数字孪生是充分利用物理模型、传感器实时数据、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成联动，反映相对应的实体装备的全生命周期过程。
数字孪生系统本质上是一个由物理实体与孪生模型结合成的、可进行连续过程优化的功能系统。数字孪生技术已被应用于产品设计、产线运维、产线规划中，开发数字孪生系统有助于企业加速新品上市时间，优化产线运营效率、改善生产不足，开发新的经营模式，进而提高收益。
车间是制造活动的主体，数字孪生技术为生产制造过程的智能高效运行提供了一种可行的技术方案。车间数字孪生解决方案结合用户需求与工业三维可视化技术，并通过数据挖掘和IOT技术为数据赋能，驱动“智能+”在各个细分领域的渗透，助力企业获取实时运营情况并快速形成决策，推动工厂、车间、产线的数字化转型。
1.车间数字孪生系统架构
1.1 物理实体层
物理实体层是车间的主体，主要包括机器人、机床、专用加工设备、人员、自动导引运输车（AGV）、传送带、立体仓库以及产品／零部件等实体，以及能够进行数据采集与通讯的工控机、可编程逻辑控制器（PLC）、传 感 器、射 频 识 别 （RFID）读 写 器 等 功 能 部 件。 它们有机结合，实现了对产品的加工、装配、运输和仓储等生产活动。
1.2 孪生数据层
孪生模型层是数字孪生技术的核心。孪生数据由生产数据和数字模型构成，其中数字模型是车间对象实体的三维模型制作，是车间实体几何等物理特征的真实写照，生产数据由车间实体产生，将生产数据与数字模型有机结合形成孪生数据。孪生数据是对生产现场的数字化重建，旨在虚拟的数字空间内联动实体空间的生产活动，包括实体形状、位置、动作以及其相互关系。孪生模型层主要实现车间生产活动在数字空间内的虚拟再现、分析、优化以及决策等功能。
1.3 应用功能层
应用功能层面向用户，通过孪生数据在虚拟空间内进行生产实时联动，实现多角度的三维实时监控，同时利用虚实交互过程中的大量孪生数据实现生产过程优化决策。根据上述构建的车间生产过程数字孪生系统体系构架，为实现功能层的功能，孪生数据的获取、孪生模型的构建以及车间生产运行实时联动是整个系统的关键。
2.车间数字孪生关键技术
2.1 车间数字孪生模型制作
车间数字孪生模型需遵照统一的制作方式、统一的命名规则、统一的动态模型接口。
2.1.1 统一的制作方式：对车间中的模型进行主次划分，采取辅助模型简化、重点模型分层化的方式降低场景整体数据量，从而提升渲染效率。如下图所示：
2.1.2 统一的命名规则：所有模型命名均对应实体设备名称，如单体设备结构较多，则通过ABC组或父子关系的方式对模型进行成组处理，便于后期与生产数据联动。
2.1.3 统一的动态模型接口：整体产线由多个不同工序组成，而工序间的输送则由输送带和AGV车组成，每段工序本身的运动方式、起始点、持续时间、激活条件需统一，如都由RFID/红外信号触发或时序规则，不可两者并存驱动单一工序的动态。
2.2 物理实体设备多元异构孪生数据采集
车间底层存在大量来自不同技术和生产厂家的产品和设备，各家厂商多类型设备的接入、数据类型解析和格式均不统一。目前，工业互联网常用的多源数据获取技术包括基于OPC的 统一架构、Modbus等。为了保证孪生模型与现场的实时交互，稳定、迅速、安全的数据采集方式尤为重要。因此，多源异构数据采集技术是数字孪生系统实现的基础。
数字孪生展示端所需的驱动数据通常来自于生产现场的生产管理软件，双方可通过约定的数据传输方式进行数据互动，将所需的驱动数据以线体为单位，类型可分为线体流转数据包、设备生产数据包、集控展示数据包等。
2.3 车间生产运行实时联动
数字孪生模型对实体的实时动作、行为和状态的联动是数字孪生技术的基础应用。与传统对生产现场数据统计分析相比，通过对孪生体的实时监控可以提供更全面、透明、多层次的视角；车间生产运行实时联动利用实时数据实现车间多种设备动作的驱动、工件位置状态的变化、故障预警及调度规划等功能。因此，车间生产运行实时联动是生产过程虚实融合的最终目的，为车间生产过程监控与优化提供基础服务。
3.车间关键要素孪生模型建模与实现
在生产制造过程中，参与生产的关键要素分为产品／零部件（物料）、设备、人员等，同时生产环境影响着生产。车间的设备具有加工、运输以及存储产品和物料的功能，是工业生产中的常用作业设备，如工业机器人、专用加工设备、AGV、堆垛机等，为完成孪生模型对物理实体的真实联动，模型首先必须确保三维尺寸、行为与实体的高度一致。同时，为能够实时获取实体数据，三维孪生模型需要建立虚实通讯控制接口；为完成其行为，需定义相关的数据服务。
3.1 生产车间模型制作
生产车间模型应充分反映建筑物的主要结构和主要细节，并依据图纸尺寸精确建模，但厂房并非系统重点表现对象，故确保模型精确的前提下，需尽可能降低模型数据量，模型优化的标准为表面突出小于或者等于300毫米且非重要结构时，通过纹理贴图或AO贴图来表现建筑物结构。
3.2 设备数字孪生模型
3.2.1三维孪生模型
数字空间要根据实体设备建立对应功能的1:1还原三维孪生模型，保证二者在几何尺寸、物理结构关系、运动特性等方面的一致性。
3.2.2 虚实通讯接口
为实现模型间的数据交互和实时数据的驱动，孪生模型要根据运行驱动数据建立通讯信号接口。因此，数字空间内部需具有灵活的信号通讯机制，利用PLC、RFID、TCP/IP接口与实体进行实时通讯。
3.2.3 虚拟孪生服务
3.2.3.1数据存储与调用
不同的数据类型通过消息队列的处理和分类后，存储至不同的数据库中，如下图所示：
1. 结果数据；上游供应商能提供结果数据时，直接存储至Redis实时数据库。
2. 过程数据；上游不能直接提供结果数据，但能够提供过程数据时，存储至关系型数据库中，另起服务将过程数据转化成结果数据。
3. 时序数据；设备的生产数据（包含过程数据和工艺数据），存储至时序数据库，向产品质量溯源功能提供数据支撑。
3.2.3.2 数据驱动三维孪生模型
数字孪生模型的有机连接与运行需要各种生产数据的支撑。包括设备功能的实现、信号的处理、模型行为的指导、运行规则的约束等。
生产设备孪生主要体现在设备动作和空间位置两方面，通过三维结构模型联动实体设备结构，利用定位／动作数据接口获取物理空间的实体空间定位和加工动作数据，利用活动监控服务驱动数字模型的动作及位置的更新。
对于产品／零部件，在不同的工艺阶段，产品对应着不同的几何形态，并伴随着工单、编码和质量等全生命周期信息；这些信息可利用信息数据接口保存于数字空间每个产品的虚拟标签中，同时根据其工艺数据驱动产品／零部件几何状态的演变。
对于生产环境，其孪生模型以虚拟标签标识，通过传感器进行环境数据的获取，以量化的形式进行显示。
4.车间生产过程数字孪生实现方式
4.1 设备数字孪生实现方式
4.1.1 工业机器人
工业机器人在车间现场承担着加工和搬运的功能，根据制作的三维孪生模型。三维孪生模型包括机器人三维模型，数字空间的位置信息以及机器人动作行为，其虚实通讯接口包括关节数据接口、末端执行器数据接口、状态数据接口，虚拟孪生服务通过获取的实体空间数据，利用运动控制及信号处理服务进行机器人动作以及状态的更新。
根据机器人数字孪生模型实现的方法，首先根据机器人实体构建三维几何模型，导入数字空间并根据物理位置进行精确定位，其次建立其运动结构。 机器人运动结构通常为连杆结构，其运动精准度依赖于实体三维模型的精度以及关节点参考坐标系的定位精度，可对模型的关节旋转中心进行定位与提取，以确保定位精度。在此基础上，根据机器人手册中的参数对机器人运动连杆机构进行精确构建。最后在运动结构的基础上实现机器人的加工行为、故障行为、协作行为等。行为的实现需要利用相应的虚拟孪生服务程序，驱动模型完成对不同信号的功能响应。机器人驱动数据、数据来源与虚拟孪生服务如下表所示。
4.1.2 生产加工设备
加工设备可以分为专业类数控机床设备和普通的专用设备。专业定制化设备大多数以平移关节和旋转关节的运动机构为基础，附加特定的作业工具，因此设备的主体部分可以按照简单机器人的方式进行构建。数控机床需要对主传动机构、进给传动机构等进行构建，也可简单对机床开关门进行行为模拟。加工设备等其他要素数字孪生实现概念图与机器人类似。三维孪生模型包括加工设备三维模型，数字空间的位置信息以及加工设备行为，其虚实通讯接口包括平移机械运动数据接口、旋转关节数据接口、工具动作信号接口以及设备状态接口，虚拟孪生服务包括运动控制和信号处理服务，根据物理空间获取到的实时数据实现加工设备动作以及状态的更新。加工设备实时驱动数据、数据来源与虚拟孪生服务如下表所示。
4.1.3 物流设备
物流设备通常包含AGV车、传送带等设备。
AGV车：包含平面上的平移和旋转动作等，同时其本体上方一般还具有各种移载功能，如用小型传送带来控制货物托盘的进出。
传送带：带用于实现货物在其上方的 动，特殊的传送带可以配合传感器实现对货物的位置控制。
驱动数据、数据来源与虚拟孪生服务如上表所示。三维孪生模型同样包括三维模型，位置信息以及其行为，虚实通讯接口包括空间位置数据接口、移载动作信号接口、启／停信号以及传感器信号接口等，虚拟孪生服务包括运动控制和信号处理服务，实现物流设备动作和状态的更新，如下表所示
4.1.4 立体仓储
立体仓库是现代化仓储的典型代表，由静态的货架、托盘和负责动作执行的穿梭机、堆垛机等组成，通过对库存信息和调度信息的处理，实现零部件的出库和成品的入库。根据实际库存信息对库位上的货物进行动态调整，根据实际调度数据控制堆垛机／穿梭车／巷道机的动作。三维孪生模型同样包括三维模型，位置信息以及其行为，虚实通讯接口包括堆垛机／穿梭车／巷道机驱动数据接口、库存信息接口、出库／入库信息接口以及仓储状态接口，虚拟孪生服务包括堆垛机调度服务、库存管理服务和信号处理服务，实现立体仓库动作和状态的更新。其驱动数据、数据来源与虚拟孪生服务如下表所示。
4.1.5 产品/零部件
产品／零部件在车间生产过程的数字孪生中处于核心地位，是产线流转和工单状态的核心支撑，系统可实时定位产品／零部件在生产过程中的流动，以数字几何模型以及不同工艺阶段的虚拟生产信息来实现。一方面随着生产过程的进行，其几何外形发生相应的变化，另一方面产品相关的订单、编码、质量等全生命周期信息在孪生世界以虚拟标签显示。根据定义的孪生模型，需获取其他系统，如制造执行系统（MES）的订单信息、质量信息等，以及可编程逻辑控制器（PLC）中的加工工艺信号等，获取这些数据后，生产过程的状态演变程序驱动几何外形变化以及虚拟标签信息的更新。其驱动数据、数据来源与虚拟孪生服务
4.1.6 工业监控
集成生产车间工业监控系统，实现对监控点位的实时联动，不仅可全面了解摄像头的分布范围和视频监控的扫描范围，还能结合实时视频监控画面。产线出现异常状况时，可根据设备的报警信息联动周边的监控点，实时联动现场画面，以最快的方式定位异常现场。
4.2 车间生产运行实时数据联动
4.2.1 联动主体
数字空间对物理空间的联动是数字孪生技术虚实交互应用的基础。实现实时联动后，在数字空间中对实时生产状况的分析与优化将比传统方式更实时、更便捷、更多维，也是“以虚控实”的实现基础。数字空间与实体空间的联动与交互主要分为四个部分：
(一) 产品是生产线的核心，从零部件出库到成品入库的整个生命周期都由实际生产数据驱动，完成产品的演化。产品的工艺数据、质量数据、工单数据等动态存储于虚拟产品的标签中，伴随了产品的全生命周期。
(二) 设备对生产线中机器人、AGV、加工设备等各种设备的动作、空间位置、运行状态进行实时联动，完成每个工位的加工。
(三) 系统可以实时联动生产计划进度、作业计划进度、工序进度等信息。其中库存状态、物流情况、加工工位的流程、在制品数量等信息均可由数字空间进行目视化分析与管理。
(四) 环境可以实时显示车间当前加工环境参数信息以及一段时间内车间环境参数的变化情况，并能够依据制造工艺需求对环境参数进行预警。
4.2.2 驱动数据逻辑配合
为了实现数字空间对物理空间的同步运行，需要从现场获取大量驱动信号和数据，以对数字空间中各个层级进行有效的数据驱动。而数字空间的信号逻辑与物理系统的信号逻辑不尽相同，为了利用实时数据驱动模型的高度拟真化运行，需要对数据和信号进行各种方式的逻辑处理。
模型数据信号为布尔型、整数型、实数型和字符串型４种形式，其中布尔型可连接实体设备的IO口信号、气缸的开合信号等高低电平形式的信号；整数型可以连接没有精度要求的浮点型、状态数据等；实数型对应着高精度要求的关节值、气缸值、监测数据等；字符串型可根据自定义的格式接收灵活的数据。数字空间的驱动数据主要可分为４类：
(一) 运动驱动数据如机器人的关节值、AGV的坐标位置、气缸值等，这类数据可以直接利用生产中对应的实时数据驱动，也可有生产管理系统汇总后按固定频率发包至三维孪生系统。
(二) 动作信号动作信号在数据变化至特定值时触发虚拟世界相应的回应，例如机器人末端执行器的抓取信号、传送带的正反转信号、气缸的动作信号等。这里的布尔信号在物理世界中通常为两种形式：①脉冲形式的变化；②高低电平状态信号，需要利用虚拟服务程序对信号量的变化进行捕捉，在对应的时刻触发对应的动作。
(三) 状态数据状态信号对应着工件、设备、环境等的状态信息。例如，立体仓库的库存信息需要根据库存状态信息进行更新；同时需要通过设备的状态信息进行数据统计与分析。
(四) 指令数据生产线各个系统和模块的生产控制指令。数字空间需要根据指令含义进行解析和转化，控制数字空间的运行。
根据数字空间的映射主体和驱动数据分类，车间生产运行实时映射逻辑结构如下图所示，通过对物理空间的驱动数据处理后作用于孪生模型，数字空间内部的各种虚拟服务程序以多线程并行的方式实现虚拟空间中产品、设备、人员、环境以及系统的映射。在此基础上实现生产过程全三维监控以及孪生数据分析，从而进一步优化生产与智能管控等。数字空间的实时映射运行过程如下：
(一) 初始化由于系统启动时间的不确定性，孪生模型在系统运行时首先需要从多个维度进行初始化，与实体空间状态进行匹配。其中包括：①仓储的初始化，立体仓库货物状态需要按照实时的库存数据库信息进行当前存储状态的初始化；②设备运动位姿的初始化，机器人、AGV等的运动位置应在启动时迅速与物理实体达成一致；③在制产品与零部件的位置、加工信息的初始化；环境状态的初始化等。
(二) 实时映射数字空间同步初始化后，根据驱动数据对产品、设备、环境和生产过程进行多维的实时映射。生产过程中主要体现在产品在出库至入库的整个加工流程中的演变和各种设备的活动与状态。
(三) 数据处理在实时映射过程中，对数字空间的运行数据进行统计，并对各种数据进行集成分析，包括对生产异常报警、生产决策等，进而实现对物理系统的优化与管控。
5.车间数字孪生解决方案成功案例
汽车工厂总装车间实施数字孪生系统，选取车间内多个关键点位做数字孪生，利用三维可视化技术对接现有的数据库系统及在线监控系统数据，将广西汽车总装车间复杂的生产工艺过程形象地模拟展示，并对生产实时数据进行可视化的呈现，实现工艺过程及监控数据的同态感知展示，为实际的总装过程监测与运行性能评估提供决策支持。
