[智能制造]: 数字孪生仿真赋能生产 - 介绍

项目管理中，最开始制定产品目标时，通常会考虑到三大因素，即财务预算，时间计划以及基于SMART的预期目标。SMART即设定目标时，所应具备的五大特征: 具体的、可衡量的、可接受的、现实的、有时限的。通过数字孪生仿真的应用， 可以让生产过程在项目团队面前变得可掌控，由此助力产品目标的制定和实现。

数字孪生仿真的应用贯穿整个产品的生命周期。比如，在生产早期即设计阶段，就能够对制造方法和手段进行3D虚拟验证，确保设计符合行业标准，合理规划资源和布局，优化生产节拍和过程顺序 (图1)。在现实的制造过程中，人们又能依据设计阶段的模型搭建工厂，通过数字孪生仿真对其生产过程进行模拟验证，确保虚拟模型的保真度及获取优化信息， 以最少的资源消耗确保更高的透明度和最高效率等(图2) 。也就是说，在开始生产之前以及正在生产之时，就能预防生产故障，获取最佳输入参数组合，提高生产效率。

[图1] Source: Digital twin of production and factory optimization: How simulation can push production efficiency to the next level - Siemens （在设计初期制作的虚拟车间，真实车间并不存在。剪辑之后的动画）

图2: Source: Digital twin of production and factory optimization: How simulation can push production efficiency to the next level - Siemens （3D实时模拟车间当前的的运作。剪辑之后的动画）

所谓数字孪生仿真，可以理解为是对传统仿真多维度的扩展。这里包括对实时数据输入输出及处理的支持，数据流在产品生命周期各阶段的交互，数据交互与当前主流软件构架的整合等。比如使用者在任何地方通过平板电脑输入仿真指令，远程主机或云端获取现场数据并通过仿真模型进行计算，最后在平板电脑直接显示当前的生产状态及对未来的预测，如可能出现的故障，某个时间段之后的产出等。

放眼基于数字孪生的整个生产过程，在实行产品设计、生产系统设计和工艺规划时，总会涉及到三个关键部分，即产品模型定义，真实的工厂系统以及虚拟工厂(图3)。

[图3] Source: Virtual Factory: Digital Twin Based Integrated Factory Simulations - Emre Yildiz, Charles Møller & Arne Bilberg

真实的工厂系统，如果我们将它默认为是一个数字化工厂，它的平台架构一般由五层组成，即企业层(ERP企业资源计划系统)，管理层(MES制造执行系统等), 操作层(SCADA数据采集与监视控制系统等), 控制层(PLC, PAC逻辑，运动控制器等)和现场层(传感器，执行器等)。虚拟工厂则是真实工厂在软件世界中的映射，覆盖整个产品周期的模拟和实时数据处理。

以西门子的数字孪生软件套件为例，针对不同的产品生命周期阶段，有专门的软件用以实现数字孪生模拟。有些覆盖多个生命周期阶段，并且软件之间能相互实现数据交互。相关的信息在我的另一篇文章中有介绍：公众号德国数据圈 - 八图介绍软件在智能制造中的角色。

接下来几篇将介绍各个阶段，数字孪生模型的组成及应用。

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