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        APIE2022第3屆

        亞太國際智能裝備博覽會

        The 3rd Asia-Pacific International Intelligent Equipment Exposition

        2022.7.18-22 青島紅島國際會議展覽中心
        動態正文
        智能物流裝備管理的未來
        2022-03-14

        工程裝備、制造裝備、醫療裝備等各類裝備是加快國家基礎建設、提升國家經濟實力和保障醫療健康的重要基礎。在新環境、新趨勢、新背景下,如何充分融合新一代信息技術助力裝備數智化升級,實現裝

        備軟硬系統的自主可控,是實現裝備高質量發展、推動數字經濟與實體經濟融合發展的關鍵。

        一、分析了裝備發展新環境、新趨勢、新挑戰

        不斷變化的國際競爭環境和國內經濟發展趨勢,以及不斷涌現并逐漸成熟的新一代信息技術,對裝備的未來發展提出了以下新的挑戰和新的需求。

        (1)疫情/后疫情時代凸顯裝備遠程/自治運行重要性

        (2)經濟全球化迫使裝備進一步高質量發展

        (3)碳達峰/碳中和要求裝備綠色低碳環境友好

        (4)從裝備大國到裝備強國需要突破裝備自主研制技術瓶頸

        (5)新一代信息技術日漸成熟,數字經濟亟需數字化裝備大力支持

        綜上所述,我國亟需實現現有各類裝備的數字化賦能、網絡化互聯、智能化升級,以及裝備軟硬系統的自主可控,并貫徹綠色低碳可持續發展理念,創新裝備全生命周期各階段運作模式,鑄造大國重器,建

        設裝備強國。

        二、未來裝備全生命周期新需求

        裝備全生命周期可劃分為設計與驗證、制造與測試、交付與培訓、運維與管控、報廢與回收五大階段。為應對裝備發展新環境、新趨勢和新挑戰,未來裝備在全生命周期各階段存在以下具體新需求,如表1所

        示。

        表1 未來裝備全生命周期新需求

        三、數字孿生裝備概念與組成

        本文基于作者團隊前期提出的數字孿生五維模型理論基礎,對數字孿生裝備概念進行探討,如圖1所示。

        圖片

        圖1 數字孿生裝備組成

        數字孿生裝備是一種由物理裝備、數字裝備、孿生數據、軟件服務以及連接交互五個部分構成的未來智能裝備;數字孿生裝備通過融合應用新一代信息技術,促進裝備全生命周期各階段(設計與驗證、制造


        與測試、交付與培訓、運維與管控和報廢與回收)數智化升級,使裝備具備自感知、自認知、自學習、自決策、自執行、自優化等智能特征;基于裝備數字孿生模型、孿生數據和軟件服務等,并通過數模聯


        動、虛實映射和一致性交互等機制,實現裝備一體化多學科協同優化設計、智能制造與數字化交付、智能運維等,達到拓展裝備功能、增強裝備性能、提升裝備價值的目的。


        (1)物理裝備:裝備物理實體


        物理裝備是與物理空間的各要素直接發生作用關系的裝備實體部分,由動力、傳動、控制和執行等部分組成,負責執行控制指令,并提供實際功能,通過結合傳感器系統,物理裝備還可以實現對環境的感


        知。


        (2)數字裝備:裝備數字孿生模型


        由于物理裝備受到時間、空間、執行成本等多方面的約束,僅憑借物理手段實現裝備的可視化監測、歷史狀態回溯、運行過程預演、未來結果預測和智能運維等功能難度較大。因此,需要通過構建裝備的數


        字孿生模型,在信息空間中賦予物理裝備設計、制造及運維等過程看得見、運行機理看得清、行為能力看得全、運行規律看得透的新能力,如圖2所示。

        圖片

        圖2 裝備數字孿生模型

        (3)孿生數據:裝備數字孿生數據



        物理裝備的設計、制造、測試和運維等過程離不開數據的深度參與,數字裝備仿真運行并實現裝備可視化監測、歷史狀態回溯、運行過程預演、故障診斷等功能同樣需要數據驅動。因此,需要將蘊含裝備全


        生命周期、全流程、全業務有效信息的各類數據進行匯聚與融合,形成裝備孿生數據。孿生數據與數字裝備交互聯動,相輔相成,共同支持數字孿生裝備的各種功能和服務,如圖3所示。

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        圖3 裝備數字孿生模型與數據融合映射

        (4)軟件服務:裝備軟件與服務系統


        物理裝備、數字裝備和孿生數據作為數字孿生裝備必不可少的三個部分,分別賦予裝備不同方面的能力,但這三個部分并不是一個完整的應用系統,既難以對其進行高效管理與組織,也無法有效與人交互,


        為人服務。因此,數字孿生裝備需要第四個部分,即軟件服務。軟件服務封裝并整合物理裝備、數字裝備和孿生數據的各種功能,面向不同的業務需求,提供具有可請求、可調用、可匹配、可重構、可復用


        的裝備服務,實現裝備關系多樣化和組織柔性化,從而提供端到端的優質體驗和可重構差異化服務,并支持人機交互和平臺化集成,使數字孿生裝備具備運維高效性、用戶友好性、調度靈活性和決策智能


        性,如圖4所示。

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        圖4 數字孿生裝備軟件服務

        (5)連接交互:支撐裝備內部、人機與多機的協作交互


        連接交互由網絡環境、通信協議、輸入輸出設備及相關技術等組成,作為物理裝備、數字裝備、孿生數據和軟件服務間數據傳輸的媒介,以及與人和其它裝備協作與交互的橋梁,為實現數字孿生裝備時效服


        務、物理裝備遠程管控、人機和多機高效協作等提供支持,如圖5所示。

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        圖5 數字孿生裝備連接交互


        四、數字孿生裝備理想特征


        基于物理裝備、數字裝備、孿生數據、軟件服務和連接交互,數字孿生裝備具備自感知、自認知、自學習、自決策、自執行和自優化六個理想特征,如圖6所示。

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        圖6 數字孿生裝備理想特征


        五、數字孿生裝備理想能力


        基于物理裝備、數字裝備、孿生數據、軟件服務和連接交互,數字孿生裝備具備五個理想能力:物理裝備數字化表達能力、數據融合與可視化呈現能力、遠程管控與多要素協同能力、動態需求快速響應能


        力、自適應-自學習-自優化能力,如圖7所示。

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        圖7 數字孿生裝備理想能力


        六、數字孿生裝備關鍵技術


        為實現上述數字孿生裝備理想特征與能力,結合數字孿生技術特點,從數字裝備、孿生數據、連接交互、軟件服務以及模型和數據雙驅動五個角度分析數字孿生裝備所需的關鍵技術,如圖8所示。數字孿生裝


        備關鍵技術主要分為五大類:物理裝備數字化表達相關技術;數據融合與可視化相關技術;遠程管控與多要素協同相關技術;動態需求快速響應相關技術;自適應-自學習-自優化相關技術。

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        圖8 數字孿生裝備關鍵技術


        七、數字孿生裝備發展三階段


        實現數字孿生裝備不是一蹴而就的,立足當前行業現狀,并結合實現數字孿生裝備發展的具體需求,提出數字孿生裝備發展的三個主要階段,如圖9所示。

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        圖9 數字孿生裝備發展階段

        (1)初級階段:數字化設計研制,實現數字化交付

        裝備數字化交付是實現產業數字化轉型和智能化升級的基礎,也是推動各行業數字孿生裝備發展的必要條件。因此,為盡快實現全產業裝備達到數字化交付要求的階段性目標,需全面升級裝備研發模式,大力推行并堅持貫徹裝備數字化設計與研制。

        (2)中級階段:數據/模型/知識積累,形成裝備數據資產

        為積累足夠的裝備數據、模型和知識,實現數字孿生裝備智能服務,需要各行業:充分認知數據資產對于裝備智能的重要性,提高裝備數據資產積累意識;為相關裝備建立統一、開源、規范的裝備模型庫、數據庫、知識庫,實現裝備全生命周期數據資產的匯聚與管理;建立通用算法庫,為裝備模型的管理和評估、裝備數據的預處理和融合以及裝備知識的挖掘和表示提供支持。

        (3)高級階段:數智增值增效,實現裝備智能服務

        數字孿生裝備發展高級階段的主要內容是通過挖掘裝備數據資產隱藏價值,賦予數字孿生裝備涵蓋預見性、靈活性和自適應性等諸多特性的自主智能,并基于云、霧、邊、端架構發展數字孿生裝備平臺化、分布式、服務化運營新模式,面向不同的用戶提供端到端的優質體驗和可重構差異化智能服務。

        八、相關實踐工作

        (1)復材加工車間數字孿生熱壓罐

        航空復合材料對質量要求極高,因此對生產工藝要求極高。熱壓罐作為航空復合材料制件的主要生產設備,為先進復合材料固化提供高溫高壓環境。熱壓罐的穩定運行、精準控制對航空復合材料的生產至關重要。目前針對熱壓罐的運維大多采用的是定期檢修、事后維修的方式,即便采用故障診斷與預測的方式,也常常因為缺乏有效歷史故障數據,導致故障診斷與預測精度低的問題。針對該問題,作者團隊研究建立了一套數字孿生熱壓罐健康管控系統,分別從數字熱壓罐構建、孿生數據生成、孿生數據驅動的熱壓罐故障診斷與預測,以及復材加工車間數字孿生熱壓罐健康管控系統開發等方面進行了研究,如圖10所示。

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        圖10 復材加工車間數字孿生熱壓罐及其健康管控系統

        (2)紡織車間數字孿生物流裝備

        紡織車間中存在大量裝備,占地面積大、工序多、轉運流程多。車間物流裝備的自動化、數字化、智能化是實現紡織業由勞動密集型向自動化無(少)人化轉變的關鍵。當前普遍存在以下不足:裝備運行監控二維平面化,缺乏所見即所得的監控手段;裝備之間的協作易失??;裝備遠程運維難實現;裝備故障多,且難以提前預測并及時處置;物流作業策略缺乏自適應調度。針對上述不足,作者團隊建立了紡織車間數字孿生物流裝備運維管控系統,分別從紡織車間物流裝備數字孿生模型構建、數據采集與虛實交互、虛擬運行與調試、遠程運維、故障診斷與預測等方面進行了相關研究,如圖11所示。

        圖片

        圖11 紡織車間數字孿生物流裝備及管控系統


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