CN111868645B - 数字双胞胎建模仿真方法、装置和系统 - Google Patents
数字双胞胎建模仿真方法、装置和系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111868645B CN111868645B CN201980006487.5A CN201980006487A CN111868645B CN 111868645 B CN111868645 B CN 111868645B CN 201980006487 A CN201980006487 A CN 201980006487A CN 111868645 B CN111868645 B CN 111868645B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- simulation
- module
- management module
- semantic
- digital twin
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000004088 simulation Methods 0.000 title claims abstract description 144
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 84
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims abstract description 135
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 92
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 69
- 239000002994 raw material Substances 0.000 claims description 28
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 claims description 16
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 claims description 7
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 5
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 abstract description 11
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 43
- 230000006870 function Effects 0.000 description 9
- 238000005553 drilling Methods 0.000 description 6
- 238000013461 design Methods 0.000 description 5
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 230000001627 detrimental effect Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/41885—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by modeling, simulation of the manufacturing system
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/32—Operator till task planning
- G05B2219/32301—Simulate production, process stages, determine optimum scheduling rules
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/32—Operator till task planning
- G05B2219/32339—Object oriented modeling, design, analysis, implementation, simulation language
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明提供了数字双胞胎建模仿真方法，其中，包括如下步骤：产生一个制造模型本体，采集现场数据，并基于所述制造模型本体和所述现场数据产生语义模型实例；根据现场数据的类型检索所述现场数据的属性，根据检索结果把数据从语义模型实例中提取出来，并在仿真平台上对所述语义模型实例进行仿真。本发明提供的数字双胞胎建模仿真机制具有广泛应用的灵活性，并降低了对本领域专家的依赖性。
Description
技术领域
本发明涉及工业数字化，尤其涉及数字双胞胎建模仿真方法、装置和系统。
背景技术
随着工业4.0时代的到来，我们现在站在一个能够从根本上改变制造方式的技术革命开端上。工业4.0的核心技术是数字双胞胎(digital twin)。制造数字化帮助企业缩短生产设计周期，节省生产成本，提供数字服务。基于应用的不同，数字双胞胎能够在概念上分成三类，包括整个生产制造过程中的产品数字双胞胎(product digital twin)，生产数字双胞胎(production digital twin)和设备数字双胞胎(equipment digital twin)。
现在，由于生产数字双胞胎在生产中和性能评估(performance evaluation)和操作改进(operation improvement)密切相关，生产数字双胞胎在制造数字化中扮演着越来越重要的角色。基于生产数字双胞胎，工厂的生产活动能够进行充分仿真，实际生产能力(actual production capacity)能够被评估，并且在生产过程中的动态瓶颈(dynamicbottleneck)也能确定。同时，生产过程能够给予生产数字双胞胎进行全局优化，包括时序安排(scheduling)和执行时间调整(operation time adjustment)等。然而，当制造者试图利用生产数字双胞胎，开发人员需要从工厂的不同层级反复人力收集数据，并且还需要在商业生产建模和软件环境仿真中基于收集的数据人力执行数字双胞胎的策划。这非常花时间，浪费了人力，提高了数据双胞胎开发的费用，并且对于数据双胞胎技术的发展和应用不利。
现有技术并没有关于生产数字双胞胎自动生成的解决方案。仅仅有一些商业软件开发者或者整合者尝试通过整个生产周期建立数据流主干，其中，所述生产周期包括：产品设计、过程设计和生产仿真。数据流能够从一个平台到另一个平台导入和导出。例如，过程设计阶段数据能够导出到生产仿真软件执行模型自动生成，例如布局信息等。然而，上述解决方案具有数个缺点，其一是费用问题。上述方案需要购买整个工业过程的商业软件，一些小制造商无法承担软件购买费用。另一缺点是一些过时的生产线通过几轮升级导致最初过程设计数据并不再适合于生产数字化。因此，现有技术还没有建立数字双胞胎的建模和仿真机制，而不依赖于资深人员和领域专家。
发明内容
本发明第一方面提供了一种数字双胞胎建模仿真方法，其中，包括如下步骤：S1，产生一个制造模型本体，采集现场数据，并基于所述制造模型本体和所述现场数据产生语义模型实例；S2，根据现场数据的类型检索所述现场数据的属性，根据检索结果把数据从语义模型实例中提取出来，并在仿真平台上对所述语义模型实例进行仿真。
进一步地，所述仿真平台包括：语义检索模块；装置产生模块；材料准备模块；订单管理模块；工艺管理模块；逻辑管理模块；关键性能指标模块。
进一步地，所述仿真平台的资源库包括装置库、传输库、材料空间。
进一步地，所述步骤S2还包括如下步骤：仿真平台获得生产数字双胞胎模型产生和仿真请求后则完成初始化触发，指定语义检索模块执行语义检索并获得检索结果；语义检索模块的工艺路线从工艺管理模块获取，在仿真模板中从预先设定的装置库中设定装置，并指示材料准备模块在材料空间中用初始材料实体的副本准备材料，并提供原材料给仿真模板，订单管理模块用预先定义的订单序列下载订单，并提供给仿真模板；仿真开始触发，工艺管理模块指定装置并在仿真中将产品放在装置之前自动选择工艺时间。逻辑管理模块在每个装置中检测生产制造状态，当一个装置完成了基于一个部件的操作以后，逻辑管理模块指定生产部件基于产品的工艺路线运输到下流工作站；当仿真结束触发，仿真模板把仿真状态报告给关键性能指标模块，并发送客户所需关键性能输出。
进一步地，所述制造模型本体包括个体、类型、目标属性和数据属性。
进一步地，所述制造模型本体根据工厂现场数据的分类和属性分为销售订单、资源、任务、设备、材料、部件、操作步骤、设备集合、原材料、产品、工艺路线、工厂区域、采购订单、生产订单、企业和工厂。
本发明第二方面提供了一种数字双胞胎建模仿真系统，其包括：
处理器；以及与所述处理器耦合的存储器，所述存储器具有存储于其中的指令，所述指令在被处理器执行时使所述电子设备执行动作，所述动作包括：S1，产生一个制造模型本体，采集现场数据，并基于所述制造模型本体和所述现场数据产生语义模型实例；S2，根据现场数据的类型检索所述现场数据的属性，根据检索结果把数据从语义模型实例中提取出来，并在仿真平台上对所述语义模型实例进行仿真。
进一步地，所述仿真平台包括：语义检索模块；装置产生模块；材料准备模块；订单管理模块；工艺管理模块；逻辑管理模块；关键性能指标模块。
进一步地，所述仿真平台的资源库包括装置库、传输库、材料空间。
进一步地，所述步骤S2还包括如下步骤：仿真平台获得生产数字双胞胎模型产生和仿真请求后则完成初始化触发，指定语义检索模块执行语义检索并获得检索结果；语义检索模块的工艺路线从工艺管理模块获取，在仿真模板中从预先设定的装置库中设定装置，并指示材料准备模块在材料空间中用初始材料实体的副本准备材料，并提供原材料给仿真模板，订单管理模块用预先定义的订单序列下载订单，并提供给仿真模板；仿真开始触发，工艺管理模块指定装置并在仿真中将产品放在装置之前自动选择工艺时间。逻辑管理模块在每个装置中检测生产制造状态，当一个装置完成了基于一个部件的操作以后，逻辑管理模块指定生产部件基于产品的工艺路线运输到下流工作站；当仿真结束触发，仿真模板把仿真状态报告给关键性能指标模块，并发送客户所需关键性能输出。
进一步地，所述制造模型本体包括个体、类型、目标属性和数据属性。
进一步地，所述制造模型本体根据工厂现场数据的分类和属性分为销售订单、资源、任务、设备、材料、部件、操作步骤、设备集合、原材料、产品、工艺路线、工厂区域、采购订单、生产订单、企业和工厂。
本发明第三方面提供了一种数字双胞胎建模仿真装置，其中，包括：建模装置，其产生一个制造模型本体，采集现场数据，并基于所述制造模型本体和所述现场数据产生语义模型实例；仿真装置，根据现场数据的类型检索所述现场数据的属性，根据检索结果把数据从语义模型实例中提取出来，并在仿真平台上对所述语义模型实例进行仿真。
本发明第四方面提供了计算机可读介质，其上存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被执行时使至少一个处理器执行根据本发明第一方面所述的方法。
本发明提供的数字双胞胎建模仿真机制具有应用于所有类型的生产制造的能力，并且其是基于一个统一标准的生产制造本体，这充分说明了本发明的灵活性。本发明能够降低本领域资深专家在生产建模工作的依赖性，能够在复杂的生产数字双胞胎中降低人力投入。
附图说明
图1是根据本发明一个具体实施例的数字双胞胎建模机制的制造模型本体示意图；
图2是根据本发明一个具体实施例的数字双胞胎建模机制的语义模型实例示意图；
图3是根据本发明一个具体实施例的数字双胞胎建模机制的仿真平台的软件界面示意图；
图4是根据本发明一个具体实施例的数字双胞胎建模机制的流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图，对本发明的具体实施方式进行说明。
本发明提供的数字双胞胎建模仿真机制分为建模和仿真两部分，其中，在建模部分，普通的制造模型本体用于描述生产制造所有方面的关系，并整合从工厂来的现场数据来建立基于制造模型本体的语义模型实例。在仿真部分，语义检索功能用于提取有用的信息和结果，并将所述信息和结果传输至生产数字双胞胎仿真平台进行仿真。
其中，语义模型用于利用本体描述语言描述生产制造过程，被称为知识图(knowledge graph)。制造模型本体是预先定义的标准，例如ISA95标准等，其是广泛应用在生产制造领域的统一标准。具体地，大部分标准用于描述模型(models)、目标(objects)、活动(activities)以及生产制造中的整合(integeration in manufacturing)。每个标准基于特定的描述元素。
本发明提供的数字双胞胎建模仿真方法，其中，包括如下步骤：
首先执行步骤S1，根据本领域不同的协议产生一个制造模型本体，采集工厂现场数据，并基于所述制造模型本体和所述现场数据产生语义模型模板。
在本实施例中，假设制造模型本体是基于ISA95标准的。基于ISA95标准，制造模型本体由图1所示的语义模型示出。在图1所示的制造模型本体具有四个基本元素，包括个体(individuals)、类型(class)、目标属性(object property)和数据属性(data property)。其中，类型为基于ISA95标准的制造模型本体的核心元素，其是个体的抽象。目标属性用于描述不同类型之间的关系。数据属性用于描述类型特性。生产制造中的生产、操作、拓扑学用本体论网络语言(ontology web language)来规范，并整合到如图1所示的普通的制造模型本体。
如图1所示，基于所述ISA95标准的制造模型本体根据工厂现场数据的分类和属性分为销售订单(purchase order)、资源(resources)、任务(job)、设备(equipment)、材料(raw material)、部件(part)、操作步骤(operation)、设备集合(work unit)、原材料、产品(product)、工艺路线(routing)、工厂区域(area)、采购订单(sales order)、生产订单(order)、企业(enterprise)和工厂(site)。
具体地，如图1所示，销售订单1的属性包括采购订单编号、到达时间、到期时间、状态、产品编号和数量，生产订单2的属性包括订单编号、开始时间、结束时间、状态、产品编号和数量，产品3的属性包括产品编号和产品名称，原材料4的属性包括材料编号和材料数量，材料5的属性包括材料编号和材料名称，采购订单6的属性包括采购订单号、采购日期、到达日、材料编号和数量部分，部件7的属性包括部分编号和部分名称，操作步骤8的属性包括操作类型、操作编号和操作名称，工艺路线9的属性包括路线编号、路线名称和操作步骤，任务10的属性包括任务类型、任务编号、任务名称、开始时间和结束时间，资源11的属性包括资源类型、资源编号和资源名称，装置12的属性包括装置类型、装置编号和装置名称，设备集合13的属性包括集合类型、集合编号和集合名称，工厂区域14的属性包括区域编号和区域名称，工厂15的属性包括工厂编号和工厂名称。企业16的属性包括企业编号和企业名称。
上述分类贯穿了整个生产制造的过程，例如，生产制造由收到一个销售订单1开始，然后将销售订单1转化为生产订单2，生产订单2用于生产产品3，产品3需要原材料4。其中，根据产品3的不同组成部分，材料5详细描述了整个产品的不同组成部分需要的具体材料。而具体材料通过采购订单6来采购。其中，部件7是整个产品的不同组成部分的中间生成部分，其由操作步骤8提供的单个生产步骤来制造。进一步地，操作步骤8被分解为多个的任务10。其中，产品3按照工艺路线9来生产制造。其中，任务10利用了不同的装置12，装置12属于设备集合13，设备集合13是同一个功能属性设备的集合。并且，设备结合13属于不同的工厂区域14，工厂区域14属于特定的工厂15，工厂15属于不同的企业16。
基于普通的制造模型本体，一个特定的工厂数据包括拓扑数据、装置数据、产品和生产数据，其能产生一个工厂实例。例如，工厂具有两台机器，一台机器用于钻孔作业(Drilling operation)，另一台机器用于装配作业(Assembling operation)。该工厂涉及为制造桌子和椅子。桌子的工艺路线包括两个步骤：首先执行钻孔步骤然后执行装配步骤。工厂如果接到了100个桌子的销售订单。
因此，基于如图1所示制造模型本体和本实施例的现场数据产生语义模型实例，现场数据包括具体的销售订单、产品、工艺路线、原材料、材料、操作步骤、装置和工厂等，以及上述实体的属性。
图2所示出根据本发明一个具体实施例的语义模型实例，在本实施例的语义模型实例中包括多个实体以及实体属性，其中，实体包括：销售订单101、产品102、工艺路线103、原材料104、材料105、材料106、操作步骤107、操作步骤108、第一装置109、第二装置110、第一工厂111。上述实体分别具有一个或多个实体属性。
如图2所示，工厂接到了100个桌子的销售订单101，销售订单101的属性包括订单编号、到达时间、到期时间、产品编号和数量，其中，订单编号为“80010111”，到达时间为“2019年1月1日上午11点”，到期时间为“2019年1月2日上午12点”，状态为“未开始”，产品编号为“10011111”，数量为“100”。这表示工厂接到了生产100个桌子的销售订单，制造还未开始，需要在“2019年1月1日上午11点到2019年1月2日上午12点”之间完成销售订单。销售订单101生产的是产品102，其中，产品102的属性包括产品编号和产品名称，其中，产品编号为“1001111”，产品名称为“桌子”。其中产品102的原材料104的属性包括材料名称和材料数量。原材料104又分为桌面的材料105和桌腿的材料106，其中，桌面的材料105的属性包括材料编号和材料名称，桌腿的材料106的属性包括材料编号和材料名称。进一步地，桌面的材料105的材料编号为“1000001”，桌面的材料105的名称为“桌面”，桌腿的材料106的材料编号为“1000002”，桌腿的材料106的材料名称为“桌腿”。
此外，产品102是基于工艺路线103来制造的，工艺路线103的属性包括路线编号、操作编号和操作名称。其中，路线编号为“30001001”，第一操作编号为“OP10”，第二操作编号为“OP20”，第一操作的操作名称为“打钻”，第二操作的操作名称为“装配”。工艺路线103包括第一操作步骤107和第二操作步骤108。进一步地，第一操作步骤107的属性包括操作名称和持续时间，其中，操作名称为“打钻”，持续时间为“5分钟”。进一步地，第二操作步骤108的属性包括操作名称和持续时间，其中，操作名称为“装配”，持续时间为“4.5分钟”。并且，第一操作步骤107是在第一装置109中执行，其中，第一装置109的装置编号为“2000100”，第一装置109的装置名称为“打钻站”。第二操作步骤108是在第二装置110中执行，其中，第二装置110的装置编号为“2000101”，第二装置110的装置名称为“装配站”。第一装置109和第二装置110都属于第一工厂111，第一工厂111的属性包括工厂名称，其中工厂名称为“Starmanufacturing Ltd.”。
上述语义模型实例的多个实体之间的关系如图2所示。具体地，销售订单101生产的是产品102，经过工艺路线查询获得生产产品102的工艺路线103。产品102具有材料需求如原材料104，其中，原材料104执行材料查询后获知桌面的材料105和桌腿的材料106。工艺路线103包括第一操作步骤107和第二操作步骤108。其中，第一操作步骤107由第一装置109来做装备支持，第二操作步骤108由第二装置110来做装备支持。所述第一装置109和第二装置110属于第一工厂111。
然后，执行步骤S2，根据现场数据的类型检索所述现场数据的属性，根据检索结果把数据从语义模型实例中提取出来，并在仿真平台上对所述语义模型实例进行仿真。
其中，为了自动产生语义模型实例，本发明需要一些来自工厂端的关键信息。本发明需要执行语义检索在语义模型实例中提取这些信息。为了，其中为了执行语义检索，本发明发展了查询函数库(query function library)，查询函数库包括：机器检索，订单检索，材料检索和工艺路线检索等。其中，在执行语义检索时，查询函数包括多个参数。
其中，首先在如图2所示的语义模型实例中检索第一工厂111中所有的装置，也就是将所有连接到Star manufacturing Ltd.的装置检索并列举出来。具体地，连接到Starmanufacturing Ltd.的装置包括第一装置109和第二装置110。
然后，在语义模型实例中按照日期检索销售订单及其所有属性，将“1月1日”输入语义模型检索函数，能够查询到销售订单销售订单101及其属性信息，包括订单编号、到达时间、到期时间、产品编号和数量。
接着，在语义模型实例中按照产品检索原材料及其所有属性，将“桌子”输入语义模型检索函数，能够查询到产品102的原材料104，原材料104的属性包括材料名称和材料数量。
最后，在语义模型实例中按照产品检索工艺路线，将“桌子”输入语义模型检索函数，能够查询到产品102是基于工艺路线103来制造的，工艺路线103的属性包括路线编号、操作编号和操作名称。其中，路线编号为“30001001”，第一操作编号为“OP10”，第二操作编号为“OP20”，第一操作的操作名称为“打钻”，第二操作的操作名称为“装配”。
本发明检索语义模型得到的信息会用于自动产生生产数字双胞胎。当生产数字双胞胎模块接收到一个模型产生要求，即会触发在语义模型实例中的语义检索。检索结果会在生产数字双胞胎模型和知识图谱模块之间通过一些通信方式接收。一旦生产数字双胞胎模型接收到了检索语义模型得到的信息，一些功能模块会执行规范模型的功能。
本发明在仿真平台上对语义模型实例执行仿真，其中，所述仿真平台可选地为二次开发以后的商业事件驱动仿真软件。图3是根据本发明一个具体实施例的数字双胞胎建模机制的仿真平台的软件界面示意图。如图2所示，仿真平台200包括一个仿真模板SF。在仿真模板SF的左边包括各种用于仿真的元素资源库，其中，包括装置库L1、传输库L2、材料空间S3和源空间S4。在仿真模板SF的右边包括各种协同执行仿真功能的功能模块，其中，包括语义检索模块210、装置产生模块220、材料准备模块230、订单管理模块240、工艺管理模块250、逻辑管理模块260和关键性能指标模块270。
其中，仿真模板SF用于生产数字双胞胎的可视化(visualization)和仿真。装置库L1包括不同装配点(assembly station)和拆卸点(dismantle station)等。所有工作点具有基于计算定义(operation definition)和处理部分(processing part)的下载工艺路线的能力。装置元素在装置库L1中等候装置产生命令，一旦接收到命令，装置元素即会被命名并在仿真模板SF中呈现。传输库L2包括所有在工作点元素之间的物理连接。材料空间S3用于为生产数字双胞胎容纳材料元素，其包括一个默认初始材料实体(original materialentity in default)。在一个模型中，一个特定生产自动生成的任务所需材料是材料空间中的默认初始材料实体中的副本。例如，在本实施例中，包括桌子、桌面和桌腿等。其中，传输库L2示例性地包括传送带、自动移动小车运输和装载机器人。
如图3所示，仿真平台200用于接收数字双胞胎自动生成和仿真请求，并再仿真任务完成以后重置仿真模板。其中，语义检索模块210用于执行再语义模型示例上执行一系列查询检索操作，检索结果用于生产数字双胞胎自动生成。装置产生模块220用于基于装置类型和位置在仿真平台200上的仿真模板ST上产生装置。订单管理模块240用于从语义模型实例中下载订单及其属性参数。材料准备模块230用于利用基于订单的原始材料实体副本在仿真模板ST上设置产品、原材料和材料空间中部分。此外，材料准备模块230还用于在语义模型实例中基于订单管理模块240预先定义的订单序列下载原材料给仿真模板ST中的源容纳器(source container)。工艺管理模块250检测在每个工作点执行的部件并发送一个命令给工作点，以在一个部件到达工作点之前建立工作点的执行时间、设定时间以及其他工艺信息。逻辑管理模块260用于定义一个工作点到另一个工作点之间的部件流程通道(partflow path)，其在工艺路线中已经定义好了。关键性能指标模块270用于记录在仿真过程的所有关键性能指标。工艺管理模块250把操作持续时间也指定给仿真模板ST。
图4是根据本发明一个具体实施例的数字双胞胎建模机制的流程示意图。在执行了本发明提供的建模步骤S1和仿真步骤S2以后则可以自动产生生产数字双胞胎。
如图4所示，仿真平台200获得生产数字双胞胎模型产生和仿真请求后则完成初始化触发，指定语义检索模块210执行语义检索并获得检索结果。语义检索模块210的工艺路线从工艺管理模块250获取。然后，在仿真模板SF中从预先设定的装置库L1中设定装置，并指示材料准备模块230在材料空间S3中用初始材料实体的副本准备材料，并提供原材料给仿真模板SF。此外，订单管理模块240用预先定义的订单序列下载订单，并提供给仿真模板SF。接着，基于订单和材料信息在仿真模板SF中下载原材料给原材料容器。装置产生模块220将装置属性发送给仿真模板SF，并从装置库L1中选择装置类型。此外，语义检索模块210从材料准备模块230获取材料，语义检索模块210从订单管理模块240中获取订单列表，语义检索模块210从装置产生模块220中获取装置列表，语义检索模块210从逻辑管理模块260中获取装置采集表。
然后，仿真开始触发，工艺管理模块250指定装置并在仿真中将产品放在装置之前自动选择工艺时间。逻辑管理模块260在每个装置中检测生产制造状态，当一个装置完成了基于一个部件的操作以后，逻辑管理模块260指定生产部件基于产品的工艺路线运输到下流工作站。在仿真执行过程中，关键性能指标模块270为产品、装置和线路记录关键性能指标，包括装置利用，线路平衡速率，生产力和吞吐量。逻辑管理模块260从传输库L2为传输方式选取类型，传输库L2在仿真模板SF中的工作站之间提供物理连接。工艺管理模块250指定路线给逻辑管理模块260，逻辑管理模块260将连接属性指定给仿真模板SF。
最后，当仿真结束触发，所有的关键性能指标都被发送回去做进一步分析，即仿真模板SF把仿真状态报告给关键性能指标模块270，并发送客户所需KPI输出。
本发明第二方面提供了一种数字双胞胎建模仿真系统，其包括：
处理器；以及与所述处理器耦合的存储器，所述存储器具有存储于其中的指令，所述指令在被处理器执行时使所述电子设备执行动作，所述动作包括：S1，产生一个制造模型本体，采集现场数据，并基于所述制造模型本体和所述现场数据产生语义模型实例；S2，根据现场数据的类型检索所述现场数据的属性，根据检索结果把数据从语义模型实例中提取出来，并在仿真平台上对所述语义模型实例进行仿真。
进一步地，所述仿真平台包括：语义检索模块；装置产生模块；材料准备模块；订单管理模块；工艺管理模块；逻辑管理模块；关键性能指标模块。
进一步地，所述仿真平台的资源库包括装置库、传输库、材料空间。
进一步地，所述步骤S2还包括如下步骤：仿真平台获得生产数字双胞胎模型产生和仿真请求后则完成初始化触发，指定语义检索模块执行语义检索并获得检索结果；语义检索模块的工艺路线从工艺管理模块获取，在仿真模板中从预先设定的装置库中设定装置，并指示材料准备模块在材料空间中用初始材料实体的副本准备材料，并提供原材料给仿真模板，订单管理模块用预先定义的订单序列下载订单，并提供给仿真模板；仿真开始触发，工艺管理模块指定装置并在仿真中将产品放在装置之前自动选择工艺时间。逻辑管理模块在每个装置中检测生产制造状态，当一个装置完成了基于一个部件的操作以后，逻辑管理模块指定生产部件基于产品的工艺路线运输到下流工作站；当仿真结束触发，仿真模板把仿真状态报告给关键性能指标模块，并发送客户所需关键性能输出。
进一步地，所述制造模型本体包括个体、类型、目标属性和数据属性。
进一步地，所述制造模型本体根据工厂现场数据的分类和属性分为销售订单、资源、任务、设备、材料、部件、操作步骤、设备集合、原材料、产品、工艺路线、工厂区域、采购订单、生产订单、企业和工厂。
本发明第三方面提供了一种数字双胞胎建模仿真装置，其中，包括：建模装置，其产生一个制造模型本体，采集现场数据，并基于所述制造模型本体和所述现场数据产生语义模型实例；仿真装置，根据现场数据的类型检索所述现场数据的属性，根据检索结果把数据从语义模型实例中提取出来，并在仿真平台上对所述语义模型实例进行仿真。
本发明第四方面提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品被有形地存储在计算机可读介质上并且包括计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被执行时使至少一个处理器执行本发明第一方面所述的方法。
本发明第五方面提供了计算机可读介质，其上存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被执行时使至少一个处理器执行根据本发明第一方面所述的方法。
本发明提供的数字双胞胎建模仿真机制具有应用于所有类型的生产制造的能力，并且其是基于一个统一标准的生产制造本体，这充分说明了本发明的灵活性。本发明能够降低本领域资深专家在生产建模工作的依赖性，能够在复杂的生产数字双胞胎中降低人力投入。
尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。此外，不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求；“包括”一词不排除其它权利要求或说明书中未列出的装置或步骤；“第一”、“第二”等词语仅用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
Claims (12)
1.数字双胞胎建模仿真方法，其中，包括如下步骤：
S1，产生一个制造模型本体，采集现场数据，并基于所述制造模型本体和所述现场数据产生语义模型实例；
S2，根据现场数据的类型检索所述现场数据的属性，根据检索结果把数据从语义模型实例中提取出来，并在仿真平台上对所述语义模型实例进行仿真；
其中，所述仿真平台包括：
-语义检索模块；
-装置产生模块；
-材料准备模块；
-订单管理模块；
-工艺管理模块；
-逻辑管理模块；
-关键性能指标模块。
2.根据权利要求1所述的数字双胞胎建模仿真方法，其特征在于，所述仿真平台的资源库包括装置库、传输库、材料空间。
3.根据权利要求1所述的数字双胞胎建模仿真方法，其特征在于，所述步骤S2还包括如下步骤：
仿真平台获得生产数字双胞胎模型产生和仿真请求后则完成初始化触发，指定语义检索模块执行语义检索并获得检索结果；
语义检索模块的工艺路线从工艺管理模块获取，在仿真模板中从预先设定的装置库中设定装置，并指示材料准备模块在材料空间中用初始材料实体的副本准备材料，并提供原材料给仿真模板，订单管理模块用预先定义的订单序列下载订单，并提供给仿真模板；
仿真开始触发，工艺管理模块指定装置并在仿真中将产品放在装置之前自动选择工艺时间；逻辑管理模块在每个装置中检测生产制造状态，当一个装置完成了基于一个部件的操作以后，逻辑管理模块指定生产部件基于产品的工艺路线运输到下流工作站；
当仿真结束触发，仿真模板把仿真状态报告给关键性能指标模块，并发送客户所需关键性能输出。
4.根据权利要求1所述的数字双胞胎建模仿真方法，其特征在于，所述制造模型本体包括个体、类型、目标属性和数据属性。
5.根据权利要求4所述的数字双胞胎建模仿真方法，其特征在于，所述制造模型本体根据工厂现场数据的分类和属性分为销售订单、资源、任务、设备、材料、部件、操作步骤、设备集合、原材料、产品、工艺路线、工厂区域、采购订单、生产订单、企业和工厂。
6.数字双胞胎建模仿真系统，所述数字双胞胎建模仿真系统包括电子设备，所述电子设备包括：
处理器；以及
与所述处理器耦合的存储器，所述存储器具有存储于其中的指令，所述指令在被处理器执行时使所述电子设备执行动作，所述动作包括：
S1，产生一个制造模型本体，采集现场数据，并基于所述制造模型本体和所述现场数据产生语义模型实例；
S2，根据现场数据的类型检索所述现场数据的属性，根据检索结果把数据从语义模型实例中提取出来，并在仿真平台上对所述语义模型实例进行仿真；
其中，所述仿真平台包括：
-语义检索模块；
-装置产生模块；
-材料准备模块；
-订单管理模块；
-工艺管理模块；
-逻辑管理模块；
-关键性能指标模块。
7.根据权利要求6所述的数字双胞胎建模仿真系统，其特征在于，所述仿真平台的资源库包括装置库、传输库、材料空间。
8.根据权利要求6所述的数字双胞胎建模仿真系统，其特征在于，所述动作S2还包括如下步骤：
仿真平台获得生产数字双胞胎模型产生和仿真请求后则完成初始化触发，指定语义检索模块执行语义检索并获得检索结果；
语义检索模块的工艺路线从工艺管理模块获取，在仿真模板中从预先设定的装置库中设定装置，并指示材料准备模块在材料空间中用初始材料实体的副本准备材料，并提供原材料给仿真模板，订单管理模块用预先定义的订单序列下载订单，并提供给仿真模板；
仿真开始触发，工艺管理模块指定装置并在仿真中将产品放在装置之前自动选择工艺时间；逻辑管理模块在每个装置中检测生产制造状态，当一个装置完成了基于一个部件的操作以后，逻辑管理模块指定生产部件基于产品的工艺路线运输到下流工作站；
当仿真结束触发，仿真模板把仿真状态报告给关键性能指标模块，并发送客户所需关键性能输出。
9.根据权利要求6所述的数字双胞胎建模仿真系统，其特征在于，所述制造模型本体包括个体、类型、目标属性和数据属性。
10.根据权利要求9所述的数字双胞胎建模仿真系统，其特征在于，所述制造模型本体根据工厂现场数据的分类和属性分为销售订单、资源、任务、设备、材料、部件、操作步骤、设备集合、原材料、产品、工艺路线、工厂区域、采购订单、生产订单、企业和工厂。
11.数字双胞胎建模仿真装置，其中，包括：
建模装置，其产生一个制造模型本体，采集现场数据，并基于所述制造模型本体和所述现场数据产生语义模型实例；
仿真装置，其根据现场数据的类型检索所述现场数据的属性，根据检索结果把数据从语义模型实例中提取出来，并在仿真平台上对所述语义模型实例进行仿真；
其中，所述仿真平台包括：
-语义检索模块；
-装置产生模块；
-材料准备模块；
-订单管理模块；
-工艺管理模块；
-逻辑管理模块；
-关键性能指标模块。
12.计算机可读介质，其上存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被执行时使至少一个处理器执行根据权利要求1至5中任一项所述的方法。
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/CN2019/076549 WO2020172865A1 (zh) | 2019-02-28 | 2019-02-28 | 数字双胞胎建模仿真方法、装置和系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111868645A CN111868645A (zh) | 2020-10-30 |
| CN111868645B true CN111868645B (zh) | 2023-10-20 |
Family
ID=72238851
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201980006487.5A Active CN111868645B (zh) | 2019-02-28 | 2019-02-28 | 数字双胞胎建模仿真方法、装置和系统 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20220138376A1 (zh) |
| EP (1) | EP3916501A4 (zh) |
| CN (1) | CN111868645B (zh) |
| WO (1) | WO2020172865A1 (zh) |
Families Citing this family (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112083698B (zh) * | 2020-09-10 | 2021-08-20 | 南昌市言诺科技有限公司 | 一种基于数字孪生模型的产线实时控制方法和装置 |
| US20220114310A1 (en) * | 2020-10-12 | 2022-04-14 | International Business Machines Corporation | Initiating a digital twin based on cognitive location and environmental impact |
| CN112612772B (zh) * | 2020-12-01 | 2023-07-18 | 中车长江车辆有限公司 | 一种聚氨酯发泡仿真的数据库构建方法及装置 |
| CN112883640B (zh) * | 2021-02-04 | 2023-06-09 | 西南交通大学 | 数字孪生车站系统、基于该系统的作业调度方法及应用 |
| CN113222224A (zh) * | 2021-04-25 | 2021-08-06 | 南京航空航天大学 | 一种基于孪生智能工件的物联车间实时调度方法 |
| CN113673948A (zh) * | 2021-08-02 | 2021-11-19 | 江苏杰瑞信息科技有限公司 | 一种基于工业互联网的数字孪生基础开发平台 |
| CN113792423B (zh) * | 2021-09-04 | 2023-10-24 | 苏州特比姆智能科技有限公司 | 一种tpm设备管理的数字孪生行为约束方法及系统 |
| CN114253228B (zh) * | 2021-11-22 | 2023-09-12 | 中国科学院软件研究所 | 一种基于数字孪生的工业设备对象建模方法及装置 |
| KR102665220B1 (ko) * | 2021-12-15 | 2024-05-09 | 한국기술교육대학교 산학협력단 | 디지털 트윈 기반의 예측 시뮬레이션 수행 장치 및 방법 |
| CN114462133A (zh) * | 2022-04-12 | 2022-05-10 | 天津水泥工业设计研究院有限公司 | 基于数字孪生技术装备产品碳足迹数字化核算方法及系统 |
| CN114693220B (zh) * | 2022-05-30 | 2022-09-20 | 深圳市爱云信息科技有限公司 | 基于数字孪生DaaS平台的算法仓库管理方法及系统 |
| CN115100353B (zh) * | 2022-06-17 | 2024-05-14 | 重庆长安汽车股份有限公司 | 生成数字孪生实例的方法、系统、电子设备及存储介质 |
| CN115972303B (zh) * | 2022-06-28 | 2023-09-19 | 盐城工学院 | 一种基于数字孪生的全自动裁断机协同系统、介质及终端 |
| CN115394143B (zh) * | 2022-08-30 | 2023-07-14 | 广东顺德宙思信息科技有限公司 | 一种基于数字孪生的虚拟仿真教育系统及其交互方法 |
| CN115544819B (zh) * | 2022-12-06 | 2023-04-18 | 网思科技股份有限公司 | 维修站的数字孪生建模方法、系统和可读存储介质 |
| CN115981639B (zh) * | 2023-01-19 | 2023-11-07 | 浙江高格软件股份有限公司 | 基于元框架的数据定义与关系的孪生建模方法 |
| CN117313363B (zh) * | 2023-09-26 | 2024-04-05 | 上海能优网电力科技有限公司 | 一种基于物理信息模型的数字孪生系统及其运行方法 |
| CN117150632B (zh) * | 2023-10-27 | 2024-01-19 | 北京云庐科技有限公司 | 基于数字孪生技术的机场跑道健康态势感知系统及方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101441677A (zh) * | 2008-12-25 | 2009-05-27 | 上海交通大学 | 基于产品全语义模型的自然交互式虚拟装配系统 |
| WO2018132112A1 (en) * | 2017-01-16 | 2018-07-19 | Siemens Aktiengesellschaft | Digital twin graph |
| CN108428477A (zh) * | 2018-03-30 | 2018-08-21 | 北京航空航天大学 | 基于数字双胞胎的云医疗仿真平台的构建方法及云医疗系统 |
| CN108806364A (zh) * | 2018-06-08 | 2018-11-13 | 潍坊护理职业学院 | 一种基于双网互联的智慧仿真型护理教学系统及构建方法 |
| CN109270899A (zh) * | 2018-09-03 | 2019-01-25 | 江苏科技大学 | 一种基于数字孪生的船用柴油机关重件制造过程管控方法 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2267562A1 (de) * | 2009-06-19 | 2010-12-29 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren und Gerät zur Überprüfung von zwischen Komponenten auszutauschenden Daten in einem XML-Format |
| CN104615671A (zh) * | 2015-01-16 | 2015-05-13 | 北京仿真中心 | 基于本体的制造能力多粒度描述框架及方法 |
| CN105988430B (zh) * | 2015-01-30 | 2019-09-13 | 西门子（中国）有限公司 | 生成生产过程语义模型的方法和装置 |
| US20180129959A1 (en) * | 2016-11-10 | 2018-05-10 | General Electric Company | Methods and systems for programmatically selecting predictive model parameters |
| CN109343496A (zh) * | 2018-11-14 | 2019-02-15 | 中国电子工程设计院有限公司 | 应用于工业生产的数字孪生系统及其形成方法 |
-
2019
- 2019-02-28 EP EP19916710.7A patent/EP3916501A4/en active Pending
- 2019-02-28 CN CN201980006487.5A patent/CN111868645B/zh active Active
- 2019-02-28 US US17/434,498 patent/US20220138376A1/en active Pending
- 2019-02-28 WO PCT/CN2019/076549 patent/WO2020172865A1/zh unknown
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101441677A (zh) * | 2008-12-25 | 2009-05-27 | 上海交通大学 | 基于产品全语义模型的自然交互式虚拟装配系统 |
| WO2018132112A1 (en) * | 2017-01-16 | 2018-07-19 | Siemens Aktiengesellschaft | Digital twin graph |
| CN108428477A (zh) * | 2018-03-30 | 2018-08-21 | 北京航空航天大学 | 基于数字双胞胎的云医疗仿真平台的构建方法及云医疗系统 |
| CN108806364A (zh) * | 2018-06-08 | 2018-11-13 | 潍坊护理职业学院 | 一种基于双网互联的智慧仿真型护理教学系统及构建方法 |
| CN109270899A (zh) * | 2018-09-03 | 2019-01-25 | 江苏科技大学 | 一种基于数字孪生的船用柴油机关重件制造过程管控方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2020172865A1 (zh) | 2020-09-03 |
| EP3916501A1 (en) | 2021-12-01 |
| US20220138376A1 (en) | 2022-05-05 |
| EP3916501A4 (en) | 2022-08-24 |
| CN111868645A (zh) | 2020-10-30 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111868645B (zh) | 数字双胞胎建模仿真方法、装置和系统 | |
| CN105700888B (zh) | 一种基于jbpm工作流引擎的可视化快速开发平台 | |
| Biswas et al. | Object oriented modeling and decision support for supply chains | |
| Park et al. | Framework for modeling dependencies in collaborative engineering processes | |
| TW495687B (en) | System and method for integrated circuit design | |
| Wy et al. | A data-driven generic simulation model for logistics-embedded assembly manufacturing lines | |
| CN108243012B (zh) | 在线计费系统ocs中计费应用处理系统、方法及装置 | |
| Bergmann et al. | Initialization of simulation models using CMSD | |
| KR20070113168A (ko) | 시스템 구축 가이드 시스템 | |
| Lendermann et al. | Distributed supply chain simulation as a decision support tool for the semiconductor industry | |
| Sommer et al. | Improvement of factory planning by automated generation of a digital twin | |
| Narahari et al. | Lead time modeling and acceleration of product design and development | |
| CN111984882A (zh) | 数据处理方法、系统及设备 | |
| Xie* et al. | A reconfigurable platform in support of one-of-a-kind product development | |
| Mueller et al. | Automatic generation of simulation models for semiconductor manufacturing | |
| Morshedzadeh et al. | Product lifecycle management with provenance management and virtual models: an industrial use-case study | |
| CN105930483B (zh) | 对象格式生成方法、装置及系统 | |
| KR101974631B1 (ko) | 히스토리 및 환경조건 기반 자동고장진단을 통하여 제공되는 메뉴얼을 이용한 고객 지원 서비스 제공 방법 | |
| Hu et al. | Simulation-model-structuring methodology for industrial construction fabrication shops | |
| Ribeiro et al. | Improving productive processes using a process mining approach | |
| JP2009104588A (ja) | システム構築ガイドシステム | |
| CN111222793A (zh) | 一种数据交互方法和系统 | |
| Enjalbert et al. | Distributed simulation of virtual workshops for the multi-site scheduling feasibility evaluation | |
| Kambe et al. | A Method for Analyzing and Visualizing Intermodule Relations to Support the Reuse‐Based Embedded Software Development | |
| CN117608770A (zh) | 仿真任务的分布式流程处理方法及装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |