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數字孿生技術在3大(dà)行業的(de)重點應用(yòng)！

2023-8-25新聞

數字孿生技術在流程行業、多(duō)品種小批量離散行業以及少品種大(dà)批量離散行業的(de)行業分(fēn)析和(hé)重點應用(yòng)。多(duō)個(gè)企業實際案例圖，值得(de)收藏分(fēn)享！

- 文章(zhāng)信息 -

本文引自：《數字孿生：數實融合時(shí)代的(de)轉型之道》，作者：劉陽、趙旭等。轉自于「數字孿生體實驗室」。

流程行業分(fēn)析

流程行業具備數字化(huà)基礎好、生産過程連續、安全生産要求高(gāo)等特點。目前，數字孿生應用(yòng)重點聚焦于提升設備管理(lǐ)、工廠管控和(hé)安全管理(lǐ)水(shuǐ)平。流程行業數字孿生重點應用(yòng)如圖1所示。

圖1 流程行業數字孿生重點應用(yòng)

一是基于數字孿生的(de)全工廠3D 可(kě)視化(huà)監控，如圖2所示。當前以石化(huà)、鋼鐵爲代表的(de)流程行業企業已經具備了(le)較好的(de)數字化(huà)基礎，很多(duō)企業全面實現了(le)對(duì)全廠設備和(hé)儀器儀表的(de)數據采集。在此基礎上，多(duō)數企業湧現出對(duì)現有工廠進行3D 數字化(huà)改造的(de)需求。一些企業通(tōng)過構建工廠3D 幾何模型，爲各個(gè)設備、零部件幾何模型添加信息屬性，并與對(duì)應位置的(de)IoT 數據相結合，實現全工廠行爲實時(shí)監控。

圖2 基于數字孿生的(de)全工廠3D 可(kě)視化(huà)監控

二是基于數字孿生的(de)工藝仿真及參數調優，如圖3 所示。工藝優化(huà)是流程行業提升生産效率的(de)有效舉措，但由于流程行業化(huà)學反應機理(lǐ)複雜(zá)，在生産現場(chǎng)進行工藝調參會面臨安全風險，所以工藝優化(huà)一直是流程行業的(de)重點和(hé)難點。基于數字孿生的(de)工藝仿真爲處理(lǐ)上述問題提供了(le)解決方案，企業可(kě)以通(tōng)過在虛拟空間中進行工藝調參驗證工藝變更的(de)合理(lǐ)性，以及産生的(de)經濟效益。

圖3 基于數字孿生的(de)工藝仿真及參數調優

三是基于實時(shí)仿真的(de)設備深度運維管理(lǐ)，如圖4 所示。傳統設備預測性維護往往隻能預測“設備在什(shén)麽時(shí)間出現故障”，不能預測“設備的(de)哪個(gè)關鍵部位出現了(le)問題”。而基于數字孿生實時(shí)仿真的(de)設備監測将離線仿真與IoT實時(shí)數據結合，實現了(le)基于實時(shí)數據驅動的(de)仿真分(fēn)析，能夠實時(shí)分(fēn)析設備哪個(gè)關鍵部位出現了(le)問題，并給出最佳響應決策。

四是基于智能仿真的(de)設備運行優化(huà)，如圖5 所示。基于數字孿生的(de)智能仿真診斷分(fēn)析，将傳統仿真技術與AI 技術結合，極大(dà)地提升了(le)傳統仿真模拟的(de)準确度。

圖4 基于實時(shí)仿真的(de)設備深度運維管理(lǐ)

圖5 基于智能仿真的(de)設備運行優化(huà)

五是基于數字孿生虛拟仿真的(de)安全操作培訓，如圖6 所示。流程行業具有生産連續、設備不能停機、生産安全等特點，導緻無法爲新入職的(de)設備管理(lǐ)、工廠檢修等技術工程師提供實操訓練環境。基于數字孿生的(de)仿真培訓爲現場(chǎng)工程師提供了(le)模拟操作環境，能夠快(kuài)速幫助工程師提升技能，爲其真正開展實際運維工作提供基礎訓練。

圖6 基于數字孿生虛拟仿真的(de)安全操作培訓

多(duō)品種小批量離散行業分(fēn)析

多(duō)品種小批量離散行業具備生産品種多(duō)、生産批量小、産品附加價值高(gāo)、研制周期長(cháng)、設計仿真工具應用(yòng)普及率高(gāo)等特點。當前，以飛(fēi)機、船舶等爲代表的(de)行業數字孿生應用(yòng)重點聚焦于産品研發、設備管理(lǐ)、工廠管控等方面。可(kě)以說，在基于數字孿生的(de)産品全生命周期管理(lǐ)方面，多(duō)品種小批量離散行業應用(yòng)成熟度高(gāo)于其他(tā)行業，如圖7 所示。

一是基于數字孿生的(de)産品多(duō)學科聯合仿真研發，如圖8 所示。多(duō)品種小批量離散行業産品研發涉及力學、電學、動力學、熱(rè)學等多(duō)類交叉學科領域，産品研發技術含量高(gāo)、研發周期長(cháng)，單一領域的(de)仿真工具已經不能滿足複雜(zá)産品的(de)研發要求。基于數字孿生的(de)産品多(duō)學科聯合仿真研發有效地将異構研發工具接口、研發模型标準打通(tōng)，支撐構建多(duō)物(wù)理(lǐ)場(chǎng)、多(duō)學科耦合的(de)複雜(zá)系統級數字孿生解決方案。

二是基于數字孿生的(de)産品并行設計，如圖9 所示。爲了(le)更好地提升産品整機設計效率，企業需要通(tōng)過組織多(duō)個(gè)零部件研發供應商協同開展設計。同時(shí)，爲了(le)保證設計與制造的(de)一緻性，企業需要在設計階段就将制造階段的(de)參數設定考慮其中，進而爲産品設計制造一體化(huà)提供良好支撐。總之，産品并行設計的(de)關鍵是在研發初級階段就定義好每一個(gè)最細顆粒度零部件的(de)幾何、屬性和(hé)組織關系标準，爲全面構建複雜(zá)系統奠定基礎。

圖7 多(duō)品種小批量離散行業數字孿生重點應用(yòng)

圖8 基于數字孿生的(de)産品多(duō)學科聯合仿真研發

圖9 基于數字孿生的(de)産品并行設計

三是基于數字樣機的(de)産品遠(yuǎn)程運維，如圖10 所示。對(duì)于飛(fēi)機、船舶等高(gāo)價值裝備産品，基于數字孿生的(de)産品遠(yuǎn)程運維是必要的(de)安全保障。而脫離了(le)與産品研發階段機理(lǐ)算(suàn)法相結合的(de)産品遠(yuǎn)程運維，很難有效保證高(gāo)質量的(de)運維效果。而基于數字樣機的(de)産品運維将産品研發階段的(de)各類機理(lǐ)模型、IoT實時(shí)數據、AI 分(fēn)析相結合，實現更可(kě)靠的(de)運維管理(lǐ)。

圖10 基于數字樣機的(de)産品遠(yuǎn)程運維

此外，以航天爲代表的(de)少數高(gāo)科技領軍行業，除了(le)利用(yòng)數字孿生開展綜合決策外，還(hái)希望能基于數字孿生實現自主控制。特斯拉SpaceX 飛(fēi)船、我國嫦娥五号、美(měi)國國家航空航天局（NASA）航天探測器等均基于數字孿生開展産品自主控制應用(yòng)，實現“數據采集—分(fēn)析決策—自主執行”的(de)閉環優化(huà)。

數字工程：需求與挑戰

少品種大(dà)批量離散行業以汽車、電子等行業爲代表，生産品種少、生産批量大(dà)、生産标準化(huà)、對(duì)生産效率和(hé)質量要求高(gāo)，多(duō)數企業基本實現了(le)自動化(huà)。當前，少品種大(dà)批量離散行業數字孿生應用(yòng)場(chǎng)景較多(duō)，涵蓋了(le)産品研發、設備管理(lǐ)、工廠管控、物(wù)流管理(lǐ)、安全管理(lǐ)等諸多(duō)方面，如圖11 所示。

圖11 少品種大(dà)批量離散行業數字孿生重點應用(yòng)

一是基于虛實聯動的(de)設備監控管理(lǐ)，如圖12 所示。傳統的(de)設備監控僅顯示設備某幾個(gè)關鍵工況參數的(de)變化(huà)，而基于數字孿生的(de)設備監控需要建立與實際設備完全一緻的(de)3D 幾何模型，在此基礎上通(tōng)過數據采集或添加傳感器全方位獲取設備數據，并将各個(gè)位置數據與虛拟3D 模型一一映射，實現物(wù)理(lǐ)對(duì)象與孿生設備完全一緻的(de)運動行爲，更加直觀地監控物(wù)流對(duì)象的(de)實時(shí)狀态。

二是基于設備虛拟調試的(de)控制優化(huà)，如圖13 所示。汽車、電子等多(duō)品種小批量離散行業在修改工藝時(shí)均需要進行設備自動化(huà)調試，傳統設備自動化(huà)調試多(duō)數爲現場(chǎng)物(wù)理(lǐ)調試，導緻設備停機時(shí)間過長(cháng)，生産效率降低。而基于數字孿生的(de)設備控制調試能夠在虛拟空間開展虛拟驗證，有效縮短了(le)物(wù)理(lǐ)調試時(shí)間，減少了(le)物(wù)理(lǐ)調試費用(yòng)。

圖12 基于虛實聯動的(de)設備監控管理(lǐ)

圖13 基于設備虛拟調試的(de)控制優化(huà)

三是基于CAE 仿真診斷的(de)産品研發，如圖14 所示。傳統CAE 仿真是數字孿生産品設計的(de)最主要方式，企業利用(yòng)這(zhè)種方式通(tōng)過仿真建模、仿真求解和(hé)仿真分(fēn)析等步驟評估産品在力學、流體學、電磁學、熱(rè)學等多(duō)個(gè)方面的(de)性能，在不斷的(de)模拟叠代中設計更高(gāo)質量的(de)新型産品。

圖14 基于CAE 仿真診斷的(de)産品研發

四是基于離散事件仿真的(de)産線規劃，如圖15 所示。在傳統的(de)新建工廠或産線的(de)過程中，企業确定各個(gè)設備的(de)擺放位置、工藝流程的(de)串接均憑借現場(chǎng)工程師的(de)經驗開展，影(yǐng)響了(le)産線規劃的(de)準确率。而基于數字孿生的(de)産線虛拟規劃大(dà)大(dà)提升了(le)産線規劃準确率，通(tōng)過在虛拟空間以“拖拉曳”的(de)形式不斷調配各個(gè)工作單元（如機器人(rén)、機床、自動導引車等）之間的(de)擺放位置，實現合理(lǐ)的(de)産線規劃。此外，在對(duì)數字化(huà)産線進行虛拟規劃後，部分(fēn)領先企業還(hái)将數字化(huà)産線與生産實時(shí)數據相結合，實現了(le)工廠規劃、建設、運維一體化(huà)管理(lǐ)。

圖15 基于離散事件仿真的(de)産線規劃

五是基于數字孿生的(de)供應鏈優化(huà)，如圖16 所示。少數少品種大(dà)批量離散行業企業構建了(le)供應鏈數字孿生應用(yòng)，通(tōng)過打造物(wù)流地圖、添加物(wù)流實時(shí)數據、嵌入物(wù)流優化(huà)算(suàn)法等舉措，打造供應鏈創新解決方案，持續減少庫存量和(hé)降低産品運輸成本。

圖16　基于數字孿生的(de)供應鏈優化(huà)

六是基于“機械-電子-軟件”一體化(huà)的(de)綜合産品設計，如圖17所示。如以汽車爲代表的(de)産品，正在由傳統個(gè)人(rén)交通(tōng)工具朝著(zhe)智能網聯汽車方向發展。在這(zhè)一發展趨勢下(xià)，新型整車制造除了(le)需要應用(yòng)軟件工具和(hé)機械控制工具，還(hái)需要融入電子電氣的(de)功能，進而推動汽車發展朝著(zhe)電動化(huà)、智能化(huà)方向演進。随著(zhe)智能網聯汽車發展愈發成熟，基于“機械-電子-軟件”一體化(huà)的(de)産品綜合設計解決方案的(de)需求有望不斷加大(dà)。

圖17 基于“機械-電子-軟件”一體化(huà)的(de)綜合産品設計

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