多域融合的数字孪生生态系统
2023-06-19 来源：数字孪生技术与工程实践
制造企业实施智能制造的一个关键点就是不同领域的数据与活动的互联。互联的概念不能仅限于某一个领域的纵向交互，要有制造企业内各关键要素横向互联意识。这种互联的意识不断促使企业家和工程师重新定义行业领域的边界，同时也是单体智能向群体智能发展的关键过程。相较于传统制造过程将生产运行管理依托于ERP/MES/MOM等管理系统与实际生产场景紧密连接起来，制造企业逐渐聚焦于将工业互联网、云计算、人工智能等新一代信息技术与工厂、产品等全生命周期深度融合，形成自组织、自学习、自决策、自适应能力特征，以满足社会化、个性化、柔性化、服务化、智能化等智能制造的发展需求。因此，制造企业实施智能制造过程中需要关注的重要问题是资源流、信息流、服务流在多领域、多层次的制造企业中进行虚实协同运行与高效联动。
多域融合的数字孪生
生态系统概念与组成
产品制造过程是在一个广泛的制造系统中进行的，其涉及产品与工程设计、管理、生产等多环节协同交互运行。产品领域从全生命周期角度出发关注从产品建模、仿真、质量管理到数据管控。工厂领域关注在全生命周期的管理过程中整个生产装置及其自身系统设计、安装、运营和退役。业务领域主要体现的是与供应商、客户和生产活动相关的供应链管理。
在产品制造的过程中将三个领域整合到一起是一个非常大的挑战，需要将所建立的体系中的每个领域都通过数字线程与其他维度整合起来，构成制造生态系统。三个领域内部及之间的紧密集成将带来更快的产品研发周期、更有效率的供应链、更有柔性的生产系统。因此，从制造企业乃至制造生态系统各个领域之间的协同运行和优化管理过程来看，需要一个虚拟载体或空间去承载实体资源信息和体现信息交互的过程。利用数字孪生技术构建各个领域的多层次数字孪生系统形成多模型融合的制造数字孪生生态(Manufacturing Digital Twin Ecosystem，MDTE)，包括工厂数字孪生系统(Factory Digital Twin System，FDTS)、产品数字孪生系统 (Production Digital Twin System，PDTS)、供应链数字孪生系统 (Supply Chain Digital Twin System，SCDTS)，如图1所示。
图1 制造企业多模型融合数字孪生生态系统架构
制造数字孪生生态系统是以企业制造系统物理与信息空间智能交互、不同种群协同进化为目标的多模态模型和数据的集成与应用，其可以在不同尺度的制造单元上进行动态重构与优化，为智能制造企业中不同领域、不同阶段产生的任务需求提供智能服务，使得生态系统的外延业务都进行了拓展与成长。
制造数字孪生
生态内部的交互
制造数字孪生生态作为一种复杂网络存在着大量的社团结构，其内部存在着多种交互关系，从该网络的宏观到微观包括物理空间与虚拟空间的交互融合、三个领域数据孪生系统之间的交互、每个领域数据孪生系统不同生命周期阶段之间的交互以及每个领域数据孪生系统组成要素之间的交互配置。正是这种交互关系使得生态系统中相关的数字孪生系统不断地演化和发展。
(1)从产品数字孪生角度看跨域交互
产品从设计、制造到客户方面的安装、使用、运维，整个过程按 “工业4.0”来说是“横向集成”，这个集成也被称为“价值链集成”因为这个过程是创造价值的过程。一个产品只有被用户认可、被市场认可，才能最大程度地创造价值。
在产品价值链集成的过程，通过构建产品数字孪生系统，产品数字孪生体包含了产品所对应的统一模型以及产品全生命周期的数据，是物理产品在数字空间的唯一对应。利用产品数字孪生体记录了产品的所有相关模型和信息，为产品优化提供了依据。
产品数字孪生系统的运行，和生产系统、供应链数字孪生系统密切相关。图2就表示了在产品设计阶段，产品数字孪生系统和生产系统数字孪生系统(工厂数字孪生系统)的关系。通过数字孪生体之间的交互，一方面，产品数字孪生体利用工厂数字孪生体进行可制造性工艺分析，以及对制造过程的成本、时间等进行评估;另一方面工厂数字孪生体利用产品来对工厂布局、工艺装备配置等设计方案进行验证，优化相关结果。这个交互是双向的。
图2产品设计过程的迭代优化
供应链是保证产品量产质量和时间的关键。供应链数字孪生系统和产品数字孪生系统的关系，也是从设计阶段就开始的。产品最终运行维护成本，和供应链中零部件供应商的选择密切相关，如果没有专门的供应商支持，产品还不能顺利组装。产品设计阶段就需要开始进行供应商的选择，利用供应链合作伙伴提供的零部件模型进行产品数字样机的构建，完成产品数字孪生体中仿真优化工作；同时，也要利用供应链合作伙伴的工厂数字孪生模型以及供应链数字模型对可制造性、制造过程进行分析和评估。
产品交付使用后，通过产品数字孪生体的数据收集，能形成产品运行过程数据库。这些数据用来对设计、制造过程进行分析评价，挖掘出设计缺陷和工艺缺陷，明确产品改进和提升方向。
产品数字孪生体记录了产品设计、制造、运行的所有数据，随着数字孪生体的积累，相关数据对生产系统、供应链的优化都有参考价值。
(2)从生产系统数字孪生角度看跨域交互
生产系统的目标是“多、快、好、省”地提供高质量的产品，一个生产系统关注的目标是“TQCSE”(时间，质量，成本，服务，环境)，数字孪生系统可以帮助一个生产系统从其规划设计到运行维护、报废重建的整个生命周期内都是优化的。
生产系统作为产品生产制造的承载体，其数字孪生系统的构建和运行，与产品数字孪生系统、供应链数字孪生系统密切相关。
生产系统的设计与优化，是以满足产品生产制造为目标，因此其仿真分析的参数需要从产品设计系统获取。在生产系统没有物理实体前，产品也没有被生产，所有的设计仿真都是依靠数字模型之间的交互来完成。等实体系统构建完成，产品真实被制造出来，制造过程的数据可以被用来进行模型参数修正，以使数字模型能真实反映生产系统的实际情况。
一个生产系统数字孪生体可以用来优化生产系统的运行管理方案，也可以用来对产品研制开发提供仿真环境。随着新产品的开发对生产系统也需要做出调整，利用产品虚拟数字模型和生产系统数字模型，可以对调整方案进行评估，选择最佳方案进行实施。
供应链数字孪生系统是建立在生产系统数字孪生体的基础上的只有供应链的各个企业都构建了其各自的数字孪生系统，例如，数字孪生车间、数字孪生工厂，才有可能构建完整的供应链数字孪生系统，实现部门级的信息交互。供应链数字孪生系统提供了工厂数字孪生体、车间数字孪生体的运行环境，实时提供外部运行参数，让仿真分析更加准确。
图1就是以某企业的生产系统数字孪生系统为主来描述制造数字孪生生态的。产品的使用、供应商的运行都是企业外部的数字孪生系统，通过信息(Cyber)空间的数字孪生体之间的交互，实现不同数字孪生系统的交互。产品全生命周期、工厂全生命周期、供应链协同等多业务主线在信息空间实现交汇，协同推进。
来源：《数字孪生技术与工程实践》作者：陆剑峰,张浩,赵荣泳
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