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3 基于數字孿生的智能生產管控應用重點

不同制造企業的生產系統類型存在較大差別，其對智能管控的需求也是不同，在應用數字孿生技術方面也各有側重。本文重點結合作者經驗，對離散型加工制造業的基于數字孿生的智能生產管控應用重點進行介紹。

3．1  制造資源服務化智能配置管理決策

對于智能生產系統而言，制造資源優化配置是數字孿生技術在管理層面的核心決策是能技術，在工業軟件領域具體體現為APS。APS的核心在于基于生產系統的運行狀態構建基于規則和知識的智能算法模型，對制造資源配置進行評估和優化［3］。APS的典型應用場景體現在交貨期答復、確保交貨期以及快速響應調整三個方面，是貫穿整個生產過程的綜合決策，如圖1所示。

圖1  APS典型應用的三個層次

（1）交貨期答復決策分析

客戶訂單必然帶有交貨期要求，快速有效的回答就是企業必須面對和解決的問題。

l  基于產線當前快照狀態的排產，不能假定產線是空的，也就是說應該是在當前運行狀態基礎上的持續決策分析；

l  對于客戶訂單優先級較高，則屬于插入式而非追加式排產，需考慮其對當前在制的交貨期產生影響的，如何保證影響最小或特定追求，是需要解決的決策問題；

l  如果為了滿足新訂單的交貨期，原有任務外協也是需要解決的核心決策問題；

l  當產能評估存在問題時，在資源利用率，分批優化、單元化運行等方面存在一系列的決策問題；

l  在調整資源能力時，關系到瓶頸設備識別、加班范圍及其班制等決策問題；

l  作業計劃與物料計劃的關聯協調，也是需要解決的決策問題。

（2）確保交貨期決策分析

確保交貨期決策分析需綜合運用多種手段，以滿足當前大規模定制生產所要求的訂單碎片化、短交貨周期等要求：

l  訂單、工序的合理分割，以及工序間接續方式的優化設置縮短訂單的生產周期等決策分析；

l  小批量訂單的組批生產，減少不必要的生產切換，實現交貨期與生產經濟批量的權衡優化的決策分析；

l  工序級配作、層次化關聯訂單、批處理環節組批等齊套協同生產的決策分析；

l  作業計劃與物料計劃的聯動計劃制定的決策分析

（3）快速響應調整決策分析

動態調度決策分析的目標是在實時掌握生產現場資源使用情況、已有作業計劃的執行情況等基礎上，通過對作業計劃的動態調整使作業計劃與生產現場的實際制造執行狀態保持一致，始終保證對現場的指導性。在這個過程中，需要響應來自計劃任務、生產工藝、物料資源、生產執行等層次的生產擾動，以實現快速的響應調整［3］。典型的生產擾動因素及其調整要求示意如圖2所示。

圖2  典型的生產擾動因素及其調整要求示意圖

3．2  自適應智能加工工藝決策

自適應智能加工是數字孿生技術在智能生產領域的重要體現形式，其核心在于構建內嵌工藝機理模型的數字虛體，并且綜合了數據采集和指令下發，是數字孿生的完整體現。對于智能生產系統而言，其需要關注的工藝模型是多種多樣的。本文結合筆者的科研經驗，針對某種復雜薄壁零件的自適應加工需求，開展了基于在線測量的工藝孿生技術研究。該復雜薄壁零件的加工存在特征尺寸的保證依靠頻繁的手工檢測、數控程序調整來實現，不僅費時費力，并且由于占用設備導致設備利用率難以提高等問題。該案例的核心是通過在線測量工藝執行過程的加工狀態數據，通過所構建的三維工藝模型，其中內嵌了模型對比及補償分析算法，實現自動的分析決策和下發執行，從而形成了形成“在線測量－補償分析－程序調整－下發執行”閉環控制機制，提高了加工效率和保證了加工精度。基于加工工藝參數補償決策的數字孿生技術思路如圖3所示。

圖3  基于加工工藝參數補償決策的數字孿生技術

基于加工工藝參數補償決策的數字孿生技術思路主要體現為如下幾個方面：

（1）在線測量：針對復雜零件的典型特征，通過在線切換測量頭的方式，獲得加工過程中的特征尺寸點云數據，并將該數據進行傳輸以作為補償分析的依據；

（2）補償分析：首先對獲得的測量的點云數據進行處理分析，重構形成實際加工狀態的三維模型；隨后將重構獲得三維實際模型與目標或理論模型進行基于基準的重合，獲得典型特征點、邊、面、曲面的偏差數據；基于復雜薄壁零件加工尺寸精度的關聯關系以及實際加工約束，推導得出指導實際生產的下一步加工補償數據；

（3）程序調整：建立參數化的數控程序模型，通過補償數據驅動數控程序的自動更新；

（4）下發執行：利用DNC等程序傳輸手段，將新生成的帶補償設置的數控程序傳輸到機床，實現快速的加工指導；

（5）持續控制：通過上述四個步驟的持續運行，能夠快速的指導生產調整，不僅有利于提高加工效率，也有利于保證加工精度。