一种基于数字孪生的生产线虚拟重构与优化方法与流程

1.本发明涉及数字化制造技术领域，主要涉及一种基于数字孪生的生产线虚拟重构与优化方法。


背景技术：

2.当前为适应产品单件小批量生产的特点，制造企业往往采用功能式布局项目型制造模式。该模式较好地满足了过去在小批量研制、技术状态变化多、齐套性较差、装调周期长的形势下的任务要求。随着市场竞争的加剧，现有的制造模式已不能适应任务快速增长和资源供给的矛盾。要适应产品多变、工艺流程多变的特点，不能通过反复调整设备布局，造成物理上相对固化的生产线的试错和浪费。通过构建以虚拟、柔性和快组为特征的产品生产线模式，实现生产过程从专业化组织向流程化组织转变，主要解决生产线总体方案以及在上述各个问题之间多因素交叉的问题，提升生产线整体制造能力和效率。
3.在数字孪生技术的支撑下，建立生产线中人、机、料等相关要素的孪生模型，在虚拟环境中定义出不同工位之间的逻辑衔接关系。以基于数字孪生几何模型、数据模型、物性模型、行为模型、规则模型为支撑，通过生产数据重定向、物流重构、几何模型重构、行为模型的重构，在虚拟环境下，逻辑生产线各个工位及物流系统可以完整真实地复现在虚拟空间中。利用虚拟化技术调整工位部局相对比较容易，并且可以将多个机床定义为一个虚拟单元，或将一个制造单元定义为若干个单元的特点，在虚拟空间构建可视化连续运行的生产线。生产线各个单元的实际运行状态、物流路线等信息均可以复现，在此基础上形成相对简化、集中的虚拟生产线。通过虚拟生产线，管理者可以非常方便地进行管理，降低了面向生产过程管理的难度，而高效便捷地达到提升生产线的能力。通过生产线虚拟重构可满足不同产品类型的生产，并支持车间生产执行从面向设备到面向生产线的新制造模式转变，从而避免因产品不同、工艺不同频繁变换设备而导致的生产不连续，通过灵活调整生产线设备组成，包容不同产品类型对生产连续性的需求，进而提升设备的利用率和生产线的快速响应能力。


技术实现要素：

4.本发明解决技术问题是：克服现有技术的不足，提供一种基于数字孪生的生产线虚拟重构与优化方法,通过灵活调整生产线设备组成，包容不同产品类型对生产连续性的需求，进而提升设备的利用率和生产线的快速响应能力
5.本发明的技术方案是：一种基于数字孪生的生产线虚拟重构与优化方法,包括：针对生产线制造资源各要素，基于语义的统一描述模型，建立相应的制造资源数字模型，并将制造资源数字模型组合成生产线数字模型，将生产线的静态信息作为生产线数字模型的初始赋值，建立生产线静态数字模型；
6.基于生产线现场采集的实时数据，对生产线静态数字模型赋予实时数据，构建生产线数字孪生模型，在虚拟环境中与物理生产线车间动态映射；
7.根据生产线运行过程中出现的产品、工艺、计划、执行、资源扰动，基于交货期、成本、制造能力、运行状态、任务优先级的约束，通过智能优化求解算法，在虚拟环境中对生产线数字孪生模型提出多种生产线重构方案；
8.根据多种生产线重构方案，在虚拟环境中对生产线重构和对制造资源优化配置，并通过评估生成最优或近似最优的重构方案；
9.根据最优重构方案，在虚拟环境中对生产线重构，形成可满足新任务或扰动的生产线，并在不改变物理生产线组成和布局的情况下进行逻辑重构，并以逻辑重构的生产线进行运行，从而达到以虚控实的目的。
10.所述基于语义的统一描述,通过可扩展标记语言、web本体描述语言、web服务通过可扩展标记语言进行定义，或通过unity工具进行定义。
11.所述制造资源数字模型包括产品模型、设备模型、人员模型、物料模型。
12.所述生产线数字模型是在虚拟环境下复现的物理生产线中产品、设备、工位及物流，调整工位部局相对比较容易，并且可以将多个机床定义为一个虚拟单元，或将一个制造单元定义为若干个单元，在虚拟空间构建可视化连续运行的生产线。
13.所述生产线现场采集的实时数据，是通过布置在车间物联网设施，包括rfid、传感器，采集设备的运行工况和加工数据，以及在制品的位置、工序进度、交接流转、物流位置、任务序列；生产线静态数字模型通过这些实时数据的更新，在虚拟环境中构建出与物理生产线状态实时保持一致、映射的生产线数字孪生模型。
14.构建生产线数字孪生模型，包括：物理生产线采集到的生产线底层数据实时地存入数据库中，可视化监控需要能够实时地准确地从数据库中提取相应的动态数据，相应的统计结果数据等反馈数据同样需要实时存入数据库中方便其它平台的调用；
15.获得动态数据后，从要素、行为和规则三个层面来构建生产线数字孪生模型；
①
要素层面：由生产线生产要素的几何模型和物理模型集合组成，包括生产线模型、工位模型、制造资源模型、产品模型、环境模型；
②
行为层面：由生产要素的动作、行为和反应机制所组成，包括人员动作和行为、设备操作、物料运输等的虚拟化模型，常用的工具包括unity3d和3dvia composer；
③
规则层面：由生产要素间的关联规则模型、生产线生产运行和演化规则模型所组成，用于确保数字孪生体的运行机制与真实情况相匹配，真实模拟物理生产线的行为、状态、操作和运行规律，从而达到准确评价、预测、验证和优化物理生产线生产运行的目的。
16.所述通过智能优化求解算法，在虚拟环境中对生产线数字孪生模型提出多种生产线重构方案，包括：针对生产线运行过程中出现的或可能出现的、会对生产计划产生较大影响的异常扰动，包括产品变更、工艺调整、计划插单、执行变动、资源故障，在虚拟空间中构建任务池、资源池，在任务优先级、完工时间约束、工序流程约束、设备加工能力和负荷约束，计算出可供选择的生产线虚拟重构多种方案。
17.所述通过评估生成最优或近似最优的重构方案，包括：通过评价体系权重打分，或通过第三方生产线仿真工具运行结果评价，最终获得最优或近似最优的重构方案。
18.所述逻辑重构，是在不改变物理生产线组成和布局的情况下，对原有生产任务，重新编排生产计划、产品工艺路线、物流路线、设备行为、信息流向，并将上述指定下发给物理生产线，驱动后者按新的任务和指令活动，从而实现在逻辑上重构生产线并运行。
19.本发明的有益效果是：本发明针对航天产品单件小批量生产的特点，在不能通过调整设备布局，形成物理上相对固化的生产线，而通过构建以虚拟、柔性和快组为特征，在数字孪生技术的支撑下，建立生产线中人、机、料等相关要素的孪生模型，在虚拟环境中定义出不同工位之间的逻辑衔接关系。以基于数字孪生几何模型、数据模型、物性模型、行为模型、规则模型为支撑，通过生产数据重定向、物流重构、几何模型重构、行为模型的重构，在虚拟环境下，逻辑生产线各个工位及物流系统可以完整真实地复现在虚拟空间中。利用虚拟化技术调整工位部局相对比较容易，并且可以将多个机床定义为一个虚拟单元，或将一个制造单元定义为若干个单元的特点，在虚拟空间构建可视化连续运行的生产线。生产线各个单元的实际运行状态、物流路线等信息均可以复现，在此基础上形成相对简化、集中的虚拟生产线。通过虚拟生产线，管理者可以非常方便地进行管理，降低了面向生产过程管理的难度，而仅仅需要提升生产线的能力即可。通过生产线虚拟重构可满足不同产品类型的生产，并支持生产线生产执行从面向设备到面向生产线的新制造模式转变，从而避免因产品不同、工艺不同频繁变换设备而导致的生产不连续，通过灵活调整生产线设备组成，包容不同产品类型对生产连续性的需求，进而提升设备的利用率和生产线的快速响应能力。
附图说明
20.图1示意性表示本发明的一种基于数字孪生的生产线虚拟重构与优化方法流程图；
21.图2示意性表示本发明的一种基于数字孪生的生产线虚拟重构与优化方法的生产线静态模型组成示意图；
22.图3示意性表示本发明的一种基于数字孪生的生产线虚拟重构与优化方法的模型数据结构的示意图；
23.图4示意性表示本发明的一种基于数字孪生的生产线虚拟重构与优化方法的生产线模型层级划分的示意图；
24.图5示意性表示本发明的一种基于数字孪生的生产线虚拟重构与优化方法的现场实时数据映射示意图；
25.图6示意性表示本发明的一种基于数字孪生的生产线虚拟重构与优化方法的生产线虚拟重构方案示意图；
26.图7示意性表示本发明的一种基于数字孪生的生产线虚拟重构与优化方法的生产线虚拟重构方案评估示意图；
27.图8示意性表示本发明的一种基于数字孪生的生产线虚拟重构与优化方法的生产线虚拟重构示意图。
具体实施方式
28.下面结合附图和具体实施方式对本发明作详细地描述，实施方式不能在此一一赘述，但本发明的实施方式并不因此限定于以下实施方式。
29.结合图1所示，本发明提供了一种基于数字孪生的生产线虚拟重构与优化方法，首先基于语义的统一描述模型，对生产线制造资源静态建模，将制造资源虚拟化和服务化；
30.根据本发明的生产线虚拟重构与优化方法，基于生产线现场实时数据，对生产线
制造资源静态赋予动态数据，构建生产线制造资源数字孪生体，在虚拟空间高保真数字化映射物理生产线制造资源；
31.根据本发明的生产线虚拟重构与优化方法，根据生产线运行过程中出现的产品、工艺、计划、执行、资源出现的扰动，在虚拟空间中基于交货期、成本、制造能力、运行状态、任务优先级等约束，通过高效的智能优化求解算法，对生产线数字孪生体，提出对多种生产线虚拟重构方案；
32.根据本发明的生产线虚拟重构与优化方法，对多种生产线虚拟重构方案分析，对生产线虚拟重构和对制造资源优化配置，并在数字孪生环境中进行仿真迭代与优化运行，在合理的时间范围内生成最优或近似最优的重构方案；
33.根据本发明的生产线虚拟重构与优化方法，根据得出的最优重构方案，指导物理生产线的生产运行，从而完成对车间的逻辑重构，达到以虚控实的目的。
34.以下为根据本发明提供的方法给出一组具体实施方式来具体说明基于数字孪生的生产线虚拟重构与优化方法。
35.实施方式
36.(1)基于语义的统一描述模型，对生产线制造资源静态建模，将制造资源虚拟化和服务化；
37.所述的制造资源数字模型，包括产品模型、设备模型、人员模型、物料模型、环境模型等。如图2所示。
38.针对生产线内不同的制造资源，构建支持语义的制造资源统一描述模型，以可扩展标记语言(extensible markup language，xml)、web本体描述语言(web ontology language，owl)、web服务等统一的形式将制造资源虚拟化和服务化，使得信息系统能够实现制造资源服务的申请、匹配、统筹调度和集成管理等。
39.如图3所示，虚拟生产线中的每一个模型对象都具有一个场景根节点，场景根节点之下有全局设置数据、模型本体根节点和动画求值程序三个基本节点。其中模型本体根节点包括构成模型的各实体节点，其中每个节点又具有模型网格与变换矩阵两个基本属性；而动画求值程序包括模型动作的状态机和状态转移函数等逻辑信息。
40.对生产线要素进行划分管理，首先在unity中建立空物体，并命名为具体的加工单元，以此作为生产线层级划分的最大粒度层，在此基础上进一步将加工单元层级划分为设备区域层级、具体设备层级等包含全要素，不同粒度的生产线模型层级管理。如图4所示。
41.(2)基于生产线现场实时数据，对生产线制造资源静态赋予动态数据，构建数字孪生生产线，在虚拟空间映射物理生产线制造资源；
42.数字孪生生产线是物理生产线在虚拟空间的数字化映射模型，基于该模型以及最新的传感器数据和历史数据，能够动态、实时、可视化地模拟、监控、预测和优化物理车间的运行状态和行为，从而提高物理生产线运行的性能(包括产品质量、生产效率、制造资源利用率等)。
43.物理生产线采集到的生产线底层数据实时地存入数据库中(这里采用mysql作为案例开发)，可视化监控需要能够实时地准确地从数据库中提取相应的动态数据，相应的统计结果数据等反馈数据同样需要实时存入数据库中方便其它平台的调用。如图5所示。
44.获得动态数据后，从要素、行为和规则三个层面来构建生产线数字孪生体。
①
要素
层面：生产线数字孪生体由生产线生产要素的几何模型和物理模型集合组成，包括生产线模型、工位模型、制造资源模型(包括加工/测试/物流设备模型、人员模型、物料模型)、产品模型、环境模型等。
②
行为层面：生产线数字孪生体由生产要素的动作、行为和反应机制所组成，具体包括人员动作和行为、设备操作、物料运输等的虚拟化模型，常用的工具包括unity3d和3dvia composer等。
③
规则层面：生产线数字孪生体由生产要素间的关联规则模型、生产线生产运行和演化规则模型所组成，用于确保数字孪生体的运行机制与真实情况相匹配，能够真实模拟物理生产线的行为、状态、操作和运行规律，从而达到准确评价、预测、验证和优化物理生产线生产运行的目的。
45.(3)根据生产线运行过程中出现的产品、工艺、计划、执行、资源出现的扰动，在虚拟空间中基于交货期、成本、制造能力、运行状态、任务优先级等约束，通过高效的智能优化求解算法，对生产线数字孪生体，提出对多种生产线虚拟重构方案；
46.针对生产线运行过程中出现的或可能出现的、会对生产计划产生较大影响的异常，在虚拟空间中构建任务池、资源池，基于交货期、成本、制造能力、运行状态、任务优先级等约束，通过高效的智能优化求解算法和数字孪生技术，实现对多种生产线虚拟重构方案。如图6所示。
47.(4)根据提出的多种生产线虚拟重构方案，对生产线虚拟重构和对制造资源优化配置，并在数字孪生环境中进行仿真迭代与优化运行，在合理的时间范围内生成最优或近似最优的重构方案；
48.生产线虚拟重构方案的评价，除了可以通过评价体系权重打分，也可基于历史大数据和专家经验知识，对不同重构方案进行评估。
49.虚拟生产线将成为知识管理、知识积累的基础单元，工艺设计单元和产品交付单元将成为虚拟生产线上的组成部分。通过企业数据中心建设，基于虚拟生产线的结构产品制造过程及典型零部件制造管理知识的学习和积累，将实现设备级大数据分析、产线级大数据分析，从而为生产调度、工艺路线优化、设备健康状态管理、物料准时率分析、质量状态监测等情况实现分析支持，从而支撑生产线的持续改进。如图7所示。
50.(5)根据得出的最优重构方案，指导物理生产线的生产运行，从而完成对生产线的逻辑重构，达到以虚控实的目的。
51.为了实现基于数字孪生对生产线资源进行虚拟重构，采用生产资源多维度模型重新组合，建立关联，实现生产线布局重构、物流路线重构、设备行为重构和信息重定向，从而驱动物理生产线的连续流动。在生产线的重构过程中，主要从生产线的总体目标出发，通过对生产线目标产品的工艺路线包络进行梳理，形成将工艺路线转化成为生产线的流程要求，并从生产能力、生产节拍、资源配置、具体设备选择等方面进行生产线的总体规划，通过生产线以实物流转为驱动、以信息重构为引导，综合考虑制造资源的独占性，进行生产线的重构。
52.对于制造设备，主要从设备的结构、状态、能力和行为四个方面进行构建，其中结构主要反映的是设备的几何外观；状态包括运行状态、能力状态、健康状态等，并从时间的维度实现与物理资源实时感知数据的融合、仿真和计算，以资源过程数据实现对模型的实时动态调整，通过模型实现对物理资源运行过程的动态镜像；能力主要反映的是设备的工作能力，对于机床指的就是加工能力，而且可以根据设备在不同专业领域、加工精度等定义
多种能力，以满足针对后续生产线构建时可针对不同需求进行选配；行为主要是反映设备的动作，可以通过动作指令对设备进行控制。
53.在生产线构建过程中，物流是组织物理生产的关键。根据生产线的虚拟布局，需要在生产线虚拟模型中，确定物流规则与设备模型、单元模型之间的关系，并在系统逻辑层面实现虚拟物流与物理物流之间的转化关系，从而能够在虚拟可视化的环境中通过实现物流按照节拍的持续流动。而物流全息孪生模型将包括运输和配送、保管、搬运、流通加工、库存管理等物料流动过程中的信息实时采集，实时反应物料在生产过程中的流动情况，包括车辆跟踪，运单跟踪，工作流程等，目的是实现流程的可控以及产品全程的可视，同时为生产线计划执行者提供实时、精确的物流信息。
54.对于设备行为，则需要通过设备控制程序和控制指令的再编辑实现重构。在生产线中一些设备的行为受到产品的约束，例如数控机床的程序与产品紧密相关。一些设备的行为则主要是与生产线相关，比如搬运机器人。在生产线重构的过程中主要对后者进行重新编程。如图8所示。