車間數字孿生參考架構包括物理車間、車間數字實體、車間數字孿生應用,以及各部分間的信息交 互,見圖1。
———物理車間:由車間實體和關聯關系組成,車間實體包括操作人員、制造設備、物料、環境等;關聯 關系包括車間布局、操作流程、工藝流程、物料分配等。
———車間數字實體:包括孿生數據和數字模型。
———車間數字孿生應用:基于物理車間和車間數字實體實現的車間管控應用,包括但不限于排產調 度、物流管理、工藝優化、質量控制、設備管理、產線重構、能耗管理、生產管控、安全管控等。
———信息交互:車間數字孿生各部分之間以及車間數字孿生與企業管理系統交換數據、控制信息和 其他信息的過程,包括孿生互動。參與信息交互的對象包括物理車間、車間數字實體、車間數 字孿生應用、企業管理系統以及車間數字實體內部各部分。
車間數字孿生的基本要求、功能要求、安全要求應符合 GB/T43441.1—2023的規定。
應利用數字孿生基于生產計劃對資源進行智能化管理、調度和優化的服務。通過排產方案制定、實 時調度調整、可視化監控與分析以及決策支持與優化等手段,對資源調度方案進行動態迭代優化、糾偏, 包括排產方案制定、實時調度調整、可視化監控與分析、決策支持與優化。
a) 排產方案制定:應按照生產計劃,基于實時和歷史生產數據,結合工裝與設備狀態、物料庫存、 資源規則約束等因素,生成Z優排產方案。
b) 實時調度調整:應實時監控生產現場的數據變化,如設備故障、物料短缺、計劃變更等異常。 在超過警戒閾值后,自動觸發排產調度方案的調整/優化。
c) 可視化監控與分析:應將生產計劃和調度的執行情況以圖形化的方式展示出來。通過對生產 過程中的各項指標進行數據挖掘和分析,找出影響生產計劃執行的堵點和瓶頸,并提出改進 建議。
d) 決策支持與優化:應基于排產調度的時序數據和歷史數據,結合決策模型進行智能決策支持。 通過持續優化算法的應用,不斷對排產調度方案進行迭代優化。
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