開篇引入 在集團降本增效的政策引導下，某公司希望通過孿生技術賦能車間生產管理，穩定提升產線生產能力，確保任務高效交付。分管公司信息化建設的李總，曾經擔任過多個車間的車間主任，對車間的生產業務非常熟悉，但是說到建設孿生應用賦能車間產線，也是一頭霧水。
正好這天數字化管控專家小智來公司做匯報交流，會后李總邀請小智來辦公室詳談，希望能獲得一些啟發。
“李總您真是找對人了，我們最近剛為某條數字化智能產線建設提供了孿生管控應用建設的落地指導，通過引進孿生技術，讓車間管控更實時高效…….”
案例背景 該公司主要負責電子設備整機及部件的總裝生產，已建成ERP、MES、PDM、WMS等業務系統，基本實現了車間生產業務的線上開展執行。由于產線任務多、交期緊，需要對產線狀態、任務進度、異常問題、設備效能等指標進行實時感知，否則會進一步限制車間的高效協同作業，影響任務交付。另外，該公司的產線改造也是工信部的示范項目，公司希望先從產線的全面自動化改造開始，通過數字孿生技術賦能產線管控升級，構建一體化產線級管控能力，最終向全公司推廣，邁向全面的數字化轉型。
痛點剖析 01產線態勢感知不立體 產線生產節奏快，任務緊，而傳統的車間產線管理模式中，管理者通過線下看板、報表了解產線動態，并開展“事后”管理。這些傳統手段，容易導致業務進展的滯后上報和關鍵異常的延遲響應，使得管理者對于產線態勢的感知不立體，無法支撐高效實時的生產管控，不能滿足快節奏的生產交付需求，從而制約了生產運行業務的高效協同與快速調整能力。
02產線異常定位不直觀 傳統的產線管理在應對異常時，存在定位不直觀，不能對異常進行精確分級分類標記，不能及時精準推送相關人員等問題。這主要是由于傳統管理方式依賴于人工監控、紙質記錄以及非實時的信息反饋機制，導致在異常發生時不能及時、準確、直觀地定位問題所在。這種對異常事后感知和處理的方式，容易造成問題被忽視或誤判，延誤處理時機，另外異常信息展示不直觀、不全面，管理層無法獲得足夠的信息支持，難以快速做出科學、合理的決策，進一步降低了異常問題的閉環效率，容易引發更大的生產問題。
03產線數據價值未變現 在生產過程中，工控網的數據積累了不少，但是未能反向進行數據價值挖掘分析，從而以數據支撐業務改進改善。例如，車間在進行新產品試制或設計優化時，主要依靠管理與技術人員的經驗，難以充分分析和使用現有數據，工藝參數靠經驗，制造過程難追溯，無法進行制造全周期的數據收集分析。數據技術基礎設施的缺失限制了數據價值的發揮，并且舊的數據處理和分析工具無法處理大量的數據，無法提供高效業務改善所需的洞察力，導致數據分析價值不能充分發揮。
04雙網數據互聯不貫通 在實際生產過程中，內網主要進行訂單計劃編制、設計工藝開發、公司運營管理等工作，工控網進行生產制造、裝配及調試試驗等執行工作。由于生產活動與內網以及工控網網絡環境的物理隔離設置，生產業務所依賴的關鍵資料分布于多個內網業務系統之中，存在信息孤島。工控-內網數據不通，隔斷了“設計端-制造端”、“運營管理端-生產執行端”的信息傳遞，就好比人的大腦無法感知身體。雙網數據互聯不貫通，制約生產管控與生產執行之間的協同效率，降低了管控效率；另外，影響了生產過程數據組包與數據分析利用，使得設計-制造業務不能有效協同，不能為設計、生產、調測全過程管理活動提供有效的數據分析應用及服務能力。
解決方案 基于數據和模型驅動，建立數字孿生空間，實現對物理空間的描述、診斷、預測、決策。以整體產線為視角，對整體產線，重點設備，人員，進行建模；通過對產線數據的分析應用，結合可視化工具進行指標的呈現，形成產線綜合計劃、質量、進度、負荷情況綜合展示。構建決策分析應用場景，通過生產車間電子大屏方式展示現場實際工作進度及問題，輔助生產管控。
01孿生助力產線立體化感知 數字孿生技術通過構建與真實產線高度一致的數字模型，實現了對產線運行狀態的實時監控和數據分析。傳統的產線感知往往局限于二維平面或單一維度的數據監測，而通過數字孿生技術則能夠實現對產線三維空間內各個環節、各個參數的全面感知。通過構建三維數字模型，管理者可以直觀地看到計劃信息、執行進展、問題偏差，以及工時情況、人員生產效率、工位生產情況、產線負荷等信息，找出影響產線效率的關鍵點，從而實現對產線的立體化、精細化管理。
圖1 車間產線立體感知
02產線異常直觀感知與管理 數字孿生技術結合物聯網、云計算等先進技術，實現了對物理世界的實時動態監測。當監測到異常情況時，數字孿生平臺能夠自動觸發告警機制，通過聲音、圖像、文字等多種形式向管理人員發出告警信息。告警信息通常會明確指出異常的位置、類型、影響范圍等關鍵信息，幫助管理人員快速定位問題并采取相應措施。
在異常處理過程中，數字孿生技術提供了三維空間精準聯動的能力。當異常事件發生時，數字孿生平臺能夠自動定位到三維場景中的具體位置，并展示相關的設備、人員、資源等信息。這有助于管理人員快速了解現場情況，制定科學合理的應急響應方案，并快速調動相關資源進行處理。同時，通過模擬仿真和預案推演等功能，數字孿生還能夠為應急響應提供決策支持。
03全景漫游助力快速巡檢 基于3D建模與數字孿生技術構建了產線全景實時監控的孿生場景，通過對設備、自動測試系統、獨立測試系統、儀器、傳感器、熱臺、AGV車數據進行實時數據采集，并通過孿生技術進行產線生產過程的數字化實時映射復現。管理人員可以通過3D產線漫游的方式，進行產線快速巡檢，身臨其境地掌握產線現場裝配、調測、工藝、檢驗等核心業務環節的動態現狀，并對現場異常問題進行高效協同處置，顯著提升了整體生產管控效率和協同效率。
04實時分析深度釋放數據價值 產線數字孿生管控場景，不僅可以通過實時數據分析準確反映產線運行的動態變化，為生產管理側提供有力支撐，還可以對關鍵生產參數進行實時監控與分析，例如生產數據監控、產品質量控制、設備預測維護、供應鏈管理與物流優化、產品關聯分析等常見的數據挖掘應用，使產線數據價值得到深度釋放。如圖4所示，在產線質量數據分析應用建成之后，基于數字孿生系統實時監控與分析螺釘力矩參數的質量態勢，技術質量人員可以高效感知螺釘力矩參數的質量異常問題，支持異常的快速消除閉環；另外通過對螺釘力矩質量數據的全面收集和實時分析，為質量分析、工藝參數優化等技術質量工作，提供了充分的數據支撐。
圖2 產線質量數據分析應用建設
05兩網融合打通數據壁壘 通過兩網智能融合貫通，實現生產要素的全面歸集和高效管理，提升了生產系統的整體效率和智能化水平。系統從業務系統采集數據，將生產任務指令、生產工藝流程卡、物料清單、裝配圖紙、PBOM、產品規范等非密數據采集并傳遞下發至工控網業務終端，同時從工控網采集生產過程數據、調測數據、設備數據傳回內網，打通設計端-制造端”、“運營管理端-生產執行端”的信息傳遞，為業務流程正常開展提供保障，最終實現訂單、設計、生產業務協同管理。
圖3 工控-內網融合數據交互建設
“你們建設的這個數字化管控產線還是挺吸引人的，除了現有的這些功能，未來還有什么發展前景嗎？”
“未來，數字孿生技術、AI和大數據技術將數據價值發揮更大化，通過三維數字孿生工廠的管理新模式，管理人員能直觀掌握生產產區的設備運行、故障預判及遠程調控，從而實現智能化生產。”
“除了這些管理上的提升，在生產技術上有沒有什么價值？”
“基于數字孿生的數字仿真生產技術，也將給科研生產帶來變革。通過模擬仿真設計，產品研發的周期和成本大大降低；模擬仿真生產，可以幫助工藝持續優化，穩定提高生產工藝成熟度，降低生產成本，實現穩定交付。”
“有這么多好的應用前景，看來數字孿生賦能車間產線的潛在價值真不小啊！”
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