下一代制造是基于模型的制造

回顾2016年，“智能制造和工业4.0”无疑是最热门的话题，2016年初我为本刊写了一篇“数字化工厂—迈向智能制造必经之路”。随着“中国制造2025”的推进和“智能制造十三五规划”的发布，2017年将会出现哪些热门新话题呢?“数字双胞胎”可能就是其中之一，我们不妨再先来议论一番。

图1  数字双胞胎是仿真技术的下一波高潮

上世纪60年代到70年代，建模仿真主要是用FORTRAN语言编写的数字算法，用于计算特定的物理现象，解决设计问题，如机械设计的有限元分析。到了80年代和90年代，随着工作站和微机的普及以及计算能力的提高，仿真技术的应用逐渐遍及各个学科和不同层面。今天，仿真不仅是各种产品或过程的设计决策、评价和试验的基本工具，并且用于复杂工程系统的分析。毫无疑问，这个趋势将会延续下去，仿真的应用不会停留在设计阶段，如今正在向产品和系统的全生命周期扩展，构成与实体形影不离的“数字双胞胎”。由于仿真能够在产品全生命周期提供无缝协助和优化，将来必然成为制造系统的核心功能之一，未来智能工厂是基于模型的系统工程(Model Based System Engineering—MBSE)或基于模型的制造(Model Based Manufacturing--MBM)，软件定义产品、决定企业盛衰，仿真技术成为制造系统关键组成部分的黄金时代才刚刚开始(如图1)。

数字双胞胎

数字双胞胎(Digital Twin)是指可用于各种物理资产的计算机化“伴侣”，借助安装在物理对象上的传感器数据来映射产品实时状态、工作条件或位置。换句话说，数字双胞胎意味着物理对象的属性及状态的最新和准确的镜像，包括形状、位置、状态和运动。此外，数字双胞胎也可用于监测、诊断和预测，借助数据挖掘建立模型，通过物理资产使用中不断产生的和归档的历史信息，在不同地理分布的机器群之间进行比较，以帮助改善预后的结果。

因此，复杂的预测和智能维护系统平台可以利用数字双胞胎寻找运行中问题的根本原因，使人们可以管理和优化个别资产或整个网络，从嵌入物理对象中的传感器获取数据，建立其运行的数字模型，在损坏或发生故障以前加以修复，大大减少因停机所造成的损失。

图2  利用现有不同的信息系统构建数字双胞胎

例如，若干年后，当航空公司接收一架飞机的时候，同时还将验收一套详细的数字模型。每架飞机型号都伴随着这套数字模型。每一特定架次的飞机都不再“孤独”。因为，它有一个忠诚的“影子”，从不消失，伴随一生。在数字世界建立的飞机模型，通过传感器实现与飞机飞行状态完全同步，如机翼受力状态、应力和应变等。飞机每次飞行后，就可以根据结构现有情况和历史载荷记录，及时分析评估是否需要维修，能否承受下次飞行任务的载荷。驾驶员、维修人员和工程师皆可查阅有关架次飞机的历史数据和现有状态，保证飞行安全，防范于未然。换句话说，未来的航空器生命周期管理是可预测的、集成化和完全个性化的“事前诸葛亮”。当前，美国通用电气公司正在着手提出在航空、风电、保健、交通运输等领域应用数字双胞胎的初步解决方案。

图3  twincontrol机床和加工过程的仿真架构

数字双胞胎，也可用来指代工厂的厂房及生产线在没有建造之前所构建的数字化模型。设计规划阶段在虚拟世界中对工厂的设备布局、生产过程和车间物流进行仿真和模拟，并将优化后的参数提供给实际的工厂建设。投产之后，在日常的工厂运作和维护以及产品的服务中，两者之间继续进行信息交互。使用云连接，数字双胞胎可用以评估关键绩效指标，如产品的数量和质量、停机时间分析、故障率和能源数据等。通过使用先进的软件工具将机器生命周期数字化，用户在机器的设计、生产和使用中将获得相当大的灵活性，这是制造业的一个里程碑。当然，为了保护敏感的生产数据，综合工业安全系统非常关键。

数字化提高了机器生命周期各个阶段的效率和效益，降低了生命周期关键阶段故障和错误的风险。例如，传统的设备调试过程，以前需要付出巨大的努力和承受时间压力进行。如果设备信息可以在一个集成化的数据平台上，随时可以进行修改、测试和验证，产品更新换代的速度可以大大加快。此外，在模型的帮助下，设备的操作数据也可以用于优化生产过程的参数，从能效到故障率和维修周期。

基于模型的系统工程是数字双胞胎的基础，MBSE或MBM的核心思想是：用数字化模型在系统水平上捕获单个子系统和组件之间的相互作用。例如，企业的运作可以分为产品设计、过程设计、生产运作和服务4个阶段，现有的各阶段的信息技术系统，如PDM/PLM和SCADA系统都存储有大量的数据，但皆缺乏关联，如果加以集成，就可以逐步构建本阶段的和跨阶段的数字双胞胎(如图2)。

按照建模支持系统要求，设计、分析和验证从产品概念设计阶段开始，贯穿于产品的全生命周期。在整个生命周期中，数据来自许多方面，如用户需求、CAD/CAM/CAE等。数字双胞胎使用这些数字信息作为初始数据来构建它的集成化仿真模型，并派生出新的辅助系统和服务应用。最后数字双胞胎从将生命周期中积累的信息返回到新产品设计，形成闭环，改进产品和生产过程。由于数字双胞胎是动态闭环的、智能化的，不仅能够提高生产效率，还可以促进新产品出现，包括设计阶段的数字模型可能转变成产品的一部分，如虚拟机床。

图4  智能机床的监控管理和参数优化

案例

“双胞胎控制(twincontrol)”是欧共体Horizon2020框架计划的一个关于机床和加工过程仿真的项目，它通过集成各种改进后的仿真模型，把影响加工过程的不同要点，包括在生命周期中越来越重要的机床能效和维护模型整合在一起，应用整体概念和方法使模型具有更接近现实的性能和更准确的评价能力(如图3)。

从图中可见，在物理世界里，机床制造商设计、生产机床，然后提交给用户使用。twincontrol在虚拟世界根据机床的特征和加工工艺构建有：机床状态、进给驱动、CNC、机床结构、加工过程和能源消耗模型，预测机床加工及其部件的状态，并将参考数据上传到机床数据队列云与物理世界对机床监测和试验的数据相比较，进行模型更新，同时将真实机床状态、工作状态适应、机床性能预测、维修计划、补偿和控制数据传给机床用户和机床制造商。该项目由德、法、英、西班牙的11家科研院所、高等院校和企业参与，2015年10月启动，为期3年，分为虚拟机床、虚拟加工过程、监测和数据管理3条主线9个子项目。

数字双胞胎模型除了用于评价以外，也可用于生产系统监控、诊断和预测。美国自然科学基金智能维护系统中心开发的Watchdog Agent可以安装在各种物理设备中对其进行健康管理。例如在机床数控系统中，通过监测直接控制加工过程，含有基于模型评价的监控数据可以控制机床部件的衰退进程、优化维护作业、提高制造过程的有效性，通过改变加工参数保护性能已衰退的部件可维持到下一次计划维修等(如图4)。

从图中可见，数字双胞胎通过“时间机器”，在关键时间点采集数据，并对历史纪录进行分析比较(图4右侧)，提高预测的准确性。对分布各地的机器群进行健康相似性识别(图4左侧)，发现健康衰退的异常现象，在故障地图上找到故障点。对机床采用不同数控程序加工的4种状态进行比较分析(图4上方)：当前状态采用7号程序加工，主轴转速1200 r/min，生产效率为200件/h，机床剩余寿命为1200 h;经过优化后，采用3号程序加工，主轴转速1100 r/min，生产效率略为降低到180件/h，但机床剩余寿命提高到2000 h，增加了800 h。