摘要
在“中国制造 2025”的时代背景下，传统制造业迎上新一轮数字化、网络化和智能化转型升级的浪潮。机械加工行业是传统制造业的重要门类，机加车间正在探索智能化的生产模式以应对市场变化，但机加车间具有多品种、变/小批量生产等鲜明的离散生产特点，致使机加车间长久以来面临着生产过程管理不透明、生产过程决策不及时等问题。而数字孪生方法体系正从原本的产品设计优化数字孪生向产品制造全过程发展扩充，其以模型和数据为两个基本面，以仿真和可视化为技术依托，能建设高保真的虚拟车间并基于实时数据驱动虚拟车间与物理车间同步优化，这为解决上述问题提供了新思路。然而，目前的研究存在两方面的问题，一是现有数字孪生建模方法多集中于产品数字孪生系统，而机加车间属于典型离散生产过程，存在资源、数据、生产组织关系耦合交织的特点，难以用机理模型解释物理车间的整个生产过程，缺乏一种联系虚拟车间与物理车间的建模方法；二是现有数字孪生车间多关注在车间生产中的局部优化应用，少有针对于物理车间生产全过程进行仿真优化的整体方案和具体方法。本文围绕以上两个问题，针对于机加车间生产过程建模、生产过程仿真与优化应用展开研究，具体内容如下： （1）提出了基于数字孪生的机加车间生产过程建模仿真总体方案。结合数字孪生理念与机加车间生产过程的特征，分析了建模仿真的需求，提出了基于数字孪生的机加车间生产过程建模仿真主要内容、技术路径和总体方案。 （2）研究了基于数字孪生的机加车间生产过程建模方法。首先，分析了机加车间生产资源实体的多粒度特征，提出了基于七元组的多粒度生产资源实体模型；进一步，基于最小制造单元分析了生产过程行为逻辑和规则，提出基于制造单元的生产线运行逻辑虚体模型；最后，分析了生产过程行为逻辑等信息空间虚体的映射层级，提出了机加车间多层级生产过程逻辑映射模型，研究了生产过程数据的特点，提出了基于UML的多层级生产过程数据映射模型。 （3）研究了基于数字孪生的机加车间生产过程仿真与优化方法。首先，结合Plant Simulation仿真平台，建立了基于数字孪生的生产过程仿真环境；之后，提出了机加车间生产过程仿真数据处理方法，实现了数字孪生体系下模型与数据的融合；最后，提出了基于数字孪生的机加车间生产过程仿真迭代优化方法，包括基于虚实映射模型重构的仿真迭代方法、基于生产过程三阶段演进的仿真优化方法，为机加车间生产过程前、中、后的各阶段提供决策支持和优化建议。 （4）结合A企业增压器主轴零部件机加车间的实际案例，对本文所提方法进行了实例应用。首先，介绍案例背景、车间现状及存在的问题；之后，完成了车间多粒度生产资源识别与表征、多层级生产过程逻辑建模以及多层次生产过程数据建模；进一步，基于Plant Simulation平台完成了车间生产全过程的仿真实现；最后，针对车间生产过程存在的问题，通过Socket、ODBC等实时数据接口获取车间数据，实现了三方面的仿真优化应用： 一是生产过程开始前的生产计划优化应用，通过Plant Simulation仿真计算的遗传算法（GA）优化方法，对车间3个实时订单进行投产序列优化，优化后订单加工提前期分别减少了19.63%、9.90%、17.89%，显著提升了车间生产效率； 二是生产过程执行中的实时可视化监测与分析应用，利用数字孪生仿真衍生数据完成了在制品缓存、加工过程可视化，实现了在制品状态实时跟踪；利用车间实时数据完成了车间多级能耗可视化，发现了车间某设备存在约75%的能源浪费； 三是生产过程结束后的未来产能提升与效果预测，利用车间历史经验数据和成熟模型，完成了车间未来设备调整情况的仿真推演与执行效果预测，提供了车间未来决策依据。
NETL