基于數(shù)字孿生技術(shù)的多品種小批量生產(chǎn)過程優(yōu)化

崔之超，宋琳哲，楊建童，李君，韋華煒，同飛龍

（航空工業(yè)西安航空計(jì)算技術(shù)研究所，陜西 西安 710000）

0 引言

在當(dāng)前多樣化和個(gè)性化的市場背景下,多品種小批量制造已成為制造業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)。但是,傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式如流水線生產(chǎn)無法滿足多品種和小批量的需求。多品種小批量生產(chǎn)面臨高批次變化、短交貨周期和高科技含量等挑戰(zhàn),生產(chǎn)過程優(yōu)化變得更加困難[1]。傳統(tǒng)的單一外部優(yōu)化方法已無法有效支持多樣化多變的多品種生產(chǎn)過程。

因此,需要一個(gè)更好的解決方案來優(yōu)化多品種小批量生產(chǎn)。這種解決方案應(yīng)能夠快速建模和模擬生產(chǎn)過程,對生產(chǎn)計(jì)劃和參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)智能化生產(chǎn)[2]。生產(chǎn)過程優(yōu)化需要考慮多方面要求,如提高生產(chǎn)效率和交貨準(zhǔn)確率,降低生產(chǎn)周期和成本。優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃和調(diào)度也至關(guān)重要,能靈活響應(yīng)多樣化訂單變化。只有全面優(yōu)化多品種小批量生產(chǎn)的各個(gè)方面,才能有效應(yīng)對當(dāng)前復(fù)雜多樣的制造環(huán)境。

數(shù)字孿生技術(shù)在多品種小批量生產(chǎn)中具有廣泛的應(yīng)用前景。通過基于數(shù)字孿生技術(shù)的優(yōu)化方法，可以改進(jìn)多品種小批量生產(chǎn)的生產(chǎn)計(jì)劃、調(diào)度、生產(chǎn)線平衡和質(zhì)量管理等方面，從而提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量水平[3]。

1）建立動態(tài)的多品種生產(chǎn)線模型，通過模擬不同生產(chǎn)方案的效果，評估生產(chǎn)方案對生產(chǎn)效率的影響，提高生產(chǎn)線的利用率。

2）實(shí)現(xiàn)實(shí)體生產(chǎn)線和數(shù)字模型的同步優(yōu)化，實(shí)時(shí)監(jiān)測和調(diào)整實(shí)體生產(chǎn)線，使數(shù)字孿生模型的精度得以保持。

3)同步監(jiān)測與實(shí)時(shí)調(diào)整實(shí)體生產(chǎn)線,保持?jǐn)?shù)字孿生模擬模型的高精度。

圖1 數(shù)字孿生在生產(chǎn)應(yīng)用

數(shù)字孿生技術(shù)在多品種小批量生產(chǎn)的生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度、生產(chǎn)線布局和工藝參數(shù)、質(zhì)量管理等方面的優(yōu)化中具有廣泛的應(yīng)用前景[4]。

1）優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度是提高多品種小批量生產(chǎn)效率的重要手段。通過數(shù)字孿生技術(shù)的優(yōu)化方法，可以實(shí)現(xiàn)較高效的多品種生產(chǎn)過程調(diào)度和有效利用生產(chǎn)資源。

2）基于數(shù)字孿生模擬，可以評估不同的生產(chǎn)線布局方案和工藝參數(shù)對生產(chǎn)效率的影響，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化。數(shù)字孿生技術(shù)可以建立動態(tài)的生產(chǎn)線模型，通過模擬不同生產(chǎn)方案的效果，評估生產(chǎn)方案對生產(chǎn)效率的影響，提高生產(chǎn)線的利用率。

3）通過建立數(shù)字孿生模型，可以實(shí)現(xiàn)高效的質(zhì)量管理。數(shù)字孿生技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控、預(yù)警和生產(chǎn)參數(shù)優(yōu)化，從而提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。

數(shù)字孿生技術(shù)創(chuàng)建一個(gè)虛擬的數(shù)字模型,與對應(yīng)的實(shí)體系統(tǒng)相互連接[5]。具有以下特點(diǎn):

1)高度模擬:數(shù)字孿生技術(shù)通過創(chuàng)建一個(gè)高度模擬、實(shí)時(shí)同步和自動優(yōu)化的虛擬數(shù)字模型，實(shí)現(xiàn)了數(shù)字世界與實(shí)體世界的高度融合。數(shù)字孿生模型能夠與實(shí)體系統(tǒng)實(shí)時(shí)同步，保持高精度，為實(shí)體系統(tǒng)提供全方位的數(shù)據(jù)支持和決策支持，有利于提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。

2)實(shí)時(shí)同步:實(shí)時(shí)同步是數(shù)字孿生技術(shù)的一個(gè)重要特征，也是數(shù)字孿生模型能夠高度模擬實(shí)體系統(tǒng)并實(shí)現(xiàn)自動優(yōu)化的關(guān)鍵。數(shù)字孿生模型能夠?qū)崟r(shí)同步于實(shí)體系統(tǒng)，保持高精度的狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生模型與實(shí)體系統(tǒng)的相互促進(jìn)和互相支撐。

3)自動優(yōu)化:數(shù)字孿生技術(shù)具有自動優(yōu)化實(shí)體系統(tǒng)的能力，通過數(shù)字模型對實(shí)體系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，可以快速找到最優(yōu)解，提高實(shí)體系統(tǒng)的效率和性能，減少生產(chǎn)成本，提高生產(chǎn)效益。

1 基于數(shù)字孿生技術(shù)優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃

1.1 數(shù)字孿生技術(shù)在生產(chǎn)計(jì)劃優(yōu)化中的應(yīng)用

數(shù)字孿生技術(shù)可以創(chuàng)建動態(tài)的多品種生產(chǎn)線數(shù)字模型[6]。該模型能夠模擬生產(chǎn)線的物理特性與運(yùn)行狀況,反映訂單變化對生產(chǎn)線和作業(yè)分配的影響。數(shù)字孿生模型能夠?qū)崟r(shí)與實(shí)體生產(chǎn)線同步,獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),產(chǎn)生更準(zhǔn)確的優(yōu)化建議。主要應(yīng)用如下:

1)根據(jù)訂單信息及生產(chǎn)線狀態(tài),生成不同的生產(chǎn)計(jì)劃方案。

2)在數(shù)字孿生模型中評估不同計(jì)劃方案下的生產(chǎn)指標(biāo),如交貨準(zhǔn)確率、周轉(zhuǎn)期、資源利用率等。

3)對比分析數(shù)字孿生模型下的優(yōu)化方案,并同步應(yīng)用到實(shí)體生產(chǎn)線上。

圖2 數(shù)字模型在生產(chǎn)計(jì)劃應(yīng)用

1.2 基于數(shù)字孿生的生產(chǎn)計(jì)劃優(yōu)化模型

在生產(chǎn)計(jì)劃優(yōu)化模型中,數(shù)字孿生技術(shù)主要涉及:

1)產(chǎn)品訂單:按照訂單規(guī)格設(shè)置不同產(chǎn)品在數(shù)字孿生模型中的需求量。

2)數(shù)字孿生模擬:基于產(chǎn)品屬性、配方、設(shè)備能力,建立數(shù)字孿生生產(chǎn)線模擬模型。

3)優(yōu)化算法:利用遺傳算法、粒子群等方法,生成多種生產(chǎn)計(jì)劃方案供數(shù)字孿生模型評估。

4)評估參數(shù):在數(shù)字孿生模型中評估不同計(jì)劃方案下的生產(chǎn)周轉(zhuǎn)期、交貨率、資源利用率等參數(shù)。

5)優(yōu)化方案:選擇數(shù)字孿生模型評估結(jié)果最好的生產(chǎn)計(jì)劃方案,應(yīng)用到實(shí)體生產(chǎn)線上。

1.3 基于數(shù)字孿生的生產(chǎn)計(jì)劃優(yōu)化過程

根據(jù)上述模型,優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃的整體過程為:

1)獲取產(chǎn)品訂單信息和生產(chǎn)線相關(guān)數(shù)據(jù),設(shè)置訂單需求到數(shù)字孿生模型。

2)在數(shù)字孿生模型中,利用優(yōu)化算法生成多種生產(chǎn)計(jì)劃方案。

3)在數(shù)字孿生模型中評估不同計(jì)劃方案的生產(chǎn)指標(biāo)。

4)選擇數(shù)字孿生模型評估結(jié)果最好的生產(chǎn)計(jì)劃方案。

5)將優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃同步應(yīng)用到實(shí)體生產(chǎn)線上。

6)實(shí)時(shí)監(jiān)測生產(chǎn)情況,及時(shí)更新數(shù)字孿生模型,不斷優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃。

基于數(shù)字孿生技術(shù)優(yōu)化多品種小批量生產(chǎn)計(jì)劃,能夠充分利用數(shù)字孿生模擬能力和實(shí)時(shí)優(yōu)化能力,篩選最優(yōu)生產(chǎn)計(jì)劃方案,提高生產(chǎn)效率和交貨準(zhǔn)確率。

2 基于數(shù)字孿生技術(shù)優(yōu)化生產(chǎn)調(diào)度

2.1 生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化的目標(biāo)和需求

多品種小批量生產(chǎn)過程調(diào)度需要滿足[7]:

1)短交貨周期:快速響應(yīng)不同訂單,合理安排生產(chǎn)任務(wù)。

2)生產(chǎn)效率:充分利用生產(chǎn)資源,減少資源利用率下降。

3)生產(chǎn)平穩(wěn):合理安排生產(chǎn)序列,減少產(chǎn)線中斷。滿足上述需求需要實(shí)時(shí)掌握生產(chǎn)線狀態(tài)并進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化。

2.2 數(shù)字孿生技術(shù)在生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化中的應(yīng)用

數(shù)字孿生技術(shù)可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測生產(chǎn)線,為生產(chǎn)調(diào)度提供支持[8]:

1)實(shí)時(shí)獲取生產(chǎn)線設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù),包括設(shè)備可用性、故障歷史等。

2)基于數(shù)字模型,評估不同調(diào)度方案對生產(chǎn)指標(biāo)的影響。

3)實(shí)時(shí)監(jiān)測調(diào)度方案執(zhí)行情況,實(shí)時(shí)更新數(shù)字模型。

圖3 數(shù)字模型在生產(chǎn)調(diào)度應(yīng)用

2.3 基于數(shù)字孿生的生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化算法

建立數(shù)字孿生模型后,可采用不同算法優(yōu)化生產(chǎn)調(diào)度[9]:

1)種群遺傳算法:利用適應(yīng)度函數(shù)評估不同調(diào)度方案,通過選拔、交叉來不斷優(yōu)化方案。

2)蟻群算法:模擬螞蟻尋食過程,循序漸進(jìn)地得到最優(yōu)調(diào)度方案。

3)粒子群優(yōu)化模擬鳥群尋食行為,利用粒子加速和貪婪策略優(yōu)化方案。

數(shù)字孿生模型不斷優(yōu)化上述算法,評估最優(yōu)調(diào)度方案,并同步應(yīng)用到實(shí)體生產(chǎn)線:

1)如果實(shí)體生產(chǎn)線執(zhí)行情況與數(shù)字模型預(yù)期不符,更新數(shù)字模型。

2)再利用優(yōu)化算法在數(shù)字模型中得出最新優(yōu)化調(diào)度方案。

3)不斷迭代優(yōu)化數(shù)字模型和調(diào)度方案,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)自動化優(yōu)化。

基于數(shù)字孿生技術(shù)優(yōu)化生產(chǎn)調(diào)度可以充分利用數(shù)字模型的優(yōu)勢:

1)實(shí)時(shí)獲取生產(chǎn)線運(yùn)行數(shù)據(jù),生成更準(zhǔn)確的數(shù)字模型。

2)評估多種調(diào)度方案對生產(chǎn)指標(biāo)的影響。

3)實(shí)時(shí)優(yōu)化數(shù)字模型和調(diào)度方案,不斷提高生產(chǎn)效率和完成率。

結(jié)合實(shí)體生產(chǎn)線,數(shù)字孿生技術(shù)有效實(shí)現(xiàn)多品種小批量生產(chǎn)過程調(diào)度自動化和優(yōu)化。

3 基于數(shù)字孿生技術(shù)優(yōu)化生產(chǎn)線布局及工藝參數(shù)

3.1 生產(chǎn)線布局及工藝參數(shù)優(yōu)化的重要性

多品種小批量生產(chǎn)對生產(chǎn)線布局及工藝參數(shù)的要求高[10]:

1)生產(chǎn)線布局:需依據(jù)不同產(chǎn)品特性,合理布局生產(chǎn)設(shè)備與部件供應(yīng)鏈。

2)工藝參數(shù):需要精細(xì)化設(shè)定每一道工藝的主參數(shù),包括加工速率、料距、循環(huán)時(shí)間等。

優(yōu)化生產(chǎn)線布局與工藝參數(shù)有利于:

1)提高設(shè)備利用率和資源效率。

2)降低生產(chǎn)成本與周轉(zhuǎn)期。

3)提高產(chǎn)量與質(zhì)量。

3.2 數(shù)字孿生技術(shù)在生產(chǎn)線優(yōu)化中的價(jià)值

數(shù)字孿生技術(shù)可以為生產(chǎn)線布局與工藝參數(shù)優(yōu)化提供支持:

1)根據(jù)產(chǎn)品屬性與需求,快速建立不同方案的數(shù)字孿生模型。

2)在數(shù)字孿生模型中評估不同方案下的產(chǎn)能、資源利用率、質(zhì)量等關(guān)鍵指標(biāo)。

3)實(shí)時(shí)監(jiān)測生產(chǎn)線運(yùn)行情況,獲取生產(chǎn)線更多數(shù)據(jù)不斷完善數(shù)字模型。

3.3 基于數(shù)字孿生模擬的生產(chǎn)線優(yōu)化方法

主要步驟為:

1)快速建立數(shù)字孿生模型,初始化生產(chǎn)線布局與工藝參數(shù)。

2)利用模擬和優(yōu)化算法,生成多種生產(chǎn)線布局與工藝方案。

3)在數(shù)字孿生模型中評估各方案對生產(chǎn)指標(biāo)的影響。

4)選擇評估結(jié)果最優(yōu)的生產(chǎn)線布局方案和工藝參數(shù)。

5)同步應(yīng)用到實(shí)體生產(chǎn)線,監(jiān)測運(yùn)行效果。

6)根據(jù)實(shí)際運(yùn)行情況,更新數(shù)字孿生模型。

7)不斷迭代優(yōu)化生產(chǎn)線布局和工藝參數(shù)。

圖4 數(shù)字模型在布局與工藝應(yīng)用

基于數(shù)字孿生技術(shù)優(yōu)化生產(chǎn)線布局與工藝參數(shù)的主要優(yōu)勢:

1)能夠快速構(gòu)建多種方案的數(shù)字孿生模型。

2)數(shù)字孿生模擬能力有效評估方案結(jié)果。

3)實(shí)現(xiàn)實(shí)體與數(shù)字生產(chǎn)線實(shí)時(shí)同步與優(yōu)化。

4)不斷提升數(shù)字孿生模型與優(yōu)化方案質(zhì)量。

綜上,數(shù)字孿生技術(shù)能有效利用其模擬和優(yōu)化能力,為多品種小批量生產(chǎn)線布局與工藝參數(shù)優(yōu)化提供支撐,提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。

4 基于數(shù)字孿生技術(shù)的質(zhì)量管理

4.1 數(shù)字孿生技術(shù)在質(zhì)量管理中的應(yīng)用

數(shù)字孿生技術(shù)為多品種小批量生產(chǎn)質(zhì)量管理提供全面支撐[11]:

1)建模與模擬:基于生產(chǎn)線實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),建立數(shù)字孿生模型模擬質(zhì)量變化規(guī)律。

2)實(shí)時(shí)監(jiān)控:利用傳感器和檢測設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)控生產(chǎn)質(zhì)量,在數(shù)字模型中記錄。

3)預(yù)警與預(yù)測:根據(jù)產(chǎn)品屬性和歷史質(zhì)量數(shù)據(jù),利用數(shù)字模型預(yù)見質(zhì)量問題。

4)自動化管理:數(shù)字孿生技術(shù)可以為質(zhì)量優(yōu)化提供自動化的管理方案。

4.2 基于預(yù)警與預(yù)測的數(shù)字孿生質(zhì)量管理方法

基于數(shù)字孿生技術(shù)的質(zhì)量管理主要包括[12]:

1)建立數(shù)字孿生模型,記錄實(shí)體生產(chǎn)線質(zhì)量運(yùn)行數(shù)據(jù)。

2)根據(jù)歷史數(shù)據(jù),學(xué)習(xí)產(chǎn)品質(zhì)量受影響的因素。

3)利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,構(gòu)建產(chǎn)品質(zhì)量與影響因素之間的映射關(guān)系。

4) 在數(shù)字孿生模型中實(shí)現(xiàn)質(zhì)量屬性的預(yù)測與預(yù)警。

5) 提供生產(chǎn)參數(shù)調(diào)整建議,從源頭改進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量。

6)實(shí)時(shí)監(jiān)測實(shí)體生產(chǎn)線質(zhì)量情況,更新數(shù)字孿生模型。

圖5 數(shù)字模型在質(zhì)量應(yīng)用

質(zhì)量管理主要利用數(shù)字孿生技術(shù)的優(yōu)勢:

1)數(shù)據(jù)驅(qū)動:基于大量歷史質(zhì)量數(shù)據(jù)構(gòu)建精準(zhǔn)的數(shù)字孿生模型。

2)實(shí)時(shí)監(jiān)測:實(shí)時(shí)獲取生產(chǎn)質(zhì)量數(shù)據(jù),完善數(shù)字模型。

3)預(yù)測和預(yù)警:實(shí)現(xiàn)對產(chǎn)品質(zhì)量的實(shí)時(shí)預(yù)測和監(jiān)控。

4)不斷優(yōu)化:不斷學(xué)習(xí)和改善數(shù)字孿生模型,提高質(zhì)量管理效率。

基于數(shù)字孿生技術(shù)實(shí)現(xiàn)質(zhì)量管理能提供全方位的支撐,包括實(shí)時(shí)監(jiān)控、預(yù)警與預(yù)測,以及生產(chǎn)參數(shù)自動優(yōu)化等能力。有效提高多品種小批量生產(chǎn)的質(zhì)量與效率。

5 總結(jié)與展望

綜上，通過建立數(shù)字孿生模型,利用其在模擬和優(yōu)化方面的能力評估生產(chǎn)方案并提供自動優(yōu)化。通過實(shí)時(shí)監(jiān)測和數(shù)據(jù)驅(qū)動不斷完善數(shù)字孿生模型,提高優(yōu)化效果。利用數(shù)字孿生技術(shù)優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃、調(diào)度、生產(chǎn)線布局和質(zhì)量管理。數(shù)字孿生技術(shù)可以滿足多品種小批量生產(chǎn)對效率、質(zhì)量等方面的高要求。同時(shí)建立數(shù)字孿生之上的知識圖譜和決策支持系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)高效智能決策。