数字孪生：工厂优化的下一个前沿领域

在日益严峻的全球制造业环境中，制造商正面临巨大的需求压力。在人才短缺和供应链受限成为常态的背景下，数字孪生技术正成为快速提升产能、增强韧性并推动高效运营的领先解决方案。在快节奏的持续生产过程中，工厂数字孪生（即工厂的实时虚拟映射）能够帮助制造商实现更快速、更智能且更具成本效益的决策。例如，它可以深化企业对复杂物理系统和生产流程的理解，优化生产排程，或通过模拟“假设”场景评估新产品推出的影响。

工厂数字孪生正成为领导者关注的焦点

这项技术正以惊人的速度发展。麦肯锡近期对高管的调查显示，多数受访者已认识到数字孪生在生产运营中的实际价值。根据麦肯锡2022年对工业领域高管的调查，两大紧迫问题困扰着制造业领导者：

1、材料和劳动力成本上升导致的生产限制；

2、需要通过提升需求预测、库存管理、制造灵活性以及车间实时可视性来优化生产。

调查发现，数字孪生正成为解决这些问题的关键技术。在各行业中，86%的受访者认为数字孪生适用于其业务，44%已实际部署，另有15%计划引入。

工厂数字孪生的工作原理

数字孪生通过构建工厂车间的完整虚拟模型，模拟实时生产条件，支持跨场景的“假设”分析（如流程或布局调整）。在高级应用中，它可直接嵌入实时决策系统（如生产排程），实现人工干预或全自动化管理。

其应用场景因工厂需求而异：

• 新建工厂阶段：数字孪生可以验证布局设计、优化占地面积并估计库存规模。根据孪生体的细节水平，甚至可以评估资产的空间参数，例如，间隙、人体工程学和单元内的员工移动。

• 成熟运营阶段：预测传统电子表格模型无法捕捉的生产瓶颈，通过实时数据对随机流程、库存缓冲或物料运输进行高保真建模。

数字孪生的洞察可支持从长期决策（如生产线平衡）到实时优化（如动态排程）的全周期需求。

在工厂环境中创造实际价值

数字孪生已在多个行业实现显著效益。例如：某工业企业将数字孪生体应用于重新设计生产计划，将装配厂加班成本降低5%-7%。

通过准确模拟生产线上的实时瓶颈，数字孪生还发现了制造过程中隐藏的问题。该模型集成到现有的制造执行系统 （MES） 平台、物联网 （IoT） 设备和库存数据库中，以确定不同产品线的最佳排序，从而最大限度地减少停机时间。这是在客户交付要求的参数以及仓库存储和生产线容量的物理范围内实现的。

某金属制造厂开发的工厂数字孪生有助于确定理想的批量大小和生产顺序，以优化四条并行生产线中数千种潜在产品组合的调度。为了处理这种复杂程度，基于 AI 的代理经过训练，通过强化学习 （RL） 使用数字孪生构建最佳订单序列。与手动调度相比，RL 算法显著降低了成本并实现了产量稳定性。

构建模块化与可扩展的数字孪生

数字孪生通过将多个数据源集成在一起并沿着通用数据路径（“技术堆栈”）安排技术源来分析数据和可视化性能。为了获得最佳结果，技术堆栈应该是模块化的、可扩展的，并提供单一的事实来源。

虽然许多制造商倾向于选择根据定制规格设计的原生数字孪生，但有各种“入门包”可以整合到数字孪生设计中，支持互连数据，提供可行的用户界面，或充当不同生产输入的优化器。

一般来说，模块化技术堆栈是使用明确分段和标准化的构建块组件设计的。可扩展的堆栈具有标准数据集成、应用程序接口（API）和模板，以确保可以毫不费力地添加模块化组件。创建单一事实来源，例如统一命名空间（UNS）架构，可确保对数据进行适当的分类、结构化和访问，从而一致地形成见解。

获取、存储和处理数据：数据是技术堆栈的基础，包括来自PLC和MES平台的生产数据，以指示生产线的状态和按资产划分的最近周期时间。库存数据显示原材料可用性、当前正在进行的工作和成品，而需求数据直接从客户或通过ERP获取。

系统性的数据清理对于确保以可重复和预期的方式进行建模至关重要。数据经过清理、结构化和编译，通常被编译成供仿真工具使用的中间数据表。

创建标准语言：数据服务集成软件支持将来自不同流的数据合并到一个通用数据路径中，以进行处理和分段。这允许将数据作和组织成一种有用的分类 “语言”以进行集成。创建一个集成不同数据源的通用数据模型，可以显著提高运营洞察。一种架构方法UNS以清晰易懂的方式对所有业务数据应用通用命名约定，这大大降低了扩展用例的复杂性。

仿真软件中的分层：模拟工厂车间的最准确方法是使用离散事件模拟软件或本地构建的代码。这会生成工厂的虚拟渲染，以运行数千个模拟生产序列，以识别瓶颈和生产限制。

优化：基于数字仿真的分层优化器软件使数字孪生能够运行数百万个假设的生产序列，并隔离出最佳序列，从而最大限度地延长生产时间。尽管优化方法已经存在了几十年，但最近的进步，如遗传算法、基于Baysien的“选项化”、主动学习和深度强化学习，正在改变游戏规则，创造优化工厂的新方法。例如，结合机器学习 （ML）  算法可以使序列响应历史模式和实时差异，从而创建一个可重复的业务规则系统，从而逐步改变生产输出。将这些ML和优化方法与工厂的模拟副本相结合，并利用最新的高性能计算，使公司能够实时将性能提升到新的水平。

工厂管理者将多个不同的数据源连接到一个共同的操作视图中，该视图在虚拟环境中复制生产线。这使团队能够监控每个单元在生产过程的每个步骤中花费的时间，测量加工步骤处于“饥饿”（闲置等待接收下一个单元）或“阻塞”（等待单元在工作完成后进入生产下一步）的时间。

通过整合这些信息，团队得以识别出能减少总体加工时间的不同序列，特别是通过最小化关键瓶颈工位的阻塞和待料时间来实现。通过利用一个基础优化器方案来识别和制定可重复的排序规则，以优化瓶颈工位的生产序列，该团队将总加工时间减少了约4%。

随着虚拟模型与人工智能（AI）技术的融合，数字孪生将迎来进一步升级。功能强大的AI语言模型有望更无缝地与工厂管理层交互，实时提供建议，并向操作员和管理者发出警报——提示潜在改进方向、应对意外中断的方法以及预估的恢复时间线。随着这些模型和AI智能体日趋成熟并与系统深度集成，它们很可能会向上游延伸，以理解供应链的潜在中断风险；同时向下游拓展，洞察需求模式的变化或客户行为的转变。未来，数字孪生必将从一项“锦上添花”的技术，演变为各类制造商不可或缺的工具，甚至演化为需要在完全虚拟化的供应链中进行交互。