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AI工信科创 王爱民：数字孪生车间的应用重点

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AI工信科创 王爱民：数字孪生车间的应用重点
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面向车间或工厂的数字孪生 ， 是数字孪生技术的一种典型应用场景 。 一般来说 ， 认为数字孪生是对物理实体或系统的虚实映射 ， 其实我想说的是 ， 对于车间或者工厂来说 ， 物理可见的实体或者产线 ， 当然要进行虚实映射 。 但还有一个更深层次的意思就是 ， 物理产线或者车间运行背后的系统逻辑 ， 更应该是数字孪生需要重视和体现的 。 从这个角度来说 ， 对于工厂或者车间的数字男生来说 。 物理实体或系统 。， 中间不应该是或的关系 ， 而应该是“与”的关系 ， 或者是“及其”的关系 。
【AI工信科创 王爱民：数字孪生车间的应用重点】对于工厂或车间来说的 ， 其目的是实现有序协调可控高效生产出高质量的产品 ， 这也是工厂或者车间存在的意义 。 传统的面向产品的数字人生是聚焦在产品本身的 ， 而对于工厂来说 ， 这种过程或者说系统性的过程 ， 才是更加需要关注的重点 。 所以对于工厂或者之间的数字男生来说 ， 建立生产产线场景是远远不够的 ， 建立产品模型也是远远不够 ， 只有建立产品与其生产过程之间的关联关系才是核心 ， 笔者认为这才是抓住了本质 。
我们从与产品相对应的数字孪生 ， 最直接的一种扩展性思路就是建立设备资产的数字孪生 ， 比如我们做了很多基于设备资产数字孪生的状态监控、预测性维护等等 。 这些设备资产当然是属于车间或者工厂的 ， 但这个仍然不是车间或者工厂运行价值所在 。
对于一个车间或者工厂来说 ， 其最核心的价值是的产品工艺质量以及运行效率效能 。 单纯的对设备资产进行预测性维护等等 ， 虽然也是数字孪生的一种应用 ， 但这种纯粹的聚焦于设备资产的数字孪生应用 ， 并未聚焦车间或者工厂的实际运行价值所在 ， 或者说只是是车间或者工厂运行的边缘价值 。
设备资产是用来用的 ， 其目的是要生产出高质量的产品 ， 并且具有生产的稳定性 。 因此这些设备资产一定要和产品的工艺相结合 ， 一定是要为了保证高效的生产出高质量的产品 。 因此单纯的采集设备的运行状态很有可能是没有什么意义的或者意义廖廖 ， 一定要和生产什么样的产品 ， 生产这个产品的哪道工序 ， 这个工序所执行的工艺参数 ， 建立关系 ， 其落脚点是产品本身的质量 ， 而不是设备本身 。 因此建立基于设备状态和工序及其工艺参数 ， 实现对产品加工质量的保证 ， 是车间或者工厂数字孪生应用的一个重点 。 在这个过程当中 ， 在设备资源自下而上数据采集和自上而下接受指令的支持下 ， 通过数字孪生分析推理模型 ， 实现工序执行过程的状态监控 ， 以及工序产品工艺质量的预测分析 ， 乃至根据当前的状态进行工艺参数的优化和自适应的调整执行 ， 不仅是数字孪生的重点 ， 其实也是我们现在急需发展的工业APP的重点 。
任何产品的生产 ， 大多数来说都是要依靠一个展开的工艺流程才能够实现 ， 因此产品的质量不仅仅和单一工序有关系 ， 而是和整个加工链条是有关系的 。 建立面向整个工艺过程的数字孪生分析推理 ， 这个也是面向车间或工厂的数字孪生应用的一个重点 。
对于车间或者工厂来说 ， 其运行过程体现了一种系统性 ， 面向这种系统的数字孪生 ， 当仁不让的是这种应用类型的重点 。 而对于这种系统来说 ， 可能并没有可以显现的这种物理实体一样有所对应 ， 但这是车间或者工厂运行的内在逻辑 ， 是完全逃避或忽视不了的 。 这里面最典型的就是制造资源优化配置决策 ， 或者说就是aps吧 ， 因为这个东西是车间或者工厂运行的中枢大脑 ， 时间节点和资源分配 ， 这是工厂运行逻辑的一个核心 。 基于这个 ， 才能够有效的牵引出精益、精细、精确的运行协调 。 这应该也是当仁不让的车间或者工厂数字孪生的应用重点 。


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