车间数字孪生参考架构包括物理车间、车间数字实体、车间数字孪生应用,以及各部分间的信息交 互,见图1。
———物理车间:由车间实体和关联关系组成,车间实体包括操作人员、制造设备、物料、环境等;关联 关系包括车间布局、操作流程、工艺流程、物料分配等。
———车间数字实体:包括孪生数据和数字模型。
———车间数字孪生应用:基于物理车间和车间数字实体实现的车间管控应用,包括但不限于排产调 度、物流管理、工艺优化、质量控制、设备管理、产线重构、能耗管理、生产管控、安全管控等。
———信息交互:车间数字孪生各部分之间以及车间数字孪生与企业管理系统交换数据、控制信息和 其他信息的过程,包括孪生互动。参与信息交互的对象包括物理车间、车间数字实体、车间数 字孪生应用、企业管理系统以及车间数字实体内部各部分。
车间数字孪生的基本要求、功能要求、安全要求应符合 GB/T43441.1—2023的规定。
应利用数字孪生基于生产计划对资源进行智能化管理、调度和优化的服务。通过排产方案制定、实 时调度调整、可视化监控与分析以及决策支持与优化等手段,对资源调度方案进行动态迭代优化、纠偏, 包括排产方案制定、实时调度调整、可视化监控与分析、决策支持与优化。
a) 排产方案制定:应按照生产计划,基于实时和历史生产数据,结合工装与设备状态、物料库存、 资源规则约束等因素,生成Z优排产方案。
b) 实时调度调整:应实时监控生产现场的数据变化,如设备故障、物料短缺、计划变更等异常。 在超过警戒阈值后,自动触发排产调度方案的调整/优化。
c) 可视化监控与分析:应将生产计划和调度的执行情况以图形化的方式展示出来。通过对生产 过程中的各项指标进行数据挖掘和分析,找出影响生产计划执行的堵点和瓶颈,并提出改进 建议。
d) 决策支持与优化:应基于排产调度的时序数据和历史数据,结合决策模型进行智能决策支持。 通过持续优化算法的应用,不断对排产调度方案进行迭代优化。
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