先进制造技术第7章.ppt

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1、第第7 7章章 智能制造智能制造内容要点：内容要点：-智能制造内涵及技术特征智能制造内涵及技术特征 -智能制造技术体系智能制造技术体系 -智能制造三个范式智能制造三个范式 -智能制造使能技术智能制造使能技术7.1.1 7.1.1 智能制造的内涵智能制造的内涵7.1.2 7.1.2 智能制造的目标智能制造的目标7.1.3 7.1.3 智能制造的系统特征智能制造的系统特征7.1 智能制造概述7.1.1 7.1.1 智能制造的内涵智能制造的内涵智智能能制制造造定定义义：是面向产品全生命周期，以新一代信息技术为基础，以制造系统为载体，在其关键环节或过程，具有一定自主性的感知、学习、分析、决策、通信和协

2、调控制能力，能动态地适应制造环境的变化，从而实现预定的优化目标。智能制造智能制造内涵内涵：1）是面向产品全生命周期而非狭义的加工生产环节；2）是以云计算、物联网、大数据新一代信息技术为基础；3）其载体是不同层次的制造系统。4）其应用是制造系统关键环节或过程，而不一定是其全部；5）必须具备自主感知、学习、分析、决策、协调控制能力。不同层次的智能制造系统不同层次的智能制造系统7.1.2 7.1.2 智能制造的目标智能制造的目标1）满满足足客客户户个个性性化化定定制制需需求求 通过智能化设计以缩短产品研制周期，通过智能化制造装备以提高生产柔性，以适应单件、小批量生产模式。2）实实现现复复杂杂零零件件

3、的的高高品品质质制制造造 可实时掌握工况时变规律进行自护决策，使制造装备自律运行，可显著提升复杂零件的加工质量。3）保保证证高高效效率率，实实现现制制造造的的可可持持续续性性 通过传感设备可实时掌控能源利用状态，通过对能耗进行智能优化与调度可获得最佳的生产方案。4）提提升升产产品品价价值值，拓拓展展产产品品价价值值链链。通过产品智能设计实现产品智能化升级和创新，可通过远程故障诊断等智能服务，创造产品的新价值。（1）大大系系统统 即具有大型性、复杂性、动态性、不确定性等基本特征，为分析些大系统特性，用复杂性科学、大系统理论、大数据等分析方法。（2）“感感知知分分析析决决策策执执行行与与反反馈馈”

4、的的信信息息大大闭闭环环 以设计为例，“感知”即了解客户需求；“分析”即分析产品数据建立设计目标；“决策”即进行智能优化设计；“执行与反馈”即通过使用反馈改进信息。（3）系系统统进进化化和和自自学学习习 通过感知、分析外部信息，主动调整系统结构和运行参数，不断完善自我，动态适应环境的变化。（4）集集中中智智能能与与群群体体智智能能结结合合 拥有CPS物理实体所具有的智能，既能自律又能与其它实体进行通信与协作。（5）人人与与机机器器的的融融合合 表现出人与机器一种平等共事、相互“理解”、相互协作的关系，使两者在不同的层次上各显其能，相辅相成。（6）虚虚拟拟与与现现实实的的融融合合 在系统使用前，

5、可虚拟仿真系统功能和性能；在系统使用中，可在虚拟环境下呈现实际系统的实时状态。7.1.37.1.3智能制造的系统特征智能制造的系统特征7.2 7.2 智能制造技术体系智能制造技术体系7.2.1智能设计技术智能设计技术7.2.2智能装备与工艺技术智能装备与工艺技术7.2.3智能生产技术智能生产技术7.2.4智能服务技术智能服务技术7.2.17.2.1智能设计技术智能设计技术智能制造技术体系智能制造技术体系：可认为是由智能设计、智能装备与工艺、智能生产和智能服务几个主要功能模块组成。智能制造总体技术框架智能制造总体技术框架智能设计智能设计的相关的相关技术技术：（1）设设计计需需求求获获取取技技术术

6、 可用大数据分析、机器学习、数据挖掘等智能设计方法在多源海量数据中搜寻与分析设计需求。（2）设设计计概概念念智智能能创创成成技技术 将已获取的设计需求转化为概念产品是设计智能的具体化过程，人工智能运用将使这一过程更具科学化。（3）基基于于模模拟拟仿仿真真的的智智能能设设计计技技术术 模拟仿真已成为处理复杂设计系统性能优化的有效方法，多学科目标耦合智能优化策略可望获取系统最优。（4）面面向向“性性能能优优先先”的的智智能能设设计计技技术术 产品工艺“如何实现”已不再是不可逾越的障碍，智能设计将使传统“工艺优先”的设计转向为“性能优先”的设计。智能装备核心思想：智能装备核心思想：能够对加工状态自感

7、知与自分析，根据加工要求进行自决策，依据决策指令进行自执行，通过工作循环，不断提升制造装备环境适应能力，实现高效、高品质和安全可靠的加工。关键工艺技术：关键工艺技术：1 1）工况自检测）工况自检测 通过加工过程中一系列物理量以及刀具-工件系统的应力应变进行在线检测，为工艺知识自学习和制造过程自主决策提供支撑。2 2）工艺知识自学习）工艺知识自学习 通过对所检测参数、时变工况与工件品质间映射关系分析，建立联想记忆知识模板，实现知识积累和自适应进化。3 3）制造过程自主决策以及制造装备自律执行）制造过程自主决策以及制造装备自律执行 通过在线检测与识别，根据已有工艺知识进行加工参数在线优化，生成控制

8、决策指令，对工艺参数进行实时调控，以使制造装备处于最佳工作状态。7.2.2 7.2.2 智能装备与工艺技术智能装备与工艺技术数字装备与工艺数字装备与工艺智能装备与工艺智能装备与工艺数数控控机机床床按按照照预预先先给给定定的的指指令令进进行加工行加工机床设备能够自动采集工况信息，根据实时状态优化调整加工参数，能够自律执行工工业业机机器器人人在在固固定定位位置置按按照照预预先先设定的程序自动进行重复式工作设定的程序自动进行重复式工作机器人和人协同工作，其位置不再固定，行为不再预设，能够自适应环境变化 制制造造工工艺艺的的验验证证基基本本在在物物理理环环境境中完成中完成 在虚拟环境或者虚实结合环境下

9、完成制造工艺的验证“数字装备与工艺数字装备与工艺”与与“智能装备与工艺智能装备与工艺”主要特征比较主要特征比较智智能能生生产产：是将智能技术引入制造系统，以实现生产资源的最优配置、生产任务和物流的实时优化调度、生产过程精细化管理和决策。（1）智能生产的适应性技术）智能生产的适应性技术 具有对系统资源和结构快速调整和重组能力，通过柔性化工艺、混流生产规划与控制、动态计划与调度等途径，能够主动适应生产环境的变化。（2）智能生产的动态调度技术）智能生产的动态调度技术 1）智智能能数数据据采采集集技技术术 利用智能传感器建立车间层的传感网络，自动获取生产现场的设备工况参数和生产过程数据等各种信息。2）

10、智智能能数数据据挖挖掘掘技技术术 对所采集的海量数据实时处理、分析和挖掘，并以可视化形式提供数据分析结果。3）智智能能动动态态调调度度技技术术 根据分析结果，对生产及时调整，在现有条件下满足生产需求，对环境变化快速做出响应。4）人人机机一一体体化化技技术术 突出人的核心地位，使人机平等共事、相互理解，在不同层面上各显其能、相辅相成。7.2.3 7.2.3 智能生产技术智能生产技术（3）智能生产的预测性制造技术）智能生产的预测性制造技术 智智能能预预测测性性制制造造：通过物联网实时获取各种生产状态数据，通过分析和训练建立生产预测模型，依次模型和实时生产数据对系统未来状态以及可能发生的异常事件进行

11、预测。1）多多变变量量统统计计过过程程控控制制 通过对生产参数的实时监控，应用统计法及模式识别等手段，对生产信息偏移发出报警，并分析产生异常的原因。2）设设备备预预防防性性维维护护 通过大量历史数据建立设备可靠性失效模型，评估设备继续服役风险，预测设备剩余寿命，决策设备维护时机和方式。3）生生产产系系统统性性能能预预测测 通过多种分析方法建立系统性能预测模型，将实时状态数据作为模型输入进行预测，并将其结果用于计划制定和生产过程的动态调整。7.2.4 7.2.4 智能服务技术智能服务技术（1）智能物流与供应链管理技术）智能物流与供应链管理技术 1）建立物流信息化系统，为物流设备配置自动化、柔性化

12、和网络化的物流设施和装备。2）通过工业互联网实现供应链的全面互联互通，建立智能化的物流管理系统和畅通的物流信息链。3）通过先进分析和建模技术，帮助决策者分析风险与制约因素，评估各种备选方案，甚至自动制定决策。（2）智能能源管理）智能能源管理 1）通过能源检测技术，实现对主要环节、重点设备能源消耗可视化管理。2）通过生产与能耗预测技术，实现全流程生产与能耗的系统优化，3）对能源供给、调配、转换和使用等重点环节进行节能优化。（3）产品智能服务技术）产品智能服务技术 1）应用云服务平台，对产品运行数据及用户使用习惯数据等进行采集、处理与分析。2）以服务应用软件为载体，应用大数据、移动互联网等技术，为

13、用户提供各种增值服务，自动生成产品运行与应用状态报告，提高产品服务质量。7.37.3智能制造三个基本范式智能制造三个基本范式7.3.1数字化制造数字化制造7.3.2数字化网络化制造数字化网络化制造7.3.3数字化网络化智能化制造数字化网络化智能化制造智智能能制制造造三三个个基基本本范范式式：是周济院士在第六届智能制造国际会议（2018）报告中提出：数字化制造、数字化+网络化、数字化+网络化+智能化。第一基本范式第一基本范式：数字化制造（第一代智能制造），是智能制造的基础。7.3.1 7.3.1 数字化制造数字化制造传统制造系统（人传统制造系统（人-物理系统物理系统HPS）模型：）模型：数字化制

14、造数字化制造系统：系统：在HPS人与物理系统之间增加了一个信息系统，承担 着人的部分感知、分析和决策等功能。数字化制造系统（数字化制造系统（HCPS1.0HCPS1.0）模型）模型智能制造第二基本范式智能制造第二基本范式：“数字化+网络化”（第二代智能制造）。“工业4.0”和“工业互联网”均阐述了“数字化+网络化”制造范式，各自提出了实现“数字化+网络化”制造的技术路线。在数字化+网络化”的HCPS模型中，CPS是非常重要的组成部分，通过3C（C Computer、C Communication、C Control）技术的有机融合与深度协作，通过实时感知、动态控制和信息服务，可使系统具有计算通

15、信、精确控制、远程协作和自治管理功能。通过CPS使制造系统中人员、信息和设备进行实时连通、相互识别和有效交流，以高度灵活的“数字化+网络化”制造模式组织企业生产与管理。7.3.2 7.3.2 数字化网络化制造数字化网络化制造智能制造第三基本范式智能制造第三基本范式：“数字化+网络化+智能化”（新一代智能制造）。主要特征主要特征：具备“认知”和“学习”能力，提高了智能制造的创新与服务能 力，使之成为真正意义上的智能制造。7.3.3 7.3.3 数字化网络化智能化制造数字化网络化智能化制造新一代智能制造系统（新一代智能制造系统（HCPS2.0HCPS2.0）模型）模型智能制造发展演变过程智能制造发

16、展演变过程综上所述综上所述：智能制造三个基本范式描述了制造系统从“人-物理”二元系 统发展到“人-信息-物理”三元系统，由“授之以鱼”演变为“授之以 渔”发展演变过程。7.4.1 7.4.1 云计算技术云计算技术7.4.2 7.4.2 大数据技术大数据技术7.4.3 7.4.3 物联网技术物联网技术7.4.4 7.4.4 数字孪生技术数字孪生技术7.47.4智能制造使能技术智能制造使能技术1、云计算概念、云计算概念云计算：云计算：可根据业务负载在互联网上申请或释放所需计算资源，按需支付 所使用资源费用，在提高服务质量同时大大降低资源应用和维护成本。云计算云计算模型模型：由资源提供者、资源使用者

17、和云运营商三方组成。资源提供者资源提供者：将拥有的服务资源通过云计算平台接入虚拟化服务云池；资源使用者资源使用者：根据应用需求通过云计算平台请求云计算服务；云运营者云运营者：负责管理并经营云池中的服务资源。7.4.1 7.4.1 云计算技术云计算技术云计算模式特征：云计算模式特征：1)弹弹性性服服务务 服务规模根据业务负载动态变化，所使用资源与业务需求相一致，可避免服务器过载或冗余而导致服务质量下降或资源浪费。2)资资源源云云池池化化 计算资源是以共享资源云池方式进行管理，资源的放置、管理与分配策略对用户透明。3)按按需需服服务务 以服务形式为用户提供应用程序、数据存储、基础设施等应用资源，根

18、据用户 需求自动分配资源。4)服务可计费服务可计费 自动管理资源使用量，根据使用资源多少进行服务计费。5)泛泛在在接接入入 用户可以利用各类终端设备随时随地通过互联网访问云计算服务。2、云云计计算算技技术术架架构构 由访问接口、服务管理模块及核心服务模块组成。访问接口访问接口模块：模块：为用户提供访问终 端接口；服务管理服务管理模块模块：提供服务管理支持；核核心心服服务务模模块块：将云计算硬件设施、运行平台以及应用程序抽象成不同服务，以满足多样化用户应用需求.基础设施为服务（IaaS）平台为服务（PaaS）软件为服务（SaaS）3、云计算关键技术、云计算关键技术 1）虚虚拟拟化化技技术术 是实

19、现云计算资源池化和按需服务的基础，通过虚拟服务器可封装用户各自的运行环境，指定所需的CPU数目、内存容量、磁盘空间，实现资源的按需分配。2）海海量量数数据据存存储储技技术术 采用分布式冗余存储其海量数据，将大文件划分成若干固定大小(如64MB)数据块，分布存储在不同的计算节点上，为了保证数据可靠性。3）数数据据处处理理与与编编程程模模型型 云平台不仅要实现海量数据的存储，还要提供面向海量数据的分析处理功能。目前云计算数据处理与编程大多采用MapReduce模型。4）资资源源管管理理与与调调度度技技术术 有效的资源管理与调度技术可以提高PaaS海量数据处理平台的性能，这将涉及副本的管理技术以及任

20、务调度算法等相关技术。4、云制造系统、云制造系统 云制造云制造：是云计算技术的应用和拓展，是网络化、服务化的新型制造模式。云制造系统云制造系统模型模型：由制造资源提供端、资源使用端以及云制造服务平台组成。云制造服务内容与技术基础云制造服务内容与技术基础 云云制制造造系系统统计计算算资资源源外外，还还共共享享制制造造过过程程中中各各种种模模型型、数数据据、软软件件、信信息息、知识等软制造资源以及数控机床、机器人、仿真实验设备等硬制造资源。知识等软制造资源以及数控机床、机器人、仿真实验设备等硬制造资源。1、大数据概念、大数据概念 大大数数据据：其数据量超出常规数据工具的获取、存储、管理和分析能力的

21、数据集，是蕴含海量信息的数据集合。制造业大数据兴起制造业大数据兴起原因：原因：制造系统自动化产生了大量数据，所蕴藏的价值未得到充分挖掘；实时数据获取成本已不再那样昂贵；数据运算能力大幅提升，具备了大数据实时处理能力；制造系统流程越来越复杂，仅依靠人的经验无法满足需求。大数据技术大数据技术“4V 特征特征：Volume(量)，表示大数据的规模特征；Variety（多样化），数据类型多种多样，包括结构化和非结构化数据；Velocity（速度），大数据产生与采集频繁迅速；Veracity（真实性），大数据需要剔除“病态”或“虚假”数据。7.4.27.4.2大数据技术大数据技术2 2、大数据处理技术架

22、构、大数据处理技术架构大数据处理技术体系涵括大数据采集与预处理、大数据存储与管理、大数据计算模式、大数据分析与挖掘、大数据可视化分析以及大数据隐私与安全等各个方面。（1）大大数数据据采采集集与与处处理理 大数据是从不同数据源进行采集、提取、转换和加载等过程，并自动生成元数据将之加载到数据仓库或数据集中。（2）大大数数据据存存储储与与管管理理 大数据存储与处理对实时性和有效性提出更高要求，需要为其提供高效的数据访问接口以及分布式存储架构，以消除接口瓶颈。（3）大大数数据据计计算算模模式式与与架架构构 并行计算是大数值处理的普遍做法，目前广泛应用的计算框架是MapReduce分布式并行计算架构模型

23、以及Apache基金会发布的Hadoop模型。（4）大大数数据据分分析析与与挖挖掘掘 目前，大量语音、图片、视频等非结构化数据尚未得到有效的利用，亟待大数据分析与挖掘新技术的研究与开发。（5）大大数数据据隐隐私私与与安安全全 在大数据环境下安全威胁不仅限于个人隐私泄露，大数据在存储、处理、传输等过程都将面临安全风险，与其它数据安全问题比较更为棘手，更应对数据安全和隐私保护问题加以重视。3、大数据在智能制造中的应用、大数据在智能制造中的应用 大数据在智能制造中有广泛的应用前景，从市场信息获取、产品研发、制造运行、营销服务直至产品报废全生命周期都可以发挥巨大作用。例例如如：福特公司每个职能部门都配

24、有专门的数据分析小组，在硅谷数据创新实验室收集有大约400万辆装有车载传感设备的汽车数据，可以了解司机驾驶感受、内外部环境变化，可将这类大数据用以车辆操作性、能源利用和排气质量等设计改进与提高。再再如如：大数据在生产过程优化的应用，针对生产过程指标预测需求，研究基于数据的生产模型建模方法，在特征分析和特征提取基础上，通过有关生产过程的历史数据和实时数据，采用数据挖掘以及预测机制建立生产指标优化模型，求取生产优化参数，以获得生产过程的最佳性能。1、物联网概念、物联网概念 物物联联网网：“物与物相连的互联网”，物联网是通过传感设备，按照约定的协议，可将任何物体与互联网连接起来，进行信息交换和通信，

25、以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网定义两层含义：物联网定义两层含义：1）其核心仍是互联网，是互联网延伸和扩展；2）是将互联网用户端延伸至任何物品，可实现人与人、人与物、物与 物之间的信息交换。物联网物联网可使可使万物可连，万物可连，可可让整个物理世界变得更加智能。让整个物理世界变得更加智能。互联网使人互联网使人类类进入信息世界，物联网将实现信息世界与物理世界的融合。进入信息世界，物联网将实现信息世界与物理世界的融合。7.4.3 7.4.3 物联网技术物联网技术2、物联网的基本特征、物联网的基本特征 1）全全面面感感知知 感知是物联网最根本目标。物联网上的每一件物品植入有

26、二维码、感应器等标志，利用无线射频识别（RFID）、传感器、定位器等，可对该物品进行信息采集和读取。2）可可靠靠传传递递 物联网通常是用现有因特网等网络，对所采集的感知信息进行有效处理和实时传送，实现信息的可靠交互和共享。3）智智能能处处理理 物联网是一种智能网络，可实时获取网络各节点信息，使之“博闻广识”，通过智能分析与处理软件系统，使网络能够与人一样“聪明睿智”，眼观六路、耳听八方，还具有思考和联想的功能。3、物联网体系结构、物联网体系结构 1）感知层：）感知层：通过RFID和各种传感器，实现信息感知、采集及控制实施。2）网网络络层层：担负数据传输和通信任务。3）应应用用层层：由各类应用服

27、务器、用户终端以及应用接口组成。3、物联网关键技术、物联网关键技术 1）节节点点感感知知技技术术 通常通过条形码、二维码、图像识别、磁卡识别、射频识别（RFID）以及各类传感器感知各节点的静态和动态信息。RFID结构原理结构原理：是通过无线射频技术完成其识别感知过程。RFIDRFID结构原理结构原理 2 2）无无线线传传感感网网络络（WSNWSN）WSN是由传感器节点以自组织方式所构成的无线网络，具有低成本、低功耗、多功能等特点，在物联网中有着重要地位。3 3）异异构构网网络络的的规规约约与与通通信信 需使用IPv6互联网协议，此外WSN、ZigBee、移动自组织网络等不同网络的通信方式需要有

28、统一的联网机制。4 4）数数据据融融合合与与计计算算处处理理技技术术 物联网分析计算量庞大、沉重，需要云计算技术的支撑，以有效降低物联网资源的投入和运行成本。云计算对物联网数据处理框架云计算对物联网数据处理框架1、数字孪生概念的提出与发展、数字孪生概念的提出与发展2003年美国Grieves教授在全生命周期管理课程上提出数字孪生概念；2011年美国空军研究实验室与美国国家航空航天局合作提出，构建未来飞行器数字孪生模型，实现对飞行器健康状态、剩余使用寿命的诊断和预测；近年来，美国GE、德国Siemens等公司积极推广，使数字孪生技术在工业制造领域也得到了快速的发展；GE公司通过自身云服务平台，采

29、用大数据、物联网等技术，基于“数字孪生模型”实现对发动机的实时监控、及时检查和预测性维护；Siemens公司提出了“数字化双胞胎”概念，实现物理空间从产品设计到制造执行全过程的数字化。ANSYS公司提出创建“数字孪生体”，帮助用户进行故障诊断，避免非计划停机，优化系统性能。我国北航陶飞教授提出了“数字孪生车间”的实现模型，为制造车间CPS的实现提供了理论和方法参考。7.4.4 7.4.4 数字孪生技术数字孪生技术2、数字孪生定义及内涵、数字孪生定义及内涵 数字孪生数字孪生：是利用数字技术对物理实体对象的特征、行为和形成过程等进 行描述建模的技术。数字孪生模型数字孪生模型：是指物理实体在虚拟空间

30、的全要素重建的数字化映射，是 一个多物理、多尺度、超现实、动态概率仿真的集成虚拟模型。航天飞行器航天飞行器数字孪生的概念模型数字孪生的概念模型数字孪生数字孪生内涵：内涵：1）数字孪生模型是物理实体在虚拟空间的一个集成仿真模型，可实现对其 全生命周期数据的集成管理；2）该模型是通过与产品实体不断进行信息交互而得到完善的；3）该模型的最终表现形式是产品实体的完整和精确的数字化描述；4）该模型可用来模拟、监控、预测和控制产品实体形成过程和状态行为。与数字化模型区别：与数字化模型区别：数字化模型：是产品的静态模型，CAD设计完成便生成该数字化模型；数字孪生模型：该模型是通过产品实体信息采集装置的集成，

31、包含产品全生命周期的过程和状态全部信息，与产品动态特征紧密相关，在产品没有造出之前就没有对应的数字孪生模型。3、数字孪生技术体系、数字孪生技术体系 为数据保障层、建模计算层、数字孪生功能层以及沉浸式体验层结构组成。1）数数据据保保障障层层 支撑整个技术体系的运作，包括高性能传感器数据采集、高速数据传输以及全生命周期的数据管理。2）建建模模计计算算 是整个体系的核心，主要由建模模块和一体化计算平台构成。其计算平台有嵌入式计算和云服务器计算方式，以完成复杂的建模计算任务。3）数数字字孪孪生生功功能能层层 是整个体系的价值体现，具有寿命估测、执行任务能力评估、维护保障、生产过程监控以及辅助决策等功能

32、。4）沉沉浸浸式式体体验验层层 该层直接面向用户提供具有沉浸友好的交互环境，使用户在操作时有一种身临其境的系统真实场景。4、数字孪生关键技术、数字孪生关键技术（1）多多领领域域多多尺尺度度的的融融合合建建模模 多领域建模是指是从不同领域对物理系统进行多领域融合建模；多尺度建模是指用不同的时间尺度模拟系统的物理过程。（2）数数据据驱驱动动与与物物理理模模型型融融合合的的状状态态评评估估 其难点是如何将传感数据特性与系统机理模型结合起来，以获得很好的状态评估效果。（3）数数据据采采集集和和传传输输 其难点在于传感器的种类、精度、可靠性等受到当前技术水平限制，当前网络还无法满足数据传输实时性和安全性

33、要求。（4）全全生生命命周周期期数数据据管管理理 由于数字孪生系统对数据实时性要求很高，如何优化数据架构、存储和检索方法，是其应用于数字孪生系统面临的挑战。（5）VR呈呈现现 难点在于需要大量高精度传感采集数据为虚拟现实技术提供必要的数据来源和支撑，同时虚拟现实技术本身的技术瓶颈也亟待突破和提升。（6）高高性性能能计计算算 计算性能的提高受限于当前计算设备发展水平和算法优化水平，就目前而言基于分布式计算的云服务器平台是其重要保障。5、数字孪生车间、数字孪生车间 以北陶飞教授提出的数字孪生车间概念以阐述数字孪生技术的具体应用。（1）数字孪生车间结构组成）数字孪生车间结构组成 数字孪生车间（DTW

34、）可由物理车间、虚拟车间、车间服务系统(WSS)、车间孪生数据四部分组成。1）物物理理车车间间 是客观存在的车间所有实体的集合，主要负责接收WSS下达的生产任务，并严格按照虚拟车间仿真优化后的预定义生产指令执行生产活动并完成生产任务。2）虚虚拟拟车车间间 是物理车间的数字化镜像，主要负责对实际物理车间生产计划进行仿真、评估和优化，并对生产过程进行实时监测、预测与调控等。3）车车间间服服务务系系统统(WSS)负责对车间智能化管理与控制提供支持和服务，在车间孪生数据的驱动下生成满足完成资源配置方案和初始生产计划，对生产计划进行仿真、评估及优化，实时调整生产计划以适应实际生产需求的变化。4）车车间间

35、孪孪生生数数据据 包括物理车间、虚拟车间、WSS相关数据以及三者衍生数据，为DTW提供了全要素、全流程、全业务的数据集成与共享平台，以消除了传统车间存在的信息孤岛。（2 2）数字孪生车间运行机制）数字孪生车间运行机制 现以DTW完成某生产任务须经车间要素管理、生产计划及生产过程控制三个阶段阐述DTW的运行机制。1 1）车间要素管理优化阶段）车间要素管理优化阶段 在该阶段，WSS从车间孪生数据中提取历史数据，对生产要素进行配置得到初始资源配置方案，对初始方案进行分析、评估与优化后下达至物理车间执行，将实时执行数据反馈至WSS在此评估修正，直至最优，并将全部数据存入车间孪生数据库。2 2）生产计划仿真迭代优化阶段）生产计划仿真迭代优化阶段 虚拟车间从车间孪生数据提取初始生产计划进行仿真，将仿真结果反馈至WSS进行修正与优化，再次由虚拟车间仿真分析，直至得到最优的生产计划，将优化的生产计划车间孪生数据库。3 3）生产过程控制实时迭代优化阶段）生产过程控制实时迭代优化阶段 物理车间从车间孪生数据提取生产计划指令，组织生产，并将实时生产状态数据传送给虚拟车间进行实时仿真模拟，比对实时仿真结果与预定义结果，若产生偏差以实时调控指令对生产过程进行优化控制，直至实现生产过程达到最优。