基于数字孪生技术的烟草仓储管理系统建设

关键词：仓储管理系统、数字孪生、虚拟世界

目前采用的仓储管理系统，通常采用二维图、表的方式向用户展示数据资源的信息价值，所表示的信息有限且较为抽象，物理世界与信息世界的交互与共融程度较低，存在页面分散、信息不直观、信息量小、操作不便捷的问题。

随着新一代信息技术与实体经济的加速融合，工业数字化、网络化、智能化演进趋势日益明显，催生了一批制造业数字化转型新模式、新业态，其中数字孪生技术已经成为了数字工厂、智能智造研究的热点和重点。美国最早提出了数字孪生技术并将其应用于航空领域设备的健康监测和维护过程中，并将其定义为一个多物理量、多维度、多概率的仿真过程。

GE、西门子等公司率先将数字孪生技术引入生产制造领域进行了应用，实现了物理信息与数字信息的全生命周期融合与交互，相继提出了全生命周期数字孪生、“数字化双胞胎”的概念，并在生产制造领域陶飞等系统性研究了数字孪生国内外研究应用现状、应用领域等，提出了数字孪生的五维模型和标准体系，指出数字孪生车间将会是一种未来车间运行的新模式，并研究了数字孪生车间的物流信息融合理论与技术，并阐述了数字孪生技术在推动智能制造发展方面的重要意义。

刘大同等归纳了面向复杂工业系统和复杂装备的智能运行和维护领域的数字孪生技术体系、关键技术、发展趋势和技术挑战等，分析了数字孪生与其支撑的工业大数据、云计算、人工智能、虚拟现实等的相互支撑和相互促进的关系。赵浩然等研究了面向数字孪生车间的三维可视化实时监控方法，对基于实时信息的生产车间三维可视化实时监控方法４个关键实现技术，即虚拟车间几何建模、车间实时数据管理、车间多层次三维可视化监控和车间状态看板构建方法等进行了详细阐述。设计并开发了原型系统，通过实例验证了所提方法的有效性。

以上研究可以发现，目前国内数字孪生技术的研究正处于起步阶段，理论研究较多、落地应用较少，主要研究集中在数字孪生技术在车间制造方面的应用，在物流仓储方面的研究和应用较少。

因此，本文在以上研究的基础上，进一步聚焦数字化仓储，将数字孪生技术应用于烟草仓储管理，构建烟草仓储的数字孪生平台，更加实时、直观地呈现物联网系统的人员、设备、物料、环境及运行等方面的信息，辅助管理人员进行业务管理和决策。在物流运作的前端，运用智能硬件、物联网和大数据等智能技术和手段来提高物流系统的分析、决策和智能执行，从而提高物流仓储管理系统的智能和自动化水平。

本文设计了一种“车间层”、“设备层”、“控制层”的三层信息化架构，通过对车间层环境、设备层设备、控制层的PLC程序进行等比例建模，采用智能传感器获取车间、设备以及PLC关键节点的运行数据，并建立数字孪生体与设备的驱动关系，实现物流仓储的全流程、全时段、全方位的监测与控制。其过程如图1所示。

• “车间层”指车间设备的数字孪生体及车间设备数字孪生体的参数信息，包括烟丝库、成品库、辅料库高架库的数字孪生体及货位的数字孪生体，其中货位的数字孪生体采用规定的编码标识坐标信息。
  

• “设备层”指生产设备的数字孪生体及生产设备数字孪生体的参数信息，包括但不限于穿梭车数字孪生体、机器人数字孪生体、AGV数字孪生体、堆垛机数字孪生体及相应设备数字孪生体的参数信息。

• “控制层”指根据实际车间内传输的信号控制车间层和设备层中的数字孪生体产生相应动作，并选择查看相应3D模型的参数信息，如通过鼠标移动以第一人称视角漫游整个仓储的模拟景象和分布，查看所对应设备的参数信息等。

同时，根据实际需要布置了智能传感器，通过PLC将智能传感器采集的数据传送至上位系统，驱动车间层、设备层的数字孪生体产生相应的动作。

围绕数字孪生技术应用和仓储管理需要，提出了集“数据采集、数据处理、数据分析、远程监控、故障预警”功能于一体的智慧化仓储管理解决方案。

• “集中管控”是将三个自动化库的运维管理、计划管理、作业管理、库存管理、数据分析、设备启停等集中在一个数字管控中心，远程进行货位管理、入库管理、在库管理、出库管理、作业分析等，通过计算机指令调度车间设备工作。

• “数字驱动”是指对底层设备采集的数据清洗、处理、分析，并以电子看板的形式在物流管控中心上进行展示，实时呈现卷烟成品、卷烟材料以及烟丝的库存以及货位分布、计划生产等信息，结合生产计划和库存状况，自动制定需求计划、配盘计划、移库计划等，使仓库始终处于一个良好的库存状态。

• “智能盘点”是指直接在物流集控中心上进行盘点，采用不同的颜色对存放物品的类别、规格、牌号等信息加以区分，车间统计可以轻松地了解在库物品的存放状态，通过鼠标点击要盘点的区域、货位，查看相应的规格、牌号、数量、质量等信息，完成精细化盘点。

• “故障预警”是指生产现场设备的故障情况通过交换机实时传送至所映射的数字孪生体中，以闪烁或鸣笛的形式进行预警，中控操作工通过移动鼠标位置确认故障发生的真实物理位置、故障初步原因等信息，以语音的方式通知维修工进行维修，提高设备维修的效率。

• “防差防错”是指物流集控中心在上位系统完成与MES对接，根据生产计划自动分解、下达烟丝和辅料配送计划以及成品入库计划，与人工制作的工单在数量逻辑关系上进行自动比对，判断数量关系是否匹配，实现物流工单防差错管理，同时增加二次防差错确认功能，确保物流工单精准、无误下达。

本文采用webgl技术对物流仓储进行建原，webgl技术的操作使用方便、全程实时数据三维可视化监控，方便发生异常时调阅及追溯，有助于提高故障排错率、提高生产效率，建模过程如图2所示。

1）数据服务层

将数据分为业务监控数据和控制监控数据，其中业务监控数据包括“决策分析、绩效评价、资料管理、计划管理、仓储管理、费用管理”六大类数据，通过对底层设备所采集的数据进行上钻、下钻、切片，清洗、整理，形成标准数据结构的数据，并通过数据接口上传至云平台。

控制监控数据包括“智能调度、故障预警、防差预警、状态监测、预防性维修、温湿度管控”六大类数据，通过智能传感设备、边端设备采集，包括不限于设备的运行参数、温湿度参数、技术标准参数、控制阈值等数据，通过智能传感设备和边端设备的预处理，将数据转化为标准化数据结构，上传至云平台。

2）应用服务层

云平台将所采集的数据进行汇总、分发、处理，利用图形软件制作与车间环境、设施、设备以及关键设备节点的数字孪生体模型，并赋予相应的数字孪生体模型与物理实体相同的数据信息，实现数字孪生体所表现的形状、结构、参数以及空间位置等信息与物理实体一致。同时建立数字孪生体与物理实体的映射关系，驱动数字孪生体产生物理实体同步的动作，真实还原物流仓储现实作业场景。

3）三维交互层

通过鼠标切换不同仓储的不同场景，以第一人称视角漫游整个物流仓储，查看数字孪生体所对应的物理实体的参数信息、工作状态以及历史运行状况等信息。通过图形化管理工具，可以实现三维模型向横切面、纵切面二维画面的转换，能够实时展示每一层货架的货位信息、商品信息，在线盘点立体库、密集库商品存放规格数量，并采用抽盘的方式确保数字孪生体所展示商品的数量与物理实体数量一致，保证帐卡物相符。不同用户设置权限管理，可以有效区分系统运维人员和使用人员的工作职能，为系统运维人员提供PLC可视化监测界面，实现物流设备故障的预警。

数字孪生场景的应用后，工控网络的数据量和运算量大幅提升，经常出现网页卡顿、刷新慢等问题，目前服务器的容量和算力达不到数字孪生技术应用的要求。

通过对西门子PLC查询效率的研究，现有技术采用单线程的方式进行轮询，即先将所有待查询的IP地址放在一个集 合中，然后遍历这个集 合。当查询IP地址多时，这种技术查询效率较慢。以西门子PLC查询为例，查询效率在40个/秒～200个/秒，当数据查询地址超过100个时，这种技术的查询效率已经非常低。

因此，创新了一种IP组的地址查询方式。即将所有待查询的数据放置于一个集 合中，然后根据IP进行分组，分成不同的小集 合，再对每一个小集 合设置一个独立线程，每隔一段时间进行遍历查询，在上位机与PLC通讯中，使用TCP 进行通讯，最后将结果写入数据库中，如图3所示。这种方式可以大幅提升IP地址的查询速度，延时速度达到10ms以下，相比单线程查询技术，效率提高了500%，提高数字孪生界面加载、渲染速度，提升数字孪生平台的流畅性。

将物流中PLC设备数据在三维场景中进行实时的自动化映射，让三维料箱依照数据去一比一对应现场的料箱，同步驱动三维作业流水线，让全场景细粒度设备实现互联互通。同时将立体货架按照物理实体进行分层，展示每一层货物的存储信息，实现遮挡信息、隐蔽信息的直观展示。将立体仓库通过构建关键设备的故障预警、故障预测模型，采用红色标记、闪烁报警和语音报警的方式，向平台推送故障发生的位置、故障原因以及建议解决方案，帮助维修人员快速锁定设备故障位置，大幅提升设备故障的维修效率。 

该方法解决了因视觉遮挡造成的信息交互困难，可以直观地获取内部料箱的数据情况，根据料箱的位置分层处理，单独显示每一层料箱状况，完成自动盘点作业，确保帐卡物相符。

项目建设开始于2020年11月，2022年3月建设完成。分两期进行建设，一期主要为监控环境、硬件设施以及基础3D可视化的界面建模，二期主要是软件环境、数字孪生监控界面以及故障预警系统的建设与升级。项目在河南中烟洛阳卷烟厂应用。主要成效如下：

• 一是设备故障率稳步降低。项目完成后，物流设备故障停机率由原来的3.94%降低为0.49%，极大提高了自动化仓储的运行效率，保证了生产的连续性。

• 二是质量管理能力有效提升。通过与MES系统对接，自动分解生产工单下达物流工单指令，建立烟丝RFID二次防差错机制等，实现了全过程的防差错管理，提高了物流仓储的运行质量。

• 三是实现了运维保障智能化。通过对物流设备加装智能传感器，自动采集、分析设备运行数据，研究设备劣化规律，构建预测性维修模型等，实现了事后维修向预测性维修的转变，大幅提升了设备的运维保障水平，降低了生产时段设备故障发生时间。

本文针对传统物流仓储管理系统的不足，提出了采用数字孪生技术对现有的仓储管理系统进行迭代升级，弥补了传统仓储管理系统界面分散、信息量小、操作不便捷等问题，提升了物流仓储的信息化、智能化、智慧化水平，构建了“集中管控、数据驱动、智能盘点、故障预警、防差防错”五位一体的智慧化仓储解决方案，有效促进了物流仓储运行效率的提升。