按顺序上料；

（5）自动下发生产工艺参数，并进行生产；

（6）实时采集过程信息，实时监控生产进度和异常；

（7）必要时触发人工首检、首检通过后继续生产；

（8）按时间、数量周期性触发过程检；

（9）必要时集成在线检验，并进行自动质量监控和预警；

（10）处理自动卸料，卸料完成触发在制品周转；

（11）自动处理生产工艺切换

（12） ……

动态驱动在制品的实时周转

下图展示了自动转序和成品入库的几种业务场景。

图在制品自动转序和成品入库

对于前工序产出的在制品，与柔性单元集成，实现自动装盒（或其他容器、托盘等），MOM应实时掌控产线产出半成品的情况，并驱动触发在制品转序规划，驱动输送线/AGV自动将在制品料盒搬运到下一工位的上料点，下一柔性单元按顺序执行上料。

图在制品自动转序

在制品周转过程中通常需要考虑：

（1）建立物流周转的相关模型；

（2）定义在制品周转策略；

（3）根据实际产出情况驱动在制品周转；

（4）需要考虑下工位物料接收点是否可接收；

（5）创建物料、工装配送指令；

（6）驱动输送线、AGV的执行物流周转；

（7）避免堵塞主输送线；

（8）配送过程中的优化，例如双工位AGV ；

（9）确保物料正确的配送顺序；

（10）要考虑空容器的自动回收；

（11）如果前工位产出区料盒满，应该暂停前工位的生产；

（12）监控在制品周转执行的过程；

（13）处理在制品周转过程中的异常；

（14） ……

对于后工序有较长等待时间的情况，例如产品需要静置若干小时、或者后工序是批量生产方式（例如烘烤、老化、干燥），需要积累一定量的半成品，此时可能需要驱动AGV临时入缓冲区，甚至驱动入自动化立体库。如果后工位出现异常，也需要动态调度，将前工序生产的在制品入半成品库，待后工位生产恢复正常，再将物料从在制品缓冲库自动配送到后工位物料接收点。

图在制品临时入在制品缓冲库

MOM需要掌握在制品流转的实时情况，包括监控在制品缓冲区、立体库的货位使用情况、并调度空容器，以确保自动化产线产出产品时不会因为空容器不足而停止生产。对于已消耗的物料产生的空容器，MOM应该及时回收。

图空容器自动回收

自动化检验和人机交互

有些产线提供了在线检验功能，能够实时采集产品的质量信息，基于SPC分析对异常进行监控，一旦出现异常立刻停止生产，并及时进行预警，通常是声光提醒，避免大批量的不合格品，并及时对异常进行处理。

我们有些项目实施了在线测量功能，例如实时采集磨削之后的厚度，并进行SPC分析，例如监控到尺寸连续7个点上升（异常判定规则的一种），即可判定存在异常。另外有些项目实施了机器视觉检测，并对不合格品进行剔除。

图质量信息实时采集与监控预警

图机器视觉在线检测

有些生产工序，需要进行首件检验，这通常需要人的介入，生产完首个产品（也可能是几个）时，设备自动停下等待首件检验，并进行声光提醒和计时，检验员基于PDA反馈首检结果，支持一键确认继续生产，最大限度确保首件检验得以及时进行，减少设备等待时间。

实现物理工厂的实时感知与控制

数字孪生工厂不是静态的，是动态的，MOM需要时刻获取工厂的运行状态，而且需要实时下达生产指令，以实现对工厂的调度和优化。MOM平台建议具备与产线集成、支持柔性生产建模、工业IOT物联的相关模块，可以快速搭建模型，不但可以加快项目推进的进度，提高系统的稳定性，而且可以保证系统良好的可维护性和灵活性，满足工厂持续改进系统调整的要求。