基于標識解析的供應鏈數字孿生教研平臺研究

許繼平 孔德政 池程 王浩騁 王英強

摘 ?要 ?數字化人才在數字經濟發展中起著重要的支撐作用，加強產業數字化人才培養是當前重要工作之一。基于工業互聯網標識解析體系，以大米供應鏈為典型對象，設計包含實物仿真系統、數字孿生系統和標識解析系統的數字孿生教研平臺，設計從認知、操作到開發的三層遞進實訓方案，由淺入深地提升受訓者數字化技術開發和應用能力。

關鍵詞 ?工業互聯網；標識解析；人才培養；數字孿生

中圖分類號：G434 ? ?文獻標識碼：B

文章編號：1671-489X（2023）04-0034-06

Research on Supply Chain Digital Twin Teaching and Research Platform Based on Identification Analysis//XU Jiping1， KONG Dezheng1， CHI Cheng2， WANG Haocheng1， WANG Yingqiang3

Abstract ?Digital talents play an important supporting role in the development of the digital economy， so strengthening the training of industrial digital ta-lents is one of the current important tasks. Based on

the industrial Internet identification analysis system，

taking the rice supply chain as a typical object， we design a digital twin teaching and research platform including physical simulation system， digital twin sys-

tem and identification analysis system， and design a

three-layer progressive training program from cogni-tion， operation to development， in order to enhance the

trainees digital technology development and appli-cation ability from shallow to deep.

Key words ?industrial Internet; identification analy-

sis; talent training; digital twin

Authors address

1 ?School of Artificial Intelligence， Beijing Techno-

logy and Business University， Beijing， China， 100048

2 ?Institute of Industrial Internet and Internet of

Things， China Academy of Information and Communi-

cations Technology， Beijing， China， 100191

3 ?Beijing Sihai Ploughing Technology LTD. ， Beijing，

China， 100036

0 ?引言

隨著科技的不斷發展，物聯網、云計算、大數據和5G等新興技術不斷崛起，各行業都在向數字化和智能化方向發展。近年來，新興技術與生產制造業加速融合，世界各國大力推動生產制造業的智能化轉型升級[1-2]。工業互聯網、數字孿生技術作為新一代信息技術的重要組成部分，在推動新舊動能轉換、產業高質量發展等方面具有舉足輕重的作用，所以迅速成為生產制造業和科研學術界的研究熱點[3-4]。

統計數據顯示，2020年我國數字經濟規模達到39.2萬億元，占GDP的比重為38.6%，同比名義增長9.7%，數字經濟有效支撐了疫情防控和經濟社會發展，數字經濟發展迫切需要一大批具備相當數字技能的數字化人才，但當前我國數字化人才面臨著嚴峻的短缺形勢，數字領域巨大的人才缺口成為制約我國數字經濟發展的核心瓶頸[5]。為了解決數字化人才缺口難題，將學校課堂教育和社會開放教育相結合是目前比較公認的途徑，而這其中，研發滿足實踐教學的新型教學裝備是尤為關鍵的一環，特別是對于開放教育中突破時間和空間限制的難題，需要充分借助新一代信息技術解決[6]。

隨著信息化技術的不斷發展，工業互聯網標識解析[7]、數字孿生等相關技術的發展日趨完善，這些技術被廣泛運用于新工科實踐教學設備研發中，通過虛擬仿真平臺開展虛擬實踐教學活動，大大提高了新工科課程的實踐教學效率，提高了開放學員的學習興趣。

1 ?系統總體架構

大米亦稱水稻，是稻谷經清理、礱谷、碾米、成品整理等工序后制成的食物。大米是中國大部分地區人民的主要食品。大米供應鏈在食品供應鏈中具有典型性，包括收購、運輸、加工、倉儲、包裝、物流、銷售七個環節[8]。因此，本平臺選擇大米供應鏈為模擬對象。

基于標識解析的數字孿生教研平臺以大米供應鏈為模擬對象，主要由實物仿真系統、數字孿生系統和標識解析系統三部分組成，平臺架構如圖1所示。圖中，實物仿真模型是參照實際大米供應鏈全過程進行模擬化設計，采用圓筒、傳送帶、小型碾米機來模擬糧倉運輸、加工環節，配備相應傳感器采集實時生產數據，現場控制器通過485總線對各設備進行監控，并將數據上傳至標識解析系統。

數字孿生系統分為綜合管控臺和數字孿生模型兩部分。綜合管控臺提供系統配置、數據查詢、統計分析、運行控制等功能；數字孿生系統采用Unity3D構建虛擬仿真模型，對大米供應鏈實物仿真模型進行虛擬映射，從而構成數字孿生系統。

工業互聯網標識解析系統提供生產要素信息互通平臺，根據大米供應鏈全過程所涉及的環節、數據種類等設計標識編碼規則，實現一物一標識。將各生產要素進行標識注冊，通過標識解析技術實現數據信息存儲以及實物仿真模型和數字孿生系統之間的數據互通。

2 ?供應鏈實物仿真系統設計

2.1 ?實物仿真模型設計

實物仿真模型充分體現大米供應鏈全過程。硬件模型包括存儲糧倉、可調節開度閥門、運輸傳送帶、碾米機、溫濕度及二氧化碳傳感器、激光測距傳感器、限位傳感器、稱重傳感器、繼電器以及警報器，設備通過現場控制系統連接485通信串口對其進行操作運轉。制作完成的大米供應鏈實物仿真模型如圖2所示。

2.2 ?現場控制系統

現場控制系統設計了良好的人際交互界面，如圖3所示。在登錄界面輸入設置好的用戶名和密碼后，進入數據管理的主界面，主界面窗口包括大米供應鏈過程中監測數據的實時更新與顯示以及傳送帶、碾米機的開關控制。當啟動傳送帶運轉時，設備會產生一個初速度，也可以通過參數設置窗口賦值控制運轉。實時監測數據分為原糧部分和成米部分，共同構成完整的供應鏈條數據模塊，監測數據用于實時監測供應鏈運轉過程中各類傳感器所產生的數據，以便用戶對供應鏈進行決策；控制數據用于調整實物仿真端動態運轉的設備，例如糧倉閥門開度和傳送帶運行速度，通過界面賦值調整其運轉策略。此外，控制數據不僅用于控制實物設備，還會實時上傳到標識解析數據平臺。

2.3 ?實物仿真系統優化

為了使孿生系統性能更加完善，教研平臺設計能夠基于數據對產品和生產數字化進行實時的反饋。通過數字孿生端反饋的數據對供應鏈進行評估，以確定供應鏈是否能按預期進行工作，將反饋數據投入生產線中，進行實時調整和快速仿真更新。實物端系統反饋優化邏輯如圖4所示。

3 ?數字孿生系統設計

3.1 ?數字孿生模型設計

數字孿生虛擬端模型依據大米供應鏈全過程采用機械制圖軟件對實物模型進行仿真，并將模型導入Unity3D中，對虛擬模型外觀進行物理渲染和優化。虛擬端結合供應鏈需求，結合動畫、編程以及集控中心的指令，對原糧收購、傳送運輸、原糧加工、成米倉儲、成米打包運輸等相應環節進行決策控制。并且每個虛擬設備為一個環節，對應配備的標識號，相應環節下包含不同的數據信息，不同數據信息同樣對應唯一的標識編碼。建成的數字孿生模型如圖5所示。

3.2 ?綜合管控臺設計

綜合管控臺是數字孿生系統的核心，具有系統配置、數據查詢、統計分析、運行控制功能。

在投入使用時先進行系統配置。用戶注冊自己的學號，根據學號會生成一套帶有自己學號的標識數據投進標識池中存儲。用戶在界面輸入學號和密碼，在驗證登錄時，密碼發送至接口配置文件中，通過輸入的密碼與二級節點平臺的密碼進行匹配，即完成密碼的驗證。下一階段為學號的驗證，通過先前注冊到標識池中的標識號，判斷將此學號作為前綴的標識碼是否能查詢到標識池中對應的編碼從而驗證學號。當密碼和學號都驗證成功，完成系統配置。

狀態監測看板通過接口通信可根據定時器設定的時間間隔查詢標識解析數據平臺上對應的數據并顯示在界面上，界面數據包括六個環節：原糧收購環節數據包括原糧收購總量；原糧倉儲環節數據包括原糧糧倉溫度、原糧糧倉濕度、原糧糧倉電磁閥開度、原糧糧倉二氧化碳濃度、原糧糧倉激光測距傳感器數據；原糧運輸環節數據包括傳送帶速度；原糧加工環節數據包括出米圖片鏈接、待加工稻谷高度、碾米質量、碾米機啟停狀態；成米運輸環節數據包括傳送帶速度；成米倉儲環節數據包括成米糧倉電磁閥啟停信號、成米包裝傳送帶速度、稱重傳感器數據、初始位置限位開關狀態、終末位置限位開關狀態；銷售環節數據包括打標次數和銷售總量。其中原糧糧倉電磁閥開度、傳送帶速度、碾米機啟停狀態、成米糧倉電磁閥啟停數據用于控制孿生模型的運轉。

業務信息界面即統計分析，用于記錄供應鏈虛擬端產生的業務信息，如系統運行時長、系統報警次數、標識解析總數、標識注冊總數、碾米機開機次數。通過孿生模型端產生的信息，使得供應鏈更加清晰化、透明化，以便對實物端供應鏈做出相應的決策。

控制看板對應系統功能中的運行控制，當供應鏈在運轉過程中出現突發事件，在控制界面上手動錄入決策信息，上傳至標識解析數據平臺，同時，實物端接收指令并優先于相應實物端指令。對供應鏈實物端進行控制。采用遠程信息操控，大幅度降低供應鏈即將產生的風險。綜合控制臺界面如圖6所示。

4 ?標識解析系統設計

工業互聯網標識解析應用服務平臺為更方便快速地接入更多企業，編碼規則相對簡單、靈活。主要由標識前綴、分隔符、標識后綴組成，標識前綴由二級節點平臺進行賦碼，包括國家代碼、行業代碼、企業代碼；用“/”進行分隔標識前綴和標識后

綴；標識后綴可隨意定義，規則多樣，編碼唯一，具備一定含義，但不可重復。

標識前綴由國家頂級節點代碼、標識解析二級節點代碼和企業代碼三部分組成，中間使用字符“.”作為分隔，并以字符“/”結尾。標識解析國家頂級節點代碼為“88”，標識解析食品行業二級節點代碼為“109”，本系統使用企業節點代碼為“80044833”。標識后綴的規則設計為由教具編碼、環節編碼、具體設備（數據）編碼組成，即形式為：“88.109.80044833/教具編碼.環節編碼.具體設備（數據）編碼”。

大米供應鏈數字孿生教研實物教具區分實物和虛擬教具，分配0～999為實物教具，1 000+為虛擬教具，其中虛擬教具專門為在線仿真實訓設計。在編碼中，設計環節編碼分別為原糧收購-00、原糧倉儲-01、原糧運輸-02、原糧加工-03、成米運輸-04、成米倉儲-05、成米包裝-06、成米銷售-07。具體設備（數據）分為設備編碼、狀態數據編碼、控制數據編碼，所述設備編碼即大米供應鏈數字孿生教研用具用到的實物設備，其數據模板包含產品名稱、規格型號、供應商、生產日期、產地、設備狀態（正常、異常）、質保期（下次維保時間），所述狀態數據與控制數據的數據模板包括名稱、具體數值、更新時間、所屬環節（原糧收購、原糧倉儲、原糧運輸、原糧加工、成米運輸、成米倉儲、成米包裝、成米銷售）、所屬對象（原糧糧倉、碾米機、成米糧倉、成米包裝托盤等），其中控制數據為數字孿生模型虛實交互反饋優化的數據，即控制產線運行狀態數據。設備（數據）編碼中設備編碼從1 000開始，狀態數據編碼從2 000開始，控制數據編碼從3 000開始，包裝賦碼累加從4 000

開始。

標識注冊示例如表1所示。

原糧收購環節的掃碼槍設備編碼：“88.109.

80044833/0.00.1000”；

原糧收購環節的原糧收購總量狀態數據編碼：“88.109.80044833/0.00.2000”。

標識數據注冊成功后，在實物仿真端和數字孿生端通過編程和接口通信對標識系統的數據進行增加、刪除、更新和查詢。在兩端通過按鈕事件觸發數據交互，也可以設置定時器對平臺數據進行定時查詢。此外，對標識數據的注冊不僅可以在平臺上進行手動注冊，還可以通過程序對標識數據進行批量注冊。結合更新和查詢的方式，使兩端能夠進行數據信息的交互，實現數據的互聯互通。

5 ?綜合實訓方案設計

以上述大米供應鏈數字孿生教研平臺為基礎，配套完善的實訓方案是產業數字化人才技術能力培養的重要工作。考慮到學員基礎條件的差異性，為了全面覆蓋各類人群，實訓內容包含認知、操作和開發三個層次，以遞進的方式實現學員的數字化技術能力提升，綜合實訓方案如圖7所示。

在認知階段，通過理論學習和系統性介紹，學員對數字孿生技術進行初步了解。結合數字孿生教研平臺的三部分，采用課件教學對每部分結構進行講解，加強學員對工業互聯網和數字孿生概念的掌握。當學員對系統認知掌握足夠充分后，學習進入實操階段，使用數字孿生系統和綜合管理系統軟件進行操作，進一步了解供應鏈、標識解析平臺和孿生的應用。指導學員動手實操，掌握系統標識設計、注冊、更新、查詢和遠程控制等功能，在實踐中加深對孿生系統的認知。在認知和操作的基礎上，基于學員開發版源代碼和實驗指導書參考代碼，讓學員自行編程進行功能擴展，達到學以致用、舉一反三的效果，進而加強產業人才化培養力度，推動數字產業發展。

6 ?結束語

本文提出的基于工業互聯網標識解析體系的大米供應鏈數字孿生教研平臺，通過數據存儲平臺、界面系統和串口通信等功能，并應用算法及模型實現對供應鏈實際過程的數字化再現，達到數字孿生效果。所設計的從認知、操作到開發的三層遞進實訓方案，由淺入深地提升受訓者數字化技術開發和應用能力，對產業人才培養、食品行業以及新生互聯網行業均具有指導意義。未來，數字孿生教研平臺的開發將聚焦算法和模型優化，通過數學模型進行風險預警和評價，完善數字孿生教研平臺的功能。通過不斷迭代優化，數字孿生教研平臺必將在數字化人才培養中發揮更大的作用，推動我國產業數字化持續、快速發展。

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