工业4.0时代，智能制造如何实现数字孪生？

随着科技的发展，新一轮科技革命和产业变革正孕育兴起，以“智能制造”为主导的“工业4.0”、“工业互联网”——第四次工业革命已经来临。

各国先后提出了工业4.0、工业互联网、先进制造伙伴计划以及中国制造2025等先进制造战略与模式。同时，物联网、大数据、云计算以及人工智能等先进技术为智能制造的实现提供了强有力的支撑。然而，在智能制造的实践过程中，始终面临一个瓶颈问题——信息空间与物理空间的交互与融合，为此提出了数字孪生的解决方法。

数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，反映相对应的实体装备的全生命周期过程。车间生产过程数字孪生系统构建及应用本质上是一个由物理实体与孪生模型结合成的、可进行连续过程优化的功能系统。因此，数字孪生同时也是信息物理系统的核心技术之一。数字孪生技术已被应用于产品设计、设备运维、增材制造中。

车间生产过程数字孪生系统包括设备层、感知层、驱动层、应用层。其中：

设备层包括车间现场的各类设备，如自动老化机、装配／检测机器人、抓取机械臂等。这些设备的运行数据为数字孪生车间系统运行提供所需的基础数据。

感知层用于车间异构多源数据的实时采集和数据预处理，包括设备运动信息采集、运输行为感知、生产线上物料信息感知、设备状态感知、环境感知等。感知层利用系统的数据采集和传输模块，通过数据通讯协议读取和存储设备层多品牌、多接口、多协议的设备实时状态数据，并以json数据串将数据传递给数字孪生车间系统；对于没有相关数据接口的设备，通过布置传感器测算其相关状态数据进行数据信息采集。

驱动层负责对上游感知层数据的映射，并通过构建面向真实物理行为高仿真映射的虚拟仿真环境，实现物理车间与虚拟车间的同步映射。驱动层包括解析数据、变量匹配、运动控制等过程，其中数据解析过程以轮询的方式获取感知层发送数据流，并对数据流中与运动控制相关的变量进行实时赋值；然后变量匹配过程通过名称寻找运动机构模型，并与对应的运动控制系统相关的变量进行匹配；最后实时驱动对应的三维模型，完成拾取、放置和推拉等动作。

应用层基于实时数据驱动的虚拟车间，实现了对车间制造资源的三维可视化导航以及车间物理动作的仿真和实时监控，同时通过触发虚拟触发信号，针对性地在三维模型上显示、分析和管理车间现场设备状态信息、生产工艺参数信息、车间物流过程、产品质量信息以及设备故障的管理诊断信息等，形成了面向车间的虚拟监控平台，实现了车间透明化生产、故障问题重现与仿真，满足了使用者对车间的追溯分析、实时监控和预测仿真等需求。

数字孪生作为十大战略科技发展趋势之一，是连接制造物理世界和数字虚拟世界的最佳纽带。通过数字孪生改善生产运营，实现全价值链的闭环反馈和持续改进。未来，数字孪生车间将会逐步渗入各种工业工厂之中。