智慧工厂数字孪生的仿真模型设计与连接实现

来源:互联网周刊
关键字:智慧工厂,数字孪生仿真技术,参考
发布时间:2024-11-08 17:10

　　文/卫鸿涛王旭洪磊宁波创元信息科技有限公司

　　摘要：本文以离散制造智慧工厂实验平台为基础，深入剖析其系统架构，采用FlexSim三维建模技术构建智慧工厂的虚拟镜像，通过Socket通信机制，实现物理实体与虚拟模型间的即时信息流通，双向互动，成功搭建智慧工厂的数字孪生体系，为数字孪生实践提供创新思路与实证参考。

　　关键词：智慧工厂；数字孪生仿真技术

　　引言

　　近年来，随着生产力的不断发展，我国制造业逐步由传统制造向智慧制造转型。智慧制造成为引领制造业升级发展的重要路径。智慧制造不仅是制造业转型升级的引擎，更是推动经济高质量发展的关键。通过引入智能制造技术，我国制造业能够实现生产方式的根本性变革，从劳动密集型向技术密集型转变，提升产业核心竞争力和国际地位[1]。同时，智能制造促进了制造业与信息技术的深度融合，推动了新业态、新模式的涌现，为经济发展注入了新的活力。在智慧制造中，智慧工厂的数字孪生仿真技术越来越发挥着重要作用。智慧工厂的数字孪生仿真技术可以实现物理世界与虚拟世界的深度融合与精准映射[2]，其不仅能够提前模拟生产流程、设备运行及产线优化，有效规避实际操作中的风险与成本浪费，还能在虚拟环境中进行无数次迭代测试，加速产品创新周期，为管理者提供决策支持，优化资源配置，提升生产效率和灵活性。总之，智慧工厂的数字孪生仿真技术是推动制造业向智能化、高效化转型的关键力量。

　　1. 数字孪生的核心要素组成

　　在当今工业转型升级的浪潮中，智慧工厂与智能制造正引领着工业界的深刻变革。智慧工厂作为制造业管理智慧与先进科技融合的典范，依托物联网、自动化、网络通信及人工智能等前沿技术，构建起一个高度集成的人、机、物、环境生态系统。这一系统不仅实现了生产与管理的一体化，更为智慧供应链的构建奠定了坚实基础[3]。然而，智慧工厂的高效运行与管理，离不开仿真技术的深度介入，以评估和优化其复杂系统。传统仿真技术的局限性在于其“离线”特性，难以实时反映物理系统的动态变化，难以满足智慧工厂对实时监控与精准决策的需求[4]。

　　在此背景下，数字孪生技术应运而生，成为推动智慧工厂与智能制造发展的关键力量。数字孪生通过构建物理实体的精准虚拟镜像，实现了物理世界与数字世界的无缝对接与实时交互[5]。数字孪生主要由三部分组成，即物理空间的物理实体、虚拟空间的虚拟实体、物理空间与虚拟空间之间的数据和信息交互接口[6]。

　　数字孪生不仅能够接收来自物理实体的实时数据，驱动虚拟模型进行仿真验证与动态调整，还能将虚拟空间中的优化策略反馈至物理世界，指导实际生产过程的精准执行[7]。数字孪生的核心在于其双向动态映射与交互机制，打破了物理与数字之间的界限，构建起一个全面感知、实时分析、智能决策、精准执行的闭环控制系统[8]。通过深度融合物理实况数据与虚拟仿真数据，数字孪生增强了制造过程的同步性与一致性，突破了物理条件的限制，实现了基于数据与模型双驱动的仿真、预测、优化与控制，为智慧工厂的持续优化与升级提供了强大支撑。

　　2. 智慧工厂的组成

　　2.1 智慧工厂的系统模型

　　离散制造智慧工厂实验平台集智能化生产控制中心、智能加工中心与生产线、智能化生产执行过程管控、智能化仓储/运输与物流于一体[9]，搭建工厂系统控制网。如图1所示，围绕生产制造流程，无缝融合智能加工、生产管控、仓储自动化及拆零拣选等功能，采用FlexSim三维仿真技术，构建虚拟工厂镜像[10]，并通过BCR数据接口实现物理与虚拟模型的实时通信，构建智慧工厂的数字孪生体系，为智能制造实践提供新视角。

　　智慧工厂三个子系统功能如下：

　　（1）生产赋码系统。智能化生产控制中心作为智慧工厂的核心环节，扮演着生产过程管理与控制的关键角色。该系统涵盖生产计划精细化编排、产品制造与自动赋码、品质严格检测，以及机械臂精准组盘等核心环节。尤为重要的是，在机械臂组盘阶段，该系统巧妙地将产品个体条码与托盘RFID标签进行信息绑定，构建起产品与批次之间的追溯链条，为后续的全链条溯源管理奠定了坚实的基础。这一流程不仅提升了生产效率，更确保了产品信息的精准追溯与管理的便捷性。

　　（2）智能化仓储系统。自动化仓储体系负责产品的入库与出库流程管理，依托高效调度算法精准规划堆垛机作业，辅以直观电子货位图实现可视化运维。该体系架构涵盖环形分拣线、立体仓储架与堆垛机，由PLC智能控制，并与生产线控制系统及码盘机械臂紧密集成，实现实时通信与协同作业。该系统无缝对接生产赋码系统，接收已编码托盘执行入库；出库时，堆垛机精准执行出库任务，并与拆零拣选系统协同，将散件与托盘货物整合出库，形成“托盘+散件”混合出库模式，高度模拟真实工业物流场景。

　　（3）出库拆零拣选系统。该系统首先接收订单，并精准计算所需整托盘数量，确保后续操作的准确性。随后，利用堆垛机进行托盘叉取，实现自动化搬运，提升作业效率。进入拆零拣选系统后，系统通过精细的拣货操作，将产品按需拆零拣选，满足多样化订单需求。拣货完成后，货物通过输送线汇合，并有序地送入送出库暂存区，最终完成产品出库。整个过程实现了高度的自动化与智能化，显著提升了出库拆零拣选的效率与准确性。

　　2.2 智慧工厂的运作流程

　　智慧工厂运作流程主要包括产品生产赋码、机械手组盘入库和产品出库三个环节。

　　（1）产品生产赋码。订单确认后，生产团队依据订单明细与BOM清单，精准从原材料库区拣选必要物料，进行产品组装作业。成品随后通过自动化传送系统输送至激光赋码站，进行精准打码处理。品质检验环节紧随其后，不合格品经剔除机制即时分离；而达标产品则继续流转至机械臂组盘区。在此过程中，托盘RFID标识与每件产品上的条码实现精准配对，构建起产品全生命周期的追溯链条，为后续的产品管理与质量回溯奠定坚实基础。

　　（2）机械手组盘入库。智能机械臂精准捕获传送带上的成品，逐一放置于托盘中。满载后，托盘被移送至环形传输轨道，自动导向自动化立体仓库。堆垛机识别托盘RFID标识，精确安置于指定货架，同时，系统即时将RFID与货位信息绑定存储，实现库存管理的精准化与智能化，确保货物存取高效且信息可追溯。

　　（3）产品出库流程。产品出库流程集整托盘出库与零拣出库于一体，精准响应订单需求。系统预先分析订单量，精确规划所需托盘数与零拣商品数。自动化立体仓库高效执行整托盘出库任务，而拆零拣选系统则精确分拣零散商品。两大流程并行不悖，最终通过拣货输送线无缝对接，将整托盘商品与零拣商品汇聚于出库暂存区，实现出库作业的精准、高效与灵活，满足多样化订单需求。

　　3. 智慧工厂数字孪生建立

　　3.1 智慧工厂仿真模型

　　依托FlexSim三维建模平台的强大功能，针对智慧工厂系统模型与作业流程进行细致虚拟再现。得益于FlexSim丰富的预设模型库，智慧工厂内的各类设备均可无缝映射为相应的虚拟实体，通过直观拖拽操作快速构建工作界面。随后，依据工厂实际运作逻辑，构建模型对象间的交互链路，最终呈现出一个高度仿真的智慧工厂虚拟模型，为深入研究与优化提供了直观、高效的数字平台（如图2所示）。

　　3.2 物理模型和仿真模型通信机制

　　在智慧工厂的数字孪生架构中，确保物理世界与虚拟仿真之间的即时信息流通，构建稳固的通信桥梁至关重要。为此，物理模型与仿真模型间需设立双向通信接口，实现数据的无缝交换与同步。物理模型内置的控制程序扮演着核心调度者的角色，不仅是物理环境运行的守护者，还通过先进的Socket通信技术，跨越物理与虚拟的界限，对仿真模型实施远程监控与调控。这一程序不仅实时捕捉物理世界的动态变化，还将其精准映射至虚拟空间，同时接收来自仿真模型的反馈，持续优化调整策略，确保物理模型与仿真模型在状态、行为、性能上保持高度一致，共同驱动智慧工厂数字孪生系统的精准运行与持续优化。

　　在本研究中，运用Socket通信机制，实现两大模型间数据的无缝流转与同步。Socket通信的核心在于三个关键参数的精确配置：IP地址作为网络身份的唯一标识，端口号则细化了通信的具体入口，而协议则确保了数据传输的规范与安全性。这三者相辅相成，共同定义了一个网络进程的唯一性，使得计算机程序能够精准定位目标进程，建立起稳定可靠的通信连接，进而实现物理与虚拟世界间信息的实时交换与共享。FlexSim软件利用其内置的Socket类，在网络环境中搭建了进程间通信的桥梁。通过实例化Socket类并指定端口号与目标主机，FlexSim能够轻松创建起与远程系统之间的稳定连接。

　　在此架构下，FlexSim虚拟仿真模型则扮演了Socket客户端的角色，主动向Java程序（即服务器）发起连接请求，并依据协议进行数据交换。这种设计既充分利用了Flexsim在仿真建模方面的专业优势，又通过Java的跨平台性与强大的GUI开发能力，为智慧工厂的数字孪生系统提供了更加丰富的展示手段与交互体验。通过Socket通信机制的紧密协作，物理世界与虚拟空间之间的界限被进一步模糊，实现信息的无缝流通与实时同步，为智慧工厂的智能化管理与决策支持提供了有力支撑。

　　物理模型控制程序的交互界面，集成了多重核心功能，为用户提供了直观便捷的操作体验。其核心功能涵盖生产流程的启动、通信服务的激活、仿真模型的实时监控与精准控制。具体而言，用户仅需轻点“启动生产”按钮，即可触发智慧工厂的全面运作，同时，内置的通信服务器也将随之启动，无缝搭建起物理模型与仿真模型间的高速信息通道。这一流程不仅简化了生产启动的复杂度，还确保了数据交互的即时性与准确性。此外，界面还提供了仿真模型的全面监测与控制功能，让用户能够实时掌握虚拟环境的运行状态，并根据实际需求对仿真过程进行灵活调整与优化，进一步提升了智慧工厂管理的智能化水平。

　　结语

　　智慧工厂数字孪生的仿真模型设计与连接实现，构建了全方位的三维虚拟镜像，为远程监控提供了直观平台。同时，依托Socket通信，实现了物理与虚拟世界的无缝对接与实时同步，促进了虚实深度融合。最后，借助数据与模型双重引擎的在线仿真技术，不仅精准预测生产动态，还实现了对生产流程的智能调控与持续优化，为智慧工厂的持续进步与高效运营奠定了坚实基础。

　　参考文献：

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　　[7]王群.基于无线状态监测技术的旋转型动设备预测性维护研究[J].中国设备工程,2021(9):264-267.

　　[8]李卓远,侯旭敏,袁骏毅.基于数字孪生技术的CTICU智能管理系统的设计与应用[J].中国医疗设备,2024,39(9):70-75.

　　[9]张利栋.巡检机器人在煤矿提升机故障检测中的应用[J].机械管理开发,2023, 38(8):243-245.

　　[10]雷振垅,黄静.智能制造工厂物流系统仿真优化研究[J].价值工程,2023, 42(25):150-152.

　　作者简介：卫鸿涛，本科，wht@bincube.cn，研究方向：工业互联网。