摘要：數(shù)字孿生技術(shù)是通過創(chuàng)建一個(gè)虛擬的數(shù)字副本來模擬實(shí)際物理實(shí)體的技術(shù)，使制造業(yè)通過精確仿真預(yù)測(cè)和優(yōu)化生產(chǎn)過程。智能化制造生產(chǎn)線集成了自動(dòng)化技術(shù)、數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等多種技術(shù)，旨在提升生產(chǎn)效率、優(yōu)化產(chǎn)品質(zhì)量，并增強(qiáng)生產(chǎn)線的柔性和響應(yīng)能力。本文探討了數(shù)字孿生技術(shù)在智能化制造生產(chǎn)線建設(shè)中的應(yīng)用，詳細(xì)分析了其在生產(chǎn)線建模、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與分析、虛擬與物理系統(tǒng)的互動(dòng)，以及動(dòng)態(tài)優(yōu)化與反饋機(jī)制實(shí)現(xiàn)方面的具體作用，并通過技術(shù)應(yīng)用測(cè)試驗(yàn)證了這些技術(shù)整合的有效性，展示了數(shù)字孿生技術(shù)在推動(dòng)制造業(yè)生產(chǎn)線智能化進(jìn)程中的關(guān)鍵作用和潛在價(jià)值。

關(guān)鍵詞：數(shù)字孿生技術(shù)；制造業(yè)；生產(chǎn)線智能化

引言

在全球化競(jìng)爭(zhēng)加劇和消費(fèi)者需求日益多樣化的背景下，制造業(yè)生產(chǎn)線的智能化建設(shè)成為推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和實(shí)現(xiàn)高效生產(chǎn)的關(guān)鍵。數(shù)字孿生技術(shù)是一種高度集成物理實(shí)體、傳感數(shù)據(jù)與虛擬模型的技術(shù)，提供了一個(gè)創(chuàng)新的視角來重新定義傳統(tǒng)生產(chǎn)方式，通過精確模擬實(shí)際生產(chǎn)過程，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的可視化、可預(yù)測(cè)性和可控性。這種技術(shù)能夠通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的收集與分析，提升生產(chǎn)效率，優(yōu)化產(chǎn)品質(zhì)量，同時(shí)增強(qiáng)生產(chǎn)線的靈活性和市場(chǎng)響應(yīng)速度，為制造業(yè)企業(yè)提供了一種持續(xù)創(chuàng)新和改進(jìn)的工具。

1. 數(shù)字孿生技術(shù)概述

數(shù)字孿生技術(shù)是制造業(yè)生產(chǎn)線智能化建設(shè)中的核心技術(shù)，通過創(chuàng)建一個(gè)虛擬的與物理實(shí)體相對(duì)應(yīng)的數(shù)字副本，制造企業(yè)能夠在不同的生產(chǎn)階段對(duì)設(shè)備和過程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控、分析和優(yōu)化。這種技術(shù)結(jié)合了物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、高級(jí)仿真技術(shù)，為傳統(tǒng)生產(chǎn)流程帶來了革命性的改進(jìn)。數(shù)字孿生的實(shí)現(xiàn)依賴于全面的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠從各類傳感器和操作系統(tǒng)中捕捉詳盡的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)反饋至虛擬模型，進(jìn)而動(dòng)態(tài)模擬實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中的各種操作場(chǎng)景與潛在問題，從而提供決策支持，優(yōu)化生產(chǎn)策略。在智能化生產(chǎn)線中，數(shù)字孿生不僅限于單一設(shè)備或組件，而且能夠擴(kuò)展至整條生產(chǎn)線乃至整個(gè)生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)從微觀到宏觀的全方位虛擬映射和監(jiān)控[1]。

2. 制造業(yè)生產(chǎn)線智能化的關(guān)鍵需求

2.1 生產(chǎn)效率提升需求

提升生產(chǎn)效率是制造業(yè)生產(chǎn)線智能化轉(zhuǎn)型中的核心需求，這一需求推動(dòng)了包括數(shù)字孿生技術(shù)在內(nèi)的多種智能技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展。在競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的市場(chǎng)環(huán)境中，制造企業(yè)迫切需要通過優(yōu)化生產(chǎn)流程、提高資源利用效率來降低成本和增加產(chǎn)量。數(shù)字孿生技術(shù)通過創(chuàng)建生產(chǎn)系統(tǒng)的高精度虛擬模型，使得企業(yè)能夠在不中斷現(xiàn)有生產(chǎn)的情況下模擬和優(yōu)化生產(chǎn)流程。模型可以進(jìn)行故障模擬、流程重組和效率分析，從而在實(shí)際生產(chǎn)前預(yù)測(cè)并解決潛在的問題[2]。此技術(shù)的實(shí)施，使生產(chǎn)線的每個(gè)環(huán)節(jié)都能實(shí)時(shí)監(jiān)控與調(diào)整，生產(chǎn)參數(shù)的最優(yōu)化可以基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整，確保生產(chǎn)過程中資源分配的最大化效率和最小化浪費(fèi)。例如，通過分析收集到的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，數(shù)字孿生可以幫助確定生產(chǎn)過程中的瓶頸環(huán)節(jié)，通過調(diào)整生產(chǎn)線的運(yùn)行參數(shù)或重新設(shè)計(jì)工藝流程來消除這些瓶頸，從而提高整體生產(chǎn)效率[3]。

2.2 產(chǎn)品質(zhì)量控制與優(yōu)化

在制造業(yè)生產(chǎn)線智能化建設(shè)中，產(chǎn)品質(zhì)量控制與優(yōu)化是企業(yè)持續(xù)提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用為這一需求提供了創(chuàng)新的解決策略。通過構(gòu)建生產(chǎn)過程的虛擬副本，不僅能實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)生產(chǎn)過程的監(jiān)控和分析，還能夠預(yù)測(cè)和診斷潛在的質(zhì)量問題，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程中質(zhì)量控制的自動(dòng)化和智能化[4-5]。這種技術(shù)通過實(shí)時(shí)收集生產(chǎn)數(shù)據(jù)，利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行連續(xù)監(jiān)測(cè)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)偏差和缺陷原因，從而使企業(yè)能在問題擴(kuò)散前快速調(diào)整和優(yōu)化生產(chǎn)參數(shù)。此外，數(shù)字孿生技術(shù)還能夠模擬不同的生產(chǎn)條件和工藝變量對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的影響，幫助決策者評(píng)估不同生產(chǎn)方案的質(zhì)量表現(xiàn)，優(yōu)化工藝設(shè)計(jì)和原材料使用，從而提升產(chǎn)品一致性和生產(chǎn)可靠性。

2.3 生產(chǎn)線柔性與響應(yīng)能力

在制造業(yè)生產(chǎn)線智能化建設(shè)中，提升生產(chǎn)線的柔性與響應(yīng)能力是關(guān)鍵需求之一，這使企業(yè)能夠更快速地適應(yīng)市場(chǎng)變化，有效地滿足客戶個(gè)性化需求[6]。數(shù)字孿生技術(shù)的引入為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支撐，其通過構(gòu)建虛擬的生產(chǎn)線模型，使企業(yè)在不影響實(shí)際生產(chǎn)的前提下，模擬并測(cè)試不同生產(chǎn)方案的可行性與效率，從而快速調(diào)整生產(chǎn)策略以應(yīng)對(duì)訂單的變化或材料供應(yīng)的不確定性[7]。通過這種方式，數(shù)字孿生不僅提升了生產(chǎn)線的調(diào)整速度，還增強(qiáng)了企業(yè)處理突發(fā)事件的能力，如處理機(jī)器故障、原材料質(zhì)量問題或緊急訂單需求。

3. 基于數(shù)字孿生的制造業(yè)生產(chǎn)線智能化建設(shè)

3.1 數(shù)字孿生在生產(chǎn)線建模中的應(yīng)用

數(shù)字孿生技術(shù)在制造業(yè)生產(chǎn)線智能化建設(shè)中的一個(gè)關(guān)鍵應(yīng)用是在生產(chǎn)線建模方面，這一技術(shù)能夠精確地復(fù)制物理生產(chǎn)線的操作和行為，從而提供一個(gè)無風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)試和優(yōu)化平臺(tái)。通過利用物理實(shí)體的詳盡數(shù)據(jù)創(chuàng)建相應(yīng)的虛擬模型，數(shù)字孿生技術(shù)能夠模擬生產(chǎn)過程中的各種情景，從而預(yù)測(cè)設(shè)備行為、優(yōu)化生產(chǎn)流程并預(yù)防潛在的故障點(diǎn)[8-9]。這一技術(shù)的核心在于能夠提供實(shí)時(shí)反饋和更新，這是通過持續(xù)收集生產(chǎn)線的運(yùn)行數(shù)據(jù)并將其反饋到虛擬模型中來實(shí)現(xiàn)的，確保模型始終保持最新狀態(tài)并精確地反映生產(chǎn)線的實(shí)際情況。此外，數(shù)字孿生在生產(chǎn)線建模中的應(yīng)用還包括利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來深入分析數(shù)據(jù)，識(shí)別效率低下的原因以及潛在的改進(jìn)措施，這種深度的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)分析使得生產(chǎn)線不僅能在現(xiàn)有的生產(chǎn)效率和質(zhì)量控制基礎(chǔ)上得到優(yōu)化，還能使企業(yè)在設(shè)計(jì)階段預(yù)見到未來的挑戰(zhàn)和需求。

3.2 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與分析

在制造業(yè)生產(chǎn)線智能化建設(shè)中，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與分析是數(shù)字孿生技術(shù)的核心組成部分，關(guān)鍵在于通過高效的數(shù)據(jù)流來驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)線的決策支持系統(tǒng)。本研究采用基于時(shí)間序列預(yù)測(cè)的算法模型，以ARIMA模型（auto-regressive moving average model，差分整合移動(dòng)平均自回歸模型）為例，解析其在制造業(yè)生產(chǎn)線中的應(yīng)用。ARIMA模型在處理非季節(jié)性數(shù)據(jù)時(shí)的表現(xiàn)尤為出色，能有效地預(yù)測(cè)和分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)的未來值，這對(duì)于實(shí)時(shí)監(jiān)控制造過程和預(yù)測(cè)生產(chǎn)趨勢(shì)至關(guān)重要。

定義模型的三個(gè)主要參數(shù)：p（自回歸項(xiàng)的階數(shù)），d（差分次數(shù)），q（滑動(dòng)平均項(xiàng)的階數(shù)）。ARIMA模型可以表示為

ARIMA （p， d， q）（1）

其中，模型對(duì)原始數(shù)據(jù)yt進(jìn)行差分處理，以達(dá)到數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，差分表達(dá)式為

（2）

繼續(xù)對(duì)上式進(jìn)行d次差分，直到數(shù)據(jù)達(dá)到平穩(wěn)狀態(tài)。在平穩(wěn)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，ARIMA模型的公式可以展開為

（3）

其中，是差分后的平穩(wěn)序列，是模型的自回歸系數(shù)，是移動(dòng)平均系數(shù)，Wt是誤差項(xiàng)，c是常數(shù)項(xiàng)。

3.3 虛擬仿真與物理系統(tǒng)的互動(dòng)

在制造業(yè)生產(chǎn)線智能化建設(shè)中，虛擬仿真與物理系統(tǒng)的互動(dòng)是數(shù)字孿生技術(shù)中的一項(xiàng)核心應(yīng)用，其主要功能是通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)虛擬模型與實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境之間的無縫對(duì)接。這一互動(dòng)過程主要依賴于模型預(yù)測(cè)控制（model predictive control，MPC）算法，該算法通過優(yōu)化計(jì)算來預(yù)測(cè)未來的系統(tǒng)行為，并據(jù)此調(diào)整控制輸入以優(yōu)化性能[10]。MPC算法的基本數(shù)學(xué)表達(dá)是通過一個(gè)優(yōu)化問題來定義的，其目標(biāo)是最小化未來預(yù)測(cè)范圍內(nèi)的預(yù)期成本，即

（4）

其中，xk是在時(shí)間步k的預(yù)測(cè)狀態(tài)，xref是狀態(tài)的參考或目標(biāo)值，uk是控制輸入，uref是控制輸入的參考值，Q和R是權(quán)重矩陣，用于調(diào)整狀態(tài)偏差和控制偏差的相對(duì)重要性。此優(yōu)化問題受到系統(tǒng)動(dòng)態(tài)約束的限制，通常表示為

xk+1=Axk+Buk（5）

這里，A和B分別是系統(tǒng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移和控制輸入矩陣。在實(shí)際應(yīng)用中，MPC算法利用從生產(chǎn)線傳感器收集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新狀態(tài)xk，并實(shí)時(shí)解決上述優(yōu)化問題，計(jì)算得出最優(yōu)的控制策略u(píng)k。

3.4 動(dòng)態(tài)優(yōu)化與反饋機(jī)制的實(shí)現(xiàn)

在制造業(yè)生產(chǎn)線智能化的實(shí)施過程中，基于數(shù)字孿生技術(shù)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化與反饋機(jī)制的實(shí)現(xiàn)是提升生產(chǎn)效率和確保產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。通過利用數(shù)字孿生模型，制造企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)生產(chǎn)線的實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析，這些模型能夠精確地反映物理生產(chǎn)線的每一個(gè)細(xì)節(jié)，并且能夠預(yù)測(cè)未來的運(yùn)行狀態(tài)。這種技術(shù)允許企業(yè)在生產(chǎn)過程中對(duì)生產(chǎn)線進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，優(yōu)化生產(chǎn)參數(shù)以應(yīng)對(duì)實(shí)際生產(chǎn)中的各種變化和潛在問題，如設(shè)備故障、原材料變化或訂單需求變動(dòng)。數(shù)字孿生的核心功能之一是能夠通過數(shù)據(jù)分析提供決策支持，通過分析歷史和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，識(shí)別出生產(chǎn)過程中的優(yōu)化點(diǎn)，然后自動(dòng)調(diào)整生產(chǎn)策略以優(yōu)化整個(gè)生產(chǎn)流程。此外，反饋機(jī)制在此過程中起到至關(guān)重要的作用，其確保所有調(diào)整和優(yōu)化措施都基于精確可靠的數(shù)據(jù)反饋進(jìn)行，實(shí)時(shí)反饋系統(tǒng)能夠快速識(shí)別任何偏離預(yù)定生產(chǎn)參數(shù)的情況，并通過自動(dòng)調(diào)整來校正這些偏差，從而維護(hù)生產(chǎn)過程中的穩(wěn)定性和連續(xù)性。

4. 技術(shù)應(yīng)用測(cè)試

在本次實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中，使用的數(shù)據(jù)集是通過高度控制的實(shí)驗(yàn)室環(huán)境，使用實(shí)際生產(chǎn)線的模擬設(shè)置來生成的。該數(shù)據(jù)集主要用于系統(tǒng)的測(cè)試，以驗(yàn)證和評(píng)估數(shù)字孿生模型在預(yù)測(cè)和優(yōu)化制造過程中的有效性。在這個(gè)案例中，所有的數(shù)據(jù)都被用于測(cè)試，沒有數(shù)據(jù)明確分配用于訓(xùn)練模型，這是因?yàn)檠芯康暮诵脑谟谠u(píng)估已經(jīng)開發(fā)好的數(shù)字孿生模型的性能，而非開發(fā)或訓(xùn)練新的預(yù)測(cè)模型。數(shù)據(jù)集包含了5個(gè)不同時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)，每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)均包括溫度、壓力、速度、加工時(shí)間、響應(yīng)時(shí)間、準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和資源消耗等測(cè)量值。測(cè)試環(huán)節(jié)沒有明確地將數(shù)據(jù)分組，而是選擇了連續(xù)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，對(duì)同一套模擬生產(chǎn)線進(jìn)行了多次測(cè)試。測(cè)試指標(biāo)包括響應(yīng)時(shí)間、準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和資源消耗。具體來說，響應(yīng)時(shí)間指的是從系統(tǒng)接收到輸入再到作出響應(yīng)所需的時(shí)間，這是評(píng)估系統(tǒng)效率的關(guān)鍵指標(biāo)；準(zhǔn)確性衡量系統(tǒng)輸出與預(yù)定目標(biāo)之間的偏差，反映系統(tǒng)執(zhí)行任務(wù)的精確程度；穩(wěn)定性評(píng)價(jià)系統(tǒng)在連續(xù)運(yùn)行中性能的波動(dòng)程度，這對(duì)于生產(chǎn)線的可靠運(yùn)行至關(guān)重要；資源消耗則關(guān)注系統(tǒng)運(yùn)行所需的能源和其他資源，這影響生產(chǎn)成本和環(huán)境影響。測(cè)試數(shù)據(jù)如表1所示。

從結(jié)果可以看出，系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間保持在較低的范圍內(nèi)，顯示出優(yōu)異的處理速度；準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性的百分比接近100%，表明系統(tǒng)能夠以極高的準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性運(yùn)行；資源消耗的輕微波動(dòng)也在可接受范圍內(nèi)，表明系統(tǒng)在效率和成本控制方面表現(xiàn)良好。這些結(jié)果表明，數(shù)字孿生技術(shù)在模擬和優(yōu)化制造業(yè)生產(chǎn)線中展現(xiàn)出高度的可靠性和有效性，驗(yàn)證了其在智能化生產(chǎn)系統(tǒng)中的應(yīng)用前景。這些測(cè)試成果為進(jìn)一步的技術(shù)改進(jìn)和實(shí)際應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

結(jié)語

數(shù)字孿生技術(shù)的引入標(biāo)志著制造業(yè)向智能化、網(wǎng)絡(luò)化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要一步。通過創(chuàng)建與物理生產(chǎn)線相對(duì)應(yīng)的虛擬副本，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的優(yōu)化和創(chuàng)新，不僅極大地提高了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，還提升了生產(chǎn)線的柔性和市場(chǎng)適應(yīng)性，對(duì)于提高企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力和實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展具有深遠(yuǎn)的意義。此外，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用的深入，數(shù)字孿生技術(shù)在制造業(yè)生產(chǎn)線智能化建設(shè)中的角色將愈加重要，成為推動(dòng)制造業(yè)現(xiàn)代化和未來發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。

參考文獻(xiàn)：

[1]沈以赴，胡漲泉，周益民，等.基于數(shù)字孿生的熱處理智能化技術(shù)研究進(jìn)展[J].南京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào)，2024，56（3）：375-386.

[2]陳昭明，鄒勁松.智能制造領(lǐng)域的數(shù)字孿生技術(shù)研究可視化知識(shí)圖譜分析[J].機(jī)械科學(xué)與技術(shù)，2023，42（8）：1249-1260.

[3]金飛翔，王康文，呂剛，等.基于數(shù)字孿生技術(shù)的智能生產(chǎn)線應(yīng)用探索[J].現(xiàn)代制造工程，2023（2）：18-26.

[4]周亮，趙越.基于數(shù)字孿生技術(shù)的三維智能化系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].自動(dòng)化與儀器儀表，2024（2）：163-166.

[5]宋浩鴻.簡(jiǎn)析數(shù)字孿生在智能制造中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)與自主智能研究進(jìn)展，2023，1（1）：13-15.

[6]鞠孝書，楊海峰，李闖.智能化集控技術(shù)與工業(yè)硅生產(chǎn)線的契合點(diǎn)[J].鐵合金，2023，54（5）：31-34.

[7]王可.立磨生產(chǎn)線的智能化發(fā)展與改造手段展望[J].水泥，2023（10）：60-61.

[8]張勝寶，師玉英，王恩雙，等.智能化表面處理自動(dòng)化生產(chǎn)線系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].電鍍與涂飾，2023，42（17）：29-34.

[9]王佳，劉慧軍，王亞飛，等.乳制品生產(chǎn)線原輔料智能化稱量系統(tǒng)的校準(zhǔn)[J].中國(guó)品牌與防偽，2023（9）：52-55.

[10]劉歡，嵇正波，陳興洲.基于智能化生產(chǎn)線的軸承搬運(yùn)機(jī)械手的設(shè)計(jì)[J].現(xiàn)代工業(yè)經(jīng)濟(jì)和信息化，2023，13（8）：100-102.

作者簡(jiǎn)介：潘思羽，本科，Pansiyu018@163.com，研究方向：制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

基金項(xiàng)目：黑龍江省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃項(xiàng)目——數(shù)字經(jīng)濟(jì)下黑龍江省先進(jìn)制造業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型升級(jí)路徑與保障策略研究（編號(hào)：22JYC331）。