王紅彥,阮 兵
(中國汽車工業(yè)工程有限公司,天津 300113)
今天的數(shù)字化技術(shù)正在不斷地改變每一個(gè)企業(yè)。隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈,產(chǎn)品上市時(shí)間周期不斷縮短、產(chǎn)品個(gè)性化定制程度不斷加強(qiáng),迫使企業(yè)必須同上下游建立起協(xié)同開放的生態(tài)環(huán)境,采取數(shù)字化、智能化的手段來加速產(chǎn)品開發(fā)。隨著新一代信息技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的加速融合,數(shù)字孿生被認(rèn)為是一種實(shí)現(xiàn)制造信息世界與物理世界交互融合的有效手段,并在工業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)和運(yùn)維全鏈條過程中發(fā)揮重要作用。許多著名企業(yè)與組織高度重視,正在積極探索基于數(shù)字孿生的數(shù)字化轉(zhuǎn)型新模式、新業(yè)態(tài)[1]。
通過數(shù)字化手段,以數(shù)據(jù)與模型的集成融合為基礎(chǔ)核心,將物理設(shè)備的各種屬性精準(zhǔn)數(shù)字化映射到虛擬空間中,在虛擬空間中模擬、驗(yàn)證、分析和預(yù)測(cè)。精準(zhǔn)地將客戶的真實(shí)使用情況反饋到設(shè)計(jì)端,通過仿真復(fù)雜的制造工藝,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、智能服務(wù)和綜合決策等的閉環(huán)優(yōu)化,從而有效提高開發(fā)、生產(chǎn)及運(yùn)維的有效性和經(jīng)濟(jì)性,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的有效迭代。這種技術(shù)就是數(shù)字孿生。
建立數(shù)字化的產(chǎn)品全生命周期檔案,從根本上推進(jìn)產(chǎn)品全生命周期各階段的高效協(xié)同,驅(qū)動(dòng)企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新;為全過程質(zhì)量追溯、能效管理與優(yōu)化、遠(yuǎn)程智能運(yùn)維、產(chǎn)品研發(fā)及綜合決策的持續(xù)優(yōu)化等奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。數(shù)字孿生作為一種服務(wù)企業(yè)的解決方案和手段,已經(jīng)越來越多地為企業(yè)創(chuàng)造實(shí)際價(jià)值[2]。
數(shù)字孿生技術(shù)的核心元素是數(shù)字化模型的建立。一般情況下,建模方法可以分為2類:第一性原理或基于物理的方法(例如力學(xué)建模),以及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法(例如深度學(xué)習(xí))。好的模型既能逼真地描述真實(shí)事物的外在形狀,又能準(zhǔn)確地反映真實(shí)事物的內(nèi)在變化規(guī)律[3]。
與數(shù)字化模型緊密相關(guān)的是數(shù)據(jù)和算法。數(shù)據(jù)是模型的輸入,來自于各種傳感器的實(shí)時(shí)采集或系統(tǒng)的歷史積累。算法通常需要深度學(xué)習(xí),通過對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,不斷地建立、完善模型的內(nèi)在處理邏輯;實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)輸入到模型后,算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,通過已建立的內(nèi)在處理邏輯做出判斷,進(jìn)而控制模型做出相應(yīng)的變化[3]。
數(shù)字孿生技術(shù)在如智慧城市、健康醫(yī)療、工業(yè)4.0和智能駕駛等各行各業(yè)得到廣泛應(yīng)用。對(duì)于制造業(yè)來說,虛擬數(shù)字模型可以融合企業(yè)的人、機(jī)、料、法、環(huán)和財(cái)?shù)热驍?shù)據(jù),以整個(gè)企業(yè)組織體為對(duì)象構(gòu)建數(shù)字孿生,推動(dòng)企業(yè)各環(huán)節(jié)信息的互聯(lián)互通和數(shù)據(jù)共享。實(shí)現(xiàn)從單個(gè)設(shè)備、單個(gè)工藝與單個(gè)企業(yè)向全要素、全流程和全業(yè)務(wù)各類資源優(yōu)化配置,從而助力制造業(yè)不斷提升核心競(jìng)爭(zhēng)力、持續(xù)高質(zhì)量發(fā)展。
針對(duì)汽車行業(yè),數(shù)字孿生技術(shù)可以應(yīng)用于產(chǎn)品研發(fā)、工藝規(guī)劃和生產(chǎn)制造、設(shè)備維護(hù)、人員培訓(xùn)及售后服務(wù)等產(chǎn)業(yè)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)。
在汽車市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的今天,所有主機(jī)廠都渴望以更少的成本和更快的速度將更好的產(chǎn)品推向市場(chǎng)。產(chǎn)品的數(shù)字孿生包含產(chǎn)品所有設(shè)計(jì)元素的信息,如車輛的三維幾何模型,系統(tǒng)工程模型,BOM表,一維至三維、多學(xué)科的仿真模型,電氣系統(tǒng)設(shè)計(jì)和軟件與控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)等。其可以在汽車的研發(fā)階段預(yù)測(cè)其各項(xiàng)物理性能及整體性能,并在虛擬環(huán)境中對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行分析或優(yōu)化。
3.1.1 數(shù)字建模
使用CAD工具開發(fā)出滿足技術(shù)規(guī)格的產(chǎn)品虛擬原型,能識(shí)別、編輯修改幾何特征,將特征再參數(shù)化,以可視化的方式展示出來;同時(shí)對(duì)產(chǎn)品內(nèi)部件的物理和運(yùn)動(dòng)約束、電氣和行為系統(tǒng)、軟件與控制算法等信息進(jìn)行全數(shù)字化的建模技術(shù)。這會(huì)涉及到零件設(shè)計(jì)、裝配設(shè)計(jì)、工裝與磨具設(shè)計(jì)、工業(yè)設(shè)計(jì)和管路等,并需要通過一系列的驗(yàn)證手段來檢驗(yàn)設(shè)計(jì)的精準(zhǔn)程度。這是建設(shè)產(chǎn)品數(shù)字孿生的基礎(chǔ)技術(shù)。
3.1.2 一體化的仿真驗(yàn)證
由于產(chǎn)品運(yùn)行時(shí)的性能涉及到多物理場(chǎng)、多學(xué)科的綜合作用,需要通過工藝流程、物流邏輯和實(shí)際規(guī)則等的仿真實(shí)驗(yàn),來驗(yàn)證產(chǎn)品在不同外部環(huán)境下的性能表現(xiàn)和適應(yīng)性。因此,在此階段,要基于單個(gè)系統(tǒng)或多個(gè)系統(tǒng)的聯(lián)合仿真對(duì)產(chǎn)品模型的性能進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。這會(huì)涉及高級(jí)流體、電子冷卻、傳熱分析、復(fù)合材料、運(yùn)動(dòng)仿真和響應(yīng)信真等多種重要技術(shù)。
3.1.3 其他關(guān)鍵技術(shù)
實(shí)現(xiàn)完備的產(chǎn)品數(shù)字孿生,除了建模和仿真之外,還需要?jiǎng)?chuàng)成式設(shè)計(jì)、基于歷史數(shù)據(jù)的仿真結(jié)果校準(zhǔn)技術(shù)等其他關(guān)鍵技術(shù)。
工藝仿真就是驗(yàn)證產(chǎn)品的工藝性。交互式或自動(dòng)地建立裝配路徑,動(dòng)態(tài)分析裝配干涉情況,確定最優(yōu)裝配和拆卸操作順序,仿真和優(yōu)化產(chǎn)品裝配的操作過程。即通過建立各個(gè)生產(chǎn)單元的數(shù)字化模型,將生產(chǎn)階段的各種要素,如排產(chǎn)邏輯、物流配送、工藝配方和工序要求、生產(chǎn)設(shè)備和工裝及車控制算法等生產(chǎn)流程的數(shù)值仿真,通過仿真手段集成在一個(gè)緊密合作的虛擬生產(chǎn)過程中,自動(dòng)完成在不同規(guī)則組合下虛擬的生產(chǎn)過程。通過這種方式來實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的可裝配性分析、裝配工藝的優(yōu)化、裝配質(zhì)量的控制和裝配工裝的驗(yàn)證,獲得完善的制造規(guī)劃,以保證產(chǎn)品質(zhì)量,縮短產(chǎn)品生產(chǎn)周期。
在生產(chǎn)的執(zhí)行階段,對(duì)各個(gè)生產(chǎn)單元內(nèi)的工作流程與效率進(jìn)行過程建模與仿真。在汽車的裝配過程中,對(duì)多個(gè)協(xié)同工作的機(jī)器手臂控制算法進(jìn)行虛擬調(diào)試,減少后期車間安裝、調(diào)試和量產(chǎn)的時(shí)間。對(duì)生產(chǎn)單元內(nèi)人機(jī)交互過程的仿真和調(diào)試,能詳細(xì)評(píng)估人體在特定的工作環(huán)境下的一些行為表現(xiàn),如動(dòng)作時(shí)間的評(píng)估、工作標(biāo)準(zhǔn)化的評(píng)估和疲勞強(qiáng)度的評(píng)估等,確保了人體操作的合理性和安全性,提高了裝配的可行性。
建立三維數(shù)字化車間或工廠的資源布局,包括工廠中所用的各種資源,通過三維工廠設(shè)計(jì)能清晰明了工廠設(shè)計(jì)、布局與安裝過程;以數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)為媒介,物理工廠與虛擬工廠基于數(shù)字孿生,實(shí)現(xiàn)雙向真實(shí)映射與實(shí)時(shí)交互并產(chǎn)生孿生數(shù)據(jù)。在孿生數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)下,實(shí)現(xiàn)工廠全生產(chǎn)要素在物理工廠、虛擬工廠之間的迭代運(yùn)行。具備物流優(yōu)化,產(chǎn)線評(píng)估能力,驗(yàn)證安裝操作可達(dá)性,裝配過程路徑分析,物料搬運(yùn)過程模擬等仿真能力,使得車間數(shù)據(jù)保持一致性,生產(chǎn)能力得到充分利用,生產(chǎn)流程透明化管理,成品庫存減少,交貨時(shí)間縮短等,最終使物理工廠不斷進(jìn)化,直到工廠生產(chǎn)和管控達(dá)到最優(yōu),形成一種工廠運(yùn)行新模式[4]。
數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用于生產(chǎn)制造過程從設(shè)備層、產(chǎn)線層到車間層、工廠層等不同的層級(jí),貫穿于生產(chǎn)制造的設(shè)計(jì)、工藝管理和優(yōu)化、資源配置、參數(shù)調(diào)整、質(zhì)量管理和追溯、能效管理和生產(chǎn)排程等各個(gè)環(huán)節(jié)。通過采集生產(chǎn)線上原材料、設(shè)備、流程、人員或者環(huán)境參數(shù)、運(yùn)行狀態(tài)等各種生產(chǎn)要素的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)全部生產(chǎn)過程的可視化監(jiān)控,并隨著采集的物理參數(shù)的變化實(shí)時(shí)地在數(shù)字空間進(jìn)行更新。
生產(chǎn)線或產(chǎn)品的各個(gè)物理傳感器產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù),通過經(jīng)驗(yàn)或機(jī)器學(xué)習(xí)建立關(guān)鍵設(shè)備參數(shù)、檢驗(yàn)指標(biāo)的監(jiān)控策略,對(duì)生產(chǎn)過程進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)主動(dòng)響應(yīng)、事故溯源和預(yù)測(cè)性維護(hù)等重要功能,并針對(duì)事故原因提出產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)流程設(shè)計(jì)中的改進(jìn)方案等。
隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的成熟和傳感器成本的下降,車間主要設(shè)備及最終車輛,會(huì)更多地使用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備來采集運(yùn)行階段的環(huán)境和工作狀態(tài)等指標(biāo)。通過讀取智能設(shè)備車輛傳感器或控制系統(tǒng)的各種實(shí)時(shí)參數(shù),會(huì)同后臺(tái)的數(shù)據(jù)積累,以及專家?guī)臁⒅R(shí)庫的迭加復(fù)用,構(gòu)建設(shè)備的健康指標(biāo)體系,采用人工智能進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和智能分析,實(shí)現(xiàn)趨勢(shì)預(yù)測(cè);基于預(yù)測(cè)的結(jié)果,對(duì)維修策略及備品備件的管理策略進(jìn)行優(yōu)化,提前預(yù)警設(shè)備或產(chǎn)品可能發(fā)生的故障,主動(dòng)給企業(yè)提供精準(zhǔn)、高效的設(shè)備管理和遠(yuǎn)程運(yùn)維服務(wù),改善用戶對(duì)車輛的使用體驗(yàn)。
3.7.1 銷售體驗(yàn)[3]
在汽車銷售過程中,借助數(shù)字孿生技術(shù),結(jié)合VR/AR,可以為用戶提供沉浸式的體驗(yàn),讓用戶在虛擬空間操控駕馭汽車,全方位地感受汽車在各種環(huán)境、各種場(chǎng)景下的性能和魅力,激發(fā)用戶的購車欲望。一輛帶有三維可視化功能的數(shù)字孿生汽車,可以讓潛在的買家在網(wǎng)上或4S店購車時(shí)將汽車的配置改成自己喜歡的個(gè)性化定制,廠商可借助產(chǎn)品研發(fā)數(shù)字孿生體系,協(xié)同客戶一起,加速并完成對(duì)新產(chǎn)品的導(dǎo)入周期,提高產(chǎn)品參數(shù)配置的準(zhǔn)確性。
3.7.2 客戶潛在需求挖掘
通過采集汽車的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù),展現(xiàn)用戶的軌跡信息。站在客戶視角,可視化呈現(xiàn)客戶與品牌的互動(dòng)過程及動(dòng)態(tài)體驗(yàn)感受;通過AI+BI分析反饋數(shù)據(jù),輸出可視化客戶體驗(yàn)看板。車輛制造商可以據(jù)此洞悉客戶潛在的真實(shí)需求,提高產(chǎn)品參數(shù)配置的準(zhǔn)確性,避免產(chǎn)品研發(fā)的決策失誤。
3.7.3 汽車使用反饋[5]
二手車市場(chǎng)上,如果給車輛一個(gè)數(shù)字標(biāo)識(shí)(基于數(shù)字孿生和區(qū)塊鏈),就可以跟蹤車輛健康狀況,回答消費(fèi)者關(guān)心的維修頻率、零件更換等問題。
3.7.4 有針對(duì)性地召回
建立數(shù)字線程和全生命周期管理的數(shù)字孿生體。伴隨汽車產(chǎn)品的電動(dòng)化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化和共享化,數(shù)字孿生技術(shù)將進(jìn)一步助力汽車企業(yè),以更高效全面的手段,更開放透明的姿態(tài),通過跟蹤汽車中的關(guān)鍵部件及其序列號(hào),主動(dòng)將有問題的汽車范圍精準(zhǔn)縮小到那些直接受到影響的批次上。
3.8.1 工廠基礎(chǔ)設(shè)施
采用數(shù)字孿生體可以在遠(yuǎn)程情況下對(duì)工廠進(jìn)行參觀和考察。通過虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)工廠漫游、設(shè)備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、產(chǎn)線產(chǎn)能情況、不良率和工廠布局等數(shù)據(jù)一覽。
3.8.2 沉浸式培訓(xùn)
通過數(shù)字孿生體,利用筆記本電腦遠(yuǎn)程培訓(xùn)工人。設(shè)備甚至不需要實(shí)際安裝,就可以向其他人展示如何使用。另外可以借助AR/VR技術(shù)實(shí)現(xiàn)專家遠(yuǎn)程運(yùn)維和指導(dǎo)。
3.8.3 更全面的分析和預(yù)測(cè)能力[6]
現(xiàn)有的產(chǎn)品生命周期管理,無法對(duì)隱藏在表象下的問題提前進(jìn)行預(yù)判。而數(shù)字孿生可以結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)采集,通過在數(shù)字空間實(shí)時(shí)構(gòu)建物理對(duì)象的精準(zhǔn)數(shù)字化映射,采用大數(shù)據(jù)的處理和人工智能的建模分析、驗(yàn)證,實(shí)現(xiàn)對(duì)過去發(fā)生問題的診斷、當(dāng)前狀態(tài)的評(píng)估及未來趨勢(shì)的預(yù)測(cè),最終形成智能決策的優(yōu)化閉環(huán)。
3.8.4經(jīng)驗(yàn)的數(shù)字化[6]
在傳統(tǒng)的工業(yè)設(shè)計(jì)、制造和服務(wù)領(lǐng)域,經(jīng)驗(yàn)往往是一種模糊而很難把握的形態(tài),但又是解決實(shí)際問題,作出精準(zhǔn)判決的依據(jù)。數(shù)字孿生的最大優(yōu)勢(shì)是可以通過數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù),對(duì)于故障診斷、流程改善和資源配置優(yōu)化等過程及結(jié)果,進(jìn)行數(shù)字化挖掘,得到的模型、經(jīng)驗(yàn)等知識(shí)封裝并集成管理,也是數(shù)字孿生技術(shù)的關(guān)鍵內(nèi)容之一。
隨著大數(shù)據(jù)、AI技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈和5G等新一代信息技術(shù)的迅速發(fā)展,以及先進(jìn)制造技術(shù)、新材料技術(shù)等系列新興技術(shù)的共同發(fā)展,數(shù)字孿生技術(shù)在不斷探索和嘗試、優(yōu)化和完善、發(fā)展和演化,在經(jīng)濟(jì)社會(huì)各領(lǐng)域的滲透率不斷提升,數(shù)字孿生已經(jīng)成為垂直行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要使能技術(shù)。
基于全面實(shí)現(xiàn)基于模型的設(shè)計(jì)(MBD),整個(gè)研發(fā)、設(shè)計(jì)和制造過程將由數(shù)字化工廠的“大腦”(單一數(shù)據(jù)源)進(jìn)行協(xié)調(diào)和驅(qū)動(dòng),生產(chǎn)信息實(shí)時(shí)反饋用以優(yōu)化設(shè)計(jì),大幅提升設(shè)計(jì)重用率,降低設(shè)計(jì)與生產(chǎn)制造過程的不確定性,大幅縮短產(chǎn)品研制周期,減少變更單數(shù)量,積累產(chǎn)品研制的工程大數(shù)據(jù)。
數(shù)字化工廠將使用三維模型作為產(chǎn)品研制的信息載體,通過MBD技術(shù)將所有信息裝載于模型,并將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化,使機(jī)器可以讀懂產(chǎn)品信息,并進(jìn)行相應(yīng)的操作,基于射頻識(shí)別技術(shù)(RFID)的應(yīng)用,通過產(chǎn)品生命周期管理(PLM)、制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)和分散控制系統(tǒng)(DCS)的集成實(shí)現(xiàn)物物互通。
使用者通過數(shù)字孿生系統(tǒng)迅速掌握物理系統(tǒng)的特性和實(shí)時(shí)性能,識(shí)別異常情況,獲得分析決策的數(shù)據(jù)支持,并能便捷地向數(shù)字孿生系統(tǒng)下達(dá)指令,減少實(shí)際生產(chǎn)的停產(chǎn)減產(chǎn)率;另外可以通過“人”和“機(jī)”的孿生體,監(jiān)管和預(yù)測(cè)人機(jī)數(shù)字模型,積累學(xué)習(xí)人機(jī)的技能知識(shí)、交互特征等,融合人的靈活性、適應(yīng)性和機(jī)器的高效性、準(zhǔn)確性等各自優(yōu)勢(shì),協(xié)調(diào)構(gòu)建更加完善的人因工程分析和更加完善的評(píng)價(jià)體系。
根據(jù)客戶的要求,多次的產(chǎn)品設(shè)計(jì)迭代可以在虛擬的三維數(shù)字孿生空間中,進(jìn)行部件修改調(diào)整,產(chǎn)品尺寸裝配等,精準(zhǔn)地將客戶的真實(shí)使用情況反饋到設(shè)計(jì)端,同時(shí)在虛擬產(chǎn)線中進(jìn)行設(shè)計(jì)優(yōu)化、問題診斷,可以大幅降低產(chǎn)品驗(yàn)證工作和裝配可行性,減少迭代過程中設(shè)備的制造工作量、工期及成本,提高開發(fā)和生產(chǎn)的有效性和經(jīng)濟(jì)性,加速產(chǎn)品的有效改進(jìn)。
采用數(shù)字孿生技術(shù),在虛擬環(huán)境完成產(chǎn)品設(shè)計(jì),并開展仿真驗(yàn)證和工藝的優(yōu)化迭代,然后在虛擬工廠中進(jìn)行試生產(chǎn),固化工藝參數(shù)。在實(shí)際生產(chǎn)過程中,建立孿生和業(yè)務(wù)的相互規(guī)則,通過虛擬工廠收集、反饋真實(shí)工廠的運(yùn)行數(shù)據(jù)?;谪S富的歷史和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),以及專業(yè)的算法模型,實(shí)現(xiàn)在數(shù)字世界對(duì)物理對(duì)象的狀態(tài)和行為進(jìn)行模擬試驗(yàn)和分析預(yù)測(cè),為用戶實(shí)際業(yè)務(wù)決策賦能。
數(shù)字孿生是信息化技術(shù)發(fā)展到一定程度的必然結(jié)果,是支撐數(shù)字化轉(zhuǎn)型的綜合技術(shù)體系。毋容置疑,數(shù)字孿生技術(shù)在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、模型積累、軟件開發(fā)和安全體系等方面還需要不斷探索和完善。
在汽車“新四化”變革中,隨著智能裝備、工業(yè)軟件、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、IoT、人工智能、云計(jì)算和邊緣計(jì)算等新一代技術(shù)的發(fā)展,應(yīng)用在深化,體系在演進(jìn),數(shù)字孿生正在或已經(jīng)成為人類解構(gòu)、描述和認(rèn)識(shí)物理世界的重要工具之一。數(shù)字孿生也將與這些新技術(shù)一道,打造一個(gè)有利于汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的良好生態(tài)。