[发明专利]一种基于数字孪生的生产过程仿真优化方法

说明书

本发明基于多品种、小批量、变节拍的柔性生产需求，建设基于大数据的制造运营管理系统、数据采集及控制系统，提升生产物流智能化水平和总装工艺装备专业化水准，形成批产产品脉动生产线和研制产品智能总装单元为主体的总装智能化车间，通过虚拟模型和物理实体之间的信息融合和数据交互，为物理实体提供更多的优化决策。

技术领域

本发明属于仿真优化技术领域，具体涉及一种数字孪生技术。

背景技术

现有大型复杂产品的总装通常采用固定式站位，基于刚性型架进行手工垂直装配，装配质量不稳定，装配效率低，工人劳动强度大，装配作业管理困难。

脉动装配生产线(Pulse Assembly Lines)最初从Ford公司的移动式汽车生产线衍生而来，是连续移动装配生产线的过渡阶段。不同的是，脉动装配生产线可以设定缓冲时间，对生产节拍要求不高，当某个生产环节出现问题时，整个生产线可以不移动，或留给下个站位去解决，当装配工作全部完成时，生产线就脉动一次。

现阶段生产过程数据采集率低，数据分析应用能力弱，过程控制及追溯能力不强，导致质量管控成效不高。车间管理中，资源和计划调度依赖人工经验，信息化手段不足，生产计划排程精细化程度不够，动态响应能力不强，导致车间作业管理效能不高。

随着信息时代的发展，数字孪生技术已成为实现智能制造的方法之一。数字孪生就是通过数字化的方式，在信息空间创建物理实体的虚拟模型，利用数据模拟物理实体在现实环境中的行为。通过虚拟模型和物理实体之间的信息融合和数据交互，为物理实体提供更多的优化决策。

发明内容

本发明为了解决现有技术存在的问题，提出了一种基于数字孪生的生产过程仿真优化方法，为了实现上述目的，本发明采用了以下技术方案。

运行状态、关键工位运行状态、装配过程监控、生产过程仿真及优化等功能，实现车间运营过程的有效管理，全面提升智能车间的管控能力，通过对车间运行状态进行实时仿真，计算实际装配中各个工步的进度偏差，根据工步偏差调整总装工艺流程，进一步优化工艺流程、均衡工位节拍、工位装配能力提升等方面提升总装效能。

根据工步偏差调整总装工艺流程，进一步优化工艺流程、均衡工位节拍、工位装配能力提升等方面提升总装效能。

分析产品装配过程，对每个工位的操作内容进行整合及优化。

依据产品的结构组成及工艺特点，分别设计不同领域不同类型的产品产线。

完成智能工厂数字孪生模型建造，工厂内实现设备数据采集分析。

建立任务、工艺流程、人、装置、物料齐套、物流配送、工艺指导模型或文件、测量装置等利用率以及问题发生的时间序列模型，分析各种资源随时间变化的利用率，利用聚类分析方法，判断瓶颈资源的发生模式。

实现关键资源设备的互联互通，实现风险件关键参数可控，实现装配过程中简单质量问题的快速决策处理，同时也为智能车间集成应用建设提供基础硬件条件。

实现数字空间和逻辑空间的同步运行，研究实体空间数据和信号的逻辑处理方法，提出数字空间实时映射运行流程，利用实时数据驱动数字孪生模型的高度拟真化运行，实现产品、设备、人员、系统和环境在数字空间和实体空间的映射与交互。

实现返工返修、质量可视化，以及质量全过程追溯管理。利用积累的历史数据进行统计分析和数据驱动的设备状态建模，开发针对不同类别设备对象的非线性预测模型、参数优化技术和报警策略等，准确把握设备状态的劣化趋势，防止设备出现异常，确保生产顺利进行。

从运营层、控制层开展建设，统一实施部署总装车间生产管理，按照分级存放的原则，在总装车间设置物料缓存库及线边库，按系统规划、分级实施的步骤开展建设，建成高效透明、高度柔性、准时配送、人机协同特征显著的智能车间。