從仿真到管控：突破國產(chǎn)工業(yè)數(shù)字孿生應(yīng)用瓶頸

應(yīng)用現(xiàn)狀

智能制造是支撐我國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級、高質(zhì)量發(fā)展的國家戰(zhàn)略，CPS（信息物理系統(tǒng)）是支撐信息化和工業(yè)化深度融合的一套綜合技術(shù)體系。DT（數(shù)字孿生）技術(shù)是智能制造發(fā)展的新趨勢和重要抓手，其特征是物理對象的數(shù)字化虛擬建模與決策分析，在產(chǎn)品生產(chǎn)環(huán)節(jié)和智能執(zhí)行領(lǐng)域，可將其狹義理解為一種實時 CPS。參考德國工業(yè) 4.0 關(guān)于柔性自動化線的本質(zhì)，就是通過硬件資源的離散化、服務(wù)化封裝，構(gòu)成一個“服務(wù)聯(lián)網(wǎng)”的 CPS 網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，這些服務(wù)有層次并且能夠動態(tài)組合配置，具有明確的數(shù)字孿生內(nèi)涵。

另一方面，從工業(yè)數(shù)字孿生的應(yīng)用現(xiàn)狀看，國產(chǎn)自主技術(shù)的成功案例主要集中在設(shè)備級的應(yīng)用方面，利用三維模擬展示和非實時雙向異步控制模型，通過數(shù)字孿生系統(tǒng)的分析，完成設(shè)備的故障分析、壽命預(yù)測、遠程管理等功能，主要用于設(shè)備的故障診斷、預(yù)測性維護、運行參數(shù)優(yōu)化等。產(chǎn)線級、工廠級的應(yīng)用發(fā)展緩慢，缺乏深度。

需求分析

某蓄電池制造企業(yè)，6 條自動化產(chǎn)線建造于 2000 年前后，可支持 16 個品類近 100 種工業(yè)及民用蓄電池的生產(chǎn)，每條產(chǎn)線在經(jīng)過換線調(diào)整后，適用于 3~5 個品類的自動化連續(xù)生產(chǎn)。隨著多品種小批量的沖擊，高昂的換線成本與自動線帶來的質(zhì)量穩(wěn)定高速生產(chǎn)之間的矛盾越來越劇烈，該企業(yè)只能進一步提高產(chǎn)品的標準化和系列化，對于實在無法滿足的品類市場只能逐步縮減放棄該領(lǐng)域。

大量制造企業(yè)在批量實施自動化產(chǎn)線后遇到的困境也與其類似，對智能制造的核心訴求集中在通過面向生產(chǎn)的智能管控，實現(xiàn)連續(xù)穩(wěn)定的混線交叉自動化生產(chǎn)。可以帶來節(jié)約新產(chǎn)線投資、減少換線次數(shù)、節(jié)約人力成本、節(jié)省試制費用和大幅提高產(chǎn)能等直接經(jīng)濟效益，同時也具有大幅降低客戶訂單響應(yīng)時間、起單量無下限、新品拓展無限制等間接效益。

某半導(dǎo)體封裝企業(yè)立項研發(fā)一種基于控制中心 +PLC的單元組合型智能封裝系統(tǒng)，實現(xiàn)搬運、點膠和固化等設(shè)備之間的功能、參數(shù)相匹配協(xié)調(diào)，有效提高設(shè)備利用率、封裝效率及封裝品質(zhì)，實現(xiàn)繁重重復(fù)的手動封裝作業(yè)向自動化、信息化、智能化的轉(zhuǎn)型升級。其技術(shù)路徑則是將機器人搬運單元、自動點膠單元和自動固化單元等系統(tǒng)封裝為獨立 CPS 單元，通過數(shù)字孿生模型的建立，基于控制中心的時序控制和聯(lián)動協(xié)調(diào)達到各子系統(tǒng)功能的融合。

某大型機械設(shè)備廠商，希望通過對傳統(tǒng)壓鑄機的控制智能化，達到向數(shù)字裝備轉(zhuǎn)型升級的飛躍。研發(fā)內(nèi)容除了傳統(tǒng)控制領(lǐng)域的基礎(chǔ)功能（壓鑄機速度、壓力、位置閉環(huán)控制算法，伺服運動控制板卡等），更重要的是需要采用 Java 或者其他高級語言開發(fā)前端上位機系統(tǒng)及后端邏輯控制，并通過壓鑄單元集成智能控制實現(xiàn)壓鑄機單元生產(chǎn)管理、故障診斷、預(yù)測分析、再線品質(zhì)檢測、智能調(diào)節(jié)工藝參數(shù)。其本質(zhì)就是要建立面向生產(chǎn)的數(shù)字孿生體并達到軟硬一體化的智能管控。

由以上分析可以看出，隨著智能制造的深入，裝備生產(chǎn)企業(yè)和最終制造企業(yè)都不滿足于數(shù)字孿生僅僅提供三維模擬演示、離線仿真、技能培訓(xùn)、遠程運維等淺層次應(yīng)用，無論是設(shè)備級還是產(chǎn)線級，都提出了真正面向生產(chǎn)環(huán)節(jié)的智能管控功能需求。而按照智能制造核心理念 CPS 的思路，面向生產(chǎn)環(huán)節(jié)的智能管控需滿足以下技術(shù)特征：面向生產(chǎn)運行的持續(xù)狀態(tài)感知、面向生產(chǎn)異常的分析推理決策、基于生產(chǎn)軟硬件系統(tǒng)集成的閉環(huán)執(zhí)行；并需要具備相應(yīng)的能力要素。

要滿足以上需求，陳曉紅指出須重點實現(xiàn)生產(chǎn)系統(tǒng)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通和智聯(lián)管控，陶飛教授在 2019年工信部開展的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新工程啟動時，更詳細論述了重點技術(shù)突破。筆者結(jié)合二十余年在制造業(yè)信息化的現(xiàn)場工作，進一步認為實時高頻多維關(guān)聯(lián)模型的構(gòu)建和毫秒級計算求解更是其中最關(guān)鍵的制約。針對此瓶頸，和唐數(shù)智發(fā)布了國內(nèi)首款軟硬一體化柔性智能管控引擎HT-CPS（v1.0），以智能制造裝備（全自動機臺、自動化產(chǎn)線和智能執(zhí)行器）的智能管控為對象，滿足智能制造實時高頻、柔性關(guān)聯(lián)及多維閉環(huán)的技術(shù)需求，達到零待機混線交叉生產(chǎn)的實效。在實際工廠生產(chǎn)案例中，應(yīng)用效果達到國際先進水平。產(chǎn)業(yè)化后，可賦能裝備生產(chǎn)商批量提升裝備自動化智能水平，并進一步賦能制造企業(yè)低成本應(yīng)對多品種、小批量、個性化市場需求。工業(yè)設(shè)備數(shù)字孿生應(yīng)用落地分析見表 1。

技術(shù)特征

HT-CPS 柔性智能管控引擎是調(diào)度與控制的一體化，隱含了分析決策功能，其原理如圖 1 所示。通過數(shù)字虛體給物理實體賦予了一個大腦，稱之為“控制腦”，實現(xiàn)了真正的“虛實映射”“以虛控實”。通過閉環(huán)控制將工業(yè)互聯(lián)從單向的數(shù)據(jù)狀態(tài)傳輸推向了雙向的自動控制，將 DT 模型的應(yīng)用從監(jiān)視推向了管控，將偏硬的 DCS 控制和偏軟的 APS 調(diào)度相結(jié)合，達到軟硬一體化智能管控的目標。針對智能制造需求，具有以下技術(shù)特征：

①實時，基于物理單元實體的實時狀態(tài)得到的數(shù)字虛體的映射；②高頻，滿足生產(chǎn)過程監(jiān)視、監(jiān)控和自動化控制，毫秒級的時間響應(yīng)；③多維，將物理對象的幾何/物理/行 為/規(guī)則及約束的多線程、不同粒度的多層級、推進演化 /實時過程/外部干擾的多時間等維度進行了綜合建模，并對其求解進行選優(yōu)配置；④柔性，將硬件資源離散建模進行服務(wù)化封裝，通過實時調(diào)度控制算法，實現(xiàn)制造執(zhí)行單元鏈條的重構(gòu)與控制；⑤關(guān)聯(lián)，任何需要建立關(guān)聯(lián)的構(gòu)成要素裝置，能夠?qū)崿F(xiàn)聯(lián)動控制和時序協(xié)調(diào)，從而滿足自動化混流交叉生產(chǎn)；⑥閉環(huán)，DT 模型發(fā)現(xiàn)物理實體狀態(tài)在時空域和邏輯域的內(nèi)在因果性或關(guān)聯(lián)性關(guān)系，權(quán)衡判斷當前時刻獲取的多維信息，通過調(diào)度控制算法，形成最優(yōu)決策，通過調(diào)度、預(yù)警和通信連接等多個線程，模型和算法以毫秒級的響應(yīng)頻率，支持完成整個閉環(huán)控制。

運行邏輯及理論突破

DT 模型的構(gòu)建，是將制造資源離散化、服務(wù)化封裝后，搭建多層級的多 Agent 結(jié)構(gòu)，并根據(jù)智能制造裝備的柔性化快速重構(gòu)需求，對資源鏈條進行動態(tài)的重構(gòu)執(zhí)行一體化控制?；趯崟r的狀態(tài)驅(qū)動，Agent 主要完成四類任務(wù)：一是根據(jù)工藝執(zhí)行的規(guī)則機理對當前的實際執(zhí)行狀態(tài)的正確與否進行判定；二是在實際執(zhí)行狀態(tài)輸入的驅(qū)動下，通過分析推理決策對實際工藝執(zhí)行參數(shù)進行修正和優(yōu)化；三是結(jié)合某一周期內(nèi)動態(tài)變化的實際執(zhí)行狀態(tài)對生產(chǎn)系統(tǒng)進行糾偏或優(yōu)化，提供持續(xù)優(yōu)化的資源配置決策方案；四是以前三類的數(shù)據(jù)為樣本，對生產(chǎn)執(zhí)行穩(wěn)態(tài)運行的持續(xù)態(tài)勢進行判斷。

4.1 運行邏輯

1）數(shù)字孿生模型的構(gòu)建。普遍的方法是從三維仿真入手。即技術(shù)切入點在數(shù)字孿生成熟度模型的 0~1 級，從一個系統(tǒng)的幾何結(jié)構(gòu)開始建模，先取得相似的幾何模型，逐步向里面的機理模型深入，容易卡殼在“虛而不擬仿而不真”；HT-CPS 引擎是先把機理全部對象化再實現(xiàn)智能管控，“控制腦”做出決策以虛控實并可以動態(tài)重構(gòu)。是從 4~5 級構(gòu)建，從里往外發(fā)展，已突破技術(shù)路徑瓶頸。

HT-CPS 柔性智能管控引擎將物理對象的幾何/物理/行 為/規(guī)則及約束的多線程、不同粒度的多層級、推進演化/實時過程/外部干擾的多時間等維度進行了綜合建模，并對其求解進行選優(yōu)配置。并行協(xié)同約束的優(yōu)化算法，其中調(diào)度域主要對象有：工件類（組別/個體）、工位類（組別/個體）、時間類（進入/運行/退出）和工藝路線類（工位/順序），控制域主要對象有工藝參數(shù)類（閾值/接受條件）、加工狀態(tài)類（在制/空閑）和預(yù)警類（正常/報 錯/呆滯）。DT 模型對象類表見表 2。

2）狀態(tài)驅(qū)動。狀態(tài)驅(qū)動的根本思想，與 C++ 面向?qū)ο?a href="http://ttokpm.com/v/tag/1315/" target="_blank">編程一致，即把一個對象的行為分解為易于管理的“塊”或者狀態(tài)。組織和進行狀態(tài)轉(zhuǎn)換的機制采用狀態(tài)轉(zhuǎn)換表。Agent 隔一定時間查詢這個表格，以使得它能夠基于從系統(tǒng)環(huán)境接收到的消息來進行必須的狀態(tài)轉(zhuǎn)換。每一個狀態(tài)都能夠?qū)崿F(xiàn)為彼此分離的與 Agent 不耦合的對象或函數(shù)，以提供清晰和可伸縮的架構(gòu)。機械手狀態(tài)轉(zhuǎn)換示意見表 3。

反應(yīng)式動態(tài)調(diào)度（毫秒級）。智能制造裝備（全自動機臺、自動化產(chǎn)線、智能執(zhí)行器）高頻實時的需求特征，使得傳統(tǒng)的以資源特定時間段的占用作為計算核心的 APS不具有可執(zhí)行性，根據(jù)狀態(tài)驅(qū)動的處理策略，HT-CPS 以“長控制 + 短控制”相結(jié)合的方式來實現(xiàn)反應(yīng)式動態(tài)調(diào)度。在50ms 以內(nèi)的一個周期，獲取全要素的多維環(huán)境信息，在線求解一個有限時域的半閉環(huán)優(yōu)化問題，并將得到的控制序列的第一個元素作用于被控對象，完成控制閉環(huán)。

4.2 理論突破

分鐘級的工序調(diào)度和毫秒級的工藝執(zhí)行，在算法中實現(xiàn)了融合控制；通過工件、工位、工作單元、工藝參數(shù)、加工狀態(tài)、防呆防錯六個自由度關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)了工藝執(zhí)行的動態(tài)可重組，基本涵蓋當前智能裝備對柔性自動化的全部需求；以此為基礎(chǔ)，進一步將需求轉(zhuǎn)化為規(guī)則因子，執(zhí)行提升為能力態(tài)重組，從數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)（數(shù)字可計量）上升為特征關(guān)聯(lián)（能力可度量），有望實現(xiàn)真正的工業(yè) AI。

案例介紹及應(yīng)用方向

5.1 案例介紹

某高新科技行業(yè)重點裝備，屬機器人 cell 類型全自動機臺，人工/上料機上料后，可自動完成整件加工工藝中的一段如圖 2 所示。機臺中央為雙臂機械手 R，完成工件所有的位置轉(zhuǎn)移。工藝路線涉及 5 類工位（A~E），可設(shè)定一組工件采用同一工藝路線，也可為每個工件設(shè)定獨立的工藝路線，從而滿足訂單極限個性化（單件流）需求。

各工位處理單元數(shù)不等，可以根據(jù)生產(chǎn)效率需要增刪。同組工位的工藝參數(shù)控制指標相同，不同工位的加工時間為 5~180s 不等。每個加工單元通過 PLC 組成控制閉環(huán)，PLC、R 與 HT-CPS 引擎通過工業(yè)以太網(wǎng)通信，整個機臺的協(xié)調(diào)控制由引擎實現(xiàn)。防錯防呆響應(yīng)為毫秒級，報錯或停止后，可一鍵恢復(fù)延續(xù)加工。

調(diào)度控制目標設(shè)定為動態(tài)工藝路線下 R 的效率最高（根據(jù)用戶需求設(shè)定），等同于單位時間內(nèi)總產(chǎn)出最大。目前十臺套在實際生產(chǎn)中，零待機完成混線交叉生產(chǎn)，設(shè)備不間斷工作時間達 720h，故障率＜ 0.1%，產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定合格率＞ 99.99%，連續(xù)混線加工穩(wěn)定產(chǎn)出率 150 件 /h，達到同等國際領(lǐng)先水平。

5.2 應(yīng)用方向

1）多工序高集成度自動化機臺。行業(yè)裝備生產(chǎn)商可在上位機集成 HT-CPS 引擎，形成行業(yè)通用方案，全面提升行業(yè)裝備智能化水平。

2）剛性自動化線的柔性升級。傳統(tǒng)自動化線適用于大批量單一品種的高效生產(chǎn)，但產(chǎn)線切換復(fù)雜，難以應(yīng)對小批量、個性化市場需求，可集成 HT-CPS 引擎快捷升級為模塊化設(shè)備蜂巢布局的柔性可重構(gòu)生產(chǎn)線，如圖 3所示，大幅節(jié)省投資、提升效率。

3）智能執(zhí)行器向高精度多目標升級。在復(fù)雜環(huán)境工作帶有中央控制器的智能終端，可部署 HT-CPS 引擎，提高多維變量的感知和處理能力，通過智能管控的結(jié)合提高執(zhí)行精度，并實現(xiàn)多目標混合執(zhí)行路徑的自決策和自優(yōu)化。

戰(zhàn)略價值

未來 AI 制造需要的支撐是一個復(fù)雜狀態(tài)多維巨系統(tǒng)，其本質(zhì)是將不可度量不透明不可控，向規(guī)?；挠行蜣D(zhuǎn)變。不僅是可見的實體及其之間的聯(lián)動關(guān)系，更重要的是背后看不見的各種策略與規(guī)則，以及信息、通信與自動化控制三者的（ICT）深度融合，即機理模型（DT）的建立、輔助決策（管理決策、調(diào)度決策和工藝決策）并自治執(zhí)行。這也是工業(yè)軟件需要長期技術(shù)沉淀和知識積累的方面?；趯τ布x散化之后的軟件外殼封裝是工業(yè) 4.0 的核心精髓，HT-CPS 引擎提供的正是構(gòu)建這種分布式增強網(wǎng)絡(luò)型系統(tǒng)的“控制腦”，將與“工藝腦”“調(diào)度腦”共同構(gòu)成工業(yè)大腦的腦干。

發(fā)展自主可控的數(shù)字孿生智能制造系統(tǒng)，對于我國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級、由大到強至關(guān)重要。國內(nèi)現(xiàn)在有很多團隊投入和推出了建模、仿真、調(diào)度類軟件，APS 與 DCS的邊界正在逐漸融化，未來工廠以實際狀態(tài)的三維模擬展示為主，這是個良好的開端，而要實現(xiàn)國產(chǎn)工業(yè)數(shù)字孿生的應(yīng)用突破，必須將場景從“仿真”推向“管控”。在這種時代背景下，作為首款聚焦軟硬一體化柔性智能管控結(jié)合的支撐類軟件，HT-CPS 引擎的推出，相信會為我國工業(yè)軟件的整體加速起到良好的推動作用。

審核編輯 ：李倩