CN115238529B - 基于数字孪生的化纤长丝工艺溯源方法、装置及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及基于数字孪生的化纤长丝工艺溯源方法、装置及存储介质，应用于工艺溯源技术领域，包括：通过搭建数字孪生模型，并通过数字孪生模型获取化纤长丝在各个工艺流程中各装备的状态数据，通过对数据进行存储，实现对整个化纤长丝的工艺流程的监控，以及为后续的溯源提供数据支撑，通过数字孪生模型还原工艺流程，溯源过程直观可见，且相比于现有技术中需要对工艺过程中的诸多工位、产品及装备进行编码，本申请仅需对每个丝饼进行信息编码即可实现对整个工艺流程的溯源。
Description
技术领域
本发明涉及工艺溯源技术领域，具体涉及基于数字孪生的化纤长丝工艺溯源方法、装置及存储介质。
背景技术
可追溯性最终作为产品生命周期管理和风险管理工具，在智能制造与智慧工厂的建设中发挥着关键作用。传统的产品质量追溯方法，会在产品上贴文字标签，根据文字标签的内容进行追溯。文字标签制备和粘贴过程复杂、繁琐，无法实现数字化、信息化存储，一旦文字标签模糊或者丢失将无法再对产品进行质量追溯。
随着数字化制造技术的升级，化纤行业的领头企业开始对化纤生产工艺中的工位、原材料、产品进行编码。即专利“一种化纤生产工艺的追溯方法及其化纤生产设备”（专利号：202011624002 .X）所述。通过在生产过程中获取原材料的编码，并录入生产管理系统，当原材料经过不同的工位时，获取对应工位的编码、得到原材料在该工位上的生产信息和制备得到的产品的编码，并录入生产管理系统与原材料的编码对应关联；当生产管理系统获取到产品的编码时，可逆向溯源与所述产品对应关联的工位信息、生产信息和原材料。该专利虽然可实现跨工序的逆向工艺流程溯源，但是除了需要对原材料进行编码外，还需要获取对应工位的编码，并且后续没有论述如何根据逆向溯源找出质量问题的原因所在，虽然通过对原材料等进行编码解决了传统文字标签无法对跨工序产品进行追溯的问题，但是化纤长丝生产包装工艺过程包含诸多工位，涉及诸多产品及设备，对其一一进行编码也是一个繁琐的过程。同时应用该方法在生产管理（MES）系统中进行历史工艺流程溯源时仍然不具有具体性和直观性。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供基于数字孪生的化纤长丝工艺溯源方法、装置及存储介质，以解决现有技术中，化纤长丝生产包装工艺过程包含诸多工位，涉及诸多产品及设备，对其一一进行编码相对繁琐，同时应用该方法在生产管理（MES）系统中进行历史工艺流程溯源时仍然不具有具体性和直观性的问题。
根据本发明实施例的第一方面，提供基于数字孪生的化纤长丝工艺溯源方法，包括：
构建整个化纤长丝生产包装的数字孪生模型；
通过通讯协议将化纤长丝生产包装所涉及的装备的相关数据发送给数字孪生模型；
赋予每一锭丝饼独有的电子标签，将丝饼所涉及的各个工艺流程作为区块链的节点；
丝饼在经过每一个工艺流程时，通过所载运或途径的物流装备上的RFID读码器或者传感器读取电子标签并获取节点数据信息，将在该工艺流程中获取的节点数据信息上传至节点内，将该丝饼在各个节点内的节点数据信息发送给数字孪生模型的数据库进行存储；
数字孪生模型通过该丝饼的数据信息对整个工艺流程进行溯源。
优选地，
根据各工艺流程的装备信息历史数据在数字孪生模型中对整个产线进行多次虚拟仿真；
每一次虚拟仿真均可以得到生产、转运、包装以及仓储四部分的工艺流程参数；
将各部分的工艺流程参数进行均值化处理得到工艺流程曲线，将四部分工艺流程曲线连接得到完整的标准工艺流程曲线；
当同一批次的丝饼完成整个工艺流程后，数字孪生模型根据其数据库中的数据信息还原该批次丝饼的工艺流程，得到第二工艺流程曲线，将第二工艺流程曲线与标准工艺流程曲线进行比较；
若两者误差值小于第一误差阈值时，为可允许误差；如果两者误差值在第一误差阈值与第二误差阈值之间时，则需要调整工艺参数，使产线达到最优；如果两者误差值大于第二误差阈值或出现异常点位时，则需要对产线工艺过程中的装备进行检验。
优选地，
所述节点数据信息包括载运或途径的物流装备自身的状态信息、执行该工艺流程的时间以及执行完该工艺流程的时间。
优选地，
所述构建整个化纤长丝生产包装的数字孪生模型包括：
通过3dmax软件对化纤长丝生产包装所涉及的装备进行原比例构建贴图渲染还原，实现装备的几何模型的构建；
通过ANSYS软件和MATLAB软件进行仿真模拟计算，实现装备的物理模型的构建；
通过Unity3D设定装备的行为模型以及规则模型；
将几何模型、物理模型、行为模型以及规则模型进行耦合得到整个化纤长丝生产包装的数字孪生模型。
优选地，
所述几何模型用于描述装备的几何形状；
所述物理模型用于描述装备的力学变化特性；
所述行为模型用于明确装备的具体运动行为；
所述规则模型用于明确装备的路径、范围及约束条件。
优选地，
所述通过通讯协议将化纤长丝生产包装所涉及的装备的相关数据发送给数字孪生模型包括：
通过通讯协议将装备的传感器数据、PLC运行数据、编码器数据以及历史运行数据导入数字孪生模型中，通过数据驱动数字孪生模型在虚拟空间中运行。
优选地，
所述电子标签包括丝饼所用原浆液的种类材料、等级、生产加工日期及批次，丝饼的直径。
根据本发明实施例的第二方面，提供基于数字孪生的化纤长丝工艺溯源装置，包括：
模型构建模块：用于构建整个化纤长丝生产包装的数字孪生模型；
数据传输模块：用于通过通讯协议将化纤长丝生产包装所涉及的装备的相关数据发送给数字孪生模型；
电子标签生成模块：用于赋予每一锭丝饼独有的电子标签，将丝饼所涉及的各个工艺流程作为区块链的节点；
数据存储模块：用于丝饼在经过每一个工艺流程时，通过所载运或途径的物流装备上的RFID读码器或者传感器读取电子标签并获取节点数据信息，将在该工艺流程中获取的节点数据信息上传至节点内，将该丝饼在各个节点内的节点数据信息发送给数字孪生模型的数据库进行存储；
溯源模块：用于数字孪生模型通过该丝饼的数据信息对整个工艺流程进行溯源。
根据本发明实施例的第三方面，提供一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被主控器执行时，实现所述的上述方法中的各个步骤。
本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本申请通过搭建数字孪生模型，并通过数字孪生模型获取化纤长丝在各个工艺流程中各装备的状态数据，通过对数据进行存储，实现对整个化纤长丝的工艺流程的监控，以及为后续的溯源提供数据支撑，通过数字孪生模型还原工艺流程，溯源过程直观可见，且相比于现有技术中需要对工艺过程中的诸多工位、产品及装备进行编码，本申请仅需对每个丝饼进行信息编码即可实现对整个工艺流程的溯源。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的基于数字孪生的化纤长丝工艺溯源方法的流程示意图；
图2是根据另一示例性实施例示出的质量追溯方法的流程示意图；
图3是根据另一示例性实施例示出的基于数字孪生的化纤长丝工艺溯源装置的系统示意图；
附图中：1-模型构建模块，2-数据传输模块，3-电子标签生成模块，4-数据存储模块，5-溯源模块。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
实施例一
图1是根据一示例性实施例示出的基于数字孪生的化纤长丝工艺溯源方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括：
S1，构建整个化纤长丝生产包装的数字孪生模型；
S2，通过通讯协议将化纤长丝生产包装所涉及的装备的相关数据发送给数字孪生模型；
S3，赋予每一锭丝饼独有的电子标签，将丝饼所涉及的各个工艺流程作为区块链的节点；
S4，丝饼在经过每一个工艺流程时，通过所载运或途径的物流装备上的RFID读码器或者传感器读取电子标签并获取节点数据信息，将在该工艺流程中获取的节点数据信息上传至节点内，将该丝饼在各个节点内的节点数据信息发送给数字孪生模型的数据库进行存储；
S5，数字孪生模型通过该丝饼的数据信息对整个工艺流程进行溯源；
可以理解的是，本申请通过构建整个化纤长丝生产包装的数字孪生模型，将化纤长丝生产包装所涉及的装备的相关数据发送给数字孪生模型，实现装备在物理世界与虚拟世界的虚实映射，在化纤长丝工艺流程中，包括生产、转运、包装、仓储四部分，在这些工艺流程中，最小的单位为丝饼，我们可以追溯每一锭丝饼的信息来对整个流程工艺进行溯源，所以赋予每一锭丝饼一个独有的电子标签，因为丝饼在后续还涉及生产转运包装仓储等工艺流程，并且还有可能出现跨工序的情况，因此这里应用区块链技术配合化纤生产包装数字孪生系统共同使用。基于区块链技术可以对数据进行认证，区块链技术由于其不可篡改和分布式的特点可以打破不同工艺工序间的壁垒，实现信息共享，确保数据的完整性与可靠性。所以将丝饼涉及的生产、转运、包装、仓储四部分的工艺流程均作为区块链的节点，并将丝饼在上述4个工艺过程中产生的数据保存至相应的区块链中，丝饼经卷绕机生产加工完成后，在后续每一个工艺流程过程均会被所载运或途径的物流装备上的RFID读码器或者传感器获取数据信息，通过节点记录下RFID读码器或者传感器读取到丝饼电子标签信息时装备自身的状态信息数据以及执行该工艺流程的时间、以及执行完该工艺流程的时间。这些数据都会基于区块链技术上传到数字孪生系统中的工艺溯源系统内，为后续工艺溯源提供数据支撑，本申请通过搭建数字孪生模型，并通过数字孪生模型获取化纤长丝在各个工艺流程中各装备的状态数据，通过对数据进行存储，实现对整个化纤长丝的工艺流程的监控，以及为后续的溯源提供数据支撑，通过数字孪生模型还原工艺流程，溯源过程直观可见，且相比于现有技术中需要对工艺过程中的诸多工位、产品及装备进行编码，本申请仅需对每个丝饼进行信息编码即可实现对整个工艺流程的溯源；
为了更好的理解本方案，化纤长丝具体工艺过程包括：
（1）生产管理系统接收到ERP生产信息后，将生产任务下发给整个系统；
（2）卷绕机进行卷绕作业，对原浆液进行加工卷绕成长丝丝饼，落卷机器人接收卷绕机发出的信号，去往卷绕头处接丝卷；
（3）丝饼经落卷机器人按照不同规格和种类转运到丝车上，丝车满卷后会转运到上线工位，完成丝饼转运工作；
（4）丝饼到达上线工位后，经机械臂进行抓取，将其放置在输送线上的丝饼载具处；
（5）在丝饼随输送线运动过程中首先经过检测区，称重装置会对丝饼进行称重、外检剔除、直径检测完成对每锭丝饼的检测工作；
（6）检测合格的丝饼继续随输送线运行到包装区，在包装区中开箱机排出空纸箱经链式机输送后，由龙门进行自动装箱，装箱后会经过满箱称重，贴标机自动贴标，封箱机封箱，打包机打带等工序，最后再由码垛机器人完成自动码垛；
（7）码垛后的包装箱经由链式机、穿梭车和堆垛机等输送设备运输到立体库中，完成仓储作业；
（8）ERP系统下达出库任务，堆垛机、链式机和叉车等设备配合将成品包装箱运输到出库口的集装箱货车上。
优选地，
S101，根据各工艺流程的装备信息历史数据在数字孪生模型中对整个产线进行多次虚拟仿真；
S201，每一次虚拟仿真均可以得到生产、转运、包装以及仓储四部分的工艺流程参数；
S301，将各部分的工艺流程参数进行均值化处理得到工艺流程曲线，将四部分工艺流程曲线连接得到完整的标准工艺流程曲线；
S401，当同一批次的丝饼完成整个工艺流程后，数字孪生模型根据其数据库中的数据信息还原该批次丝饼的工艺流程，得到第二工艺流程曲线，将第二工艺流程曲线与标准工艺流程曲线进行比较；
S501，若两者误差值小于第一误差阈值时，为可允许误差；如果两者误差值在第一误差阈值与第二误差阈值之间时，则需要调整工艺参数，使产线达到最优；如果两者误差值大于第二误差阈值或出现异常点位时，则需要对产线工艺过程中的装备进行检验；
可以理解的是，如附图2所示，在实现工艺流程溯源的基础上，提出一种质量追溯方法来比对产品在生产包装等过程中的异常变量，从而定位发生质量问题的具体装备及工位，因为数字孪生系统也可以仿真验证产线的性能及各流程工艺情况，因此通过调用数据库中各工艺流程的装备信息历史数据可对整个产线进行虚拟仿真，如果历史数据有明显错误，会剔除该组数据不进行仿真模拟，经数字孪生系统每一次仿真后都可以得到生产、转运、包装、仓储四部分的工艺流程参数及与其匹配的工艺流程曲线，然后对所有四部分的参数进行均值化处理得出其工艺流程曲线，并将四部分曲线相连接得到完整的工艺流程曲线，此时认为产线处于最优运行状态，将这个完整的工艺流程曲线及参数作为工艺基准。在产线实际运行过程中，当同一批次的丝饼完成整个工艺流程后，数字孪生模型根据其数据库中的数据信息还原该批次丝饼的工艺流程，得到第二工艺流程曲线，将第二工艺流程曲线与标准工艺流程曲线进行比较，通过对比两者曲线误差值来调整工艺参数及装备具体情况，由区块链对各流程所获取的数据进行分布锁定，确保了数字的完整性与正确性，因此针对工艺流程曲线可以有以下判断：当曲线没有出现明显异常点位时，如果两者误差值小于10%时，认为是可允许范围；如果两者误差值在10%-40%之间时，需通过调整工艺参数，使产线达到最优；如果两者误差值大于40%或出现明显异常点位时，则需要对产线工艺过程中的装备进行检验；
值得强调的是，相似度可以直接衡量两条曲线的差异，通常相似度无法直接计算，需要利用曲线的距离及判决阈值估计。
记两个曲线分别为有限点集：
，
；
其中
、
分别是对应各自曲线上的数据点，m和n分别为曲线A和B的长度。
对于A和B两个曲线，假设A为参考曲线将其分为K段，同理将B也分为K段，使两者之间分段最优匹配，然后计算每一段的Hausdorff距离。
这里应用Hausdorff 距离计算两个曲线之间的距离，即两个曲线序列A、B间的Hausdorff 距离为
；
式中
，
分别为A-B和B-A的有向Hausdorff 距离
其中
根据上式求出每一段的Hausdorff距离后，设定判断阈值
，利用高斯函数将每段分段距离转化为分段相似度：
式中
，
代表每一段的Hausdorff距离，判定阈值为
也就是高斯函数
的标准差；
一旦计算出分段曲线的相似度，两曲线间的整体相似度就可以表示为
；
其中
，其值越大代表两曲线相似度越高；
两曲线误差值则为
；
即如果两者误差值小于10%时，认为是可允许范围；如果两者误差值在10%-40%之间时，需通过调整工艺参数，使产线达到最优；如果两者误差值大于40%或出现明显异常点位时，则需要对产线工艺过程中的装备进行检验。
优选地，
所述节点数据信息包括载运或途径的物流装备自身的状态信息、执行该工艺流程的时间以及执行完该工艺流程的时间；
可以理解的是，根据化纤长丝在各个工艺流程中的时间节点以及所涉及的装备的状态数据，可以在后续过程中，根据上述的数据在数字孪生模型中还原工艺流程，也就是溯源。
优选地，
所述构建整个化纤长丝生产包装的数字孪生模型包括：
通过3dmax软件对化纤长丝生产包装所涉及的装备进行原比例构建贴图渲染还原，实现装备的几何模型的构建；
通过ANSYS软件和MATLAB软件进行仿真模拟计算，实现装备的物理模型的构建；
通过Unity3D设定装备的行为模型以及规则模型；
将几何模型、物理模型、行为模型以及规则模型进行耦合得到整个化纤长丝生产包装的数字孪生模型；
可以理解的是，数字孪生可以实现高保真建模与仿真、物理空间与信息空间的虚实映射，具有全生命周期数据管理、实时状态监测等典型特征。因此为实现丝饼在整个生产包装全工艺流程的溯源，首先就要构建整个化纤长丝生产包装的数字孪生模型。其中整个工艺流程中所涉及到的装备包括卷绕机、落丝机、丝车、暂存台、AGV、转运车、升降台、辊道机、链式机、回转台、抓取机械臂、称重装置、智能外检装置、龙门装箱装置、码垛机器人、穿梭车、堆垛机、存储货架、叉车及集装箱货车组成；在虚拟空间中构建几何模型、物理模型、行为模型和规则模型相耦合的丝饼生产包装数字孪生模型；所述装备的几何模型应用3dmax软件进行原比例构建贴图渲染还原，物理模型应用ANSYS软件和MATLAB软件进行仿真模拟计算，行为模型和规则模型则在Unity3D中进行设定。除上述模型外数字孪生模型的另一关键就是装备的运行数据，因为每台装备上都安装有传感器，并且其运行也多由PLC程序控制，通过通讯协议可将装备的相关数据导入数字孪生模型中，通过数据驱动数字孪生模型在虚拟空间中运行，实现实体装备与孪生模型在物理世界和信息世界的虚实等价映射。
优选地，
所述几何模型用于描述装备的几何形状；
所述物理模型用于描述装备的力学变化特性；
所述行为模型用于明确装备的具体运动行为；
所述规则模型用于明确装备的路径、范围及约束条件；
可以理解的是，其中几何模型体现装备的外观形状、尺寸大小及结构与装配关系；物理模型用于体现装备的受力变化、表示装备的力学耦合特性；行为模型用于表示装备在运行过程中的运动状态及运动动作；规则模型用于表示装备的作业轨迹、约束条件和运动范围和专家知识。
优选地，
所述通过通讯协议将化纤长丝生产包装所涉及的装备的相关数据发送给数字孪生模型包括：
通过通讯协议将装备的传感器数据、PLC运行数据、编码器数据以及历史运行数据导入数字孪生模型中，通过数据驱动数字孪生模型在虚拟空间中运行；
可以理解的是，除上述模型外数字孪生模型的另一关键就是装备的运行数据，因为每台装备上都安装有传感器，并且其运行也多由PLC程序控制，通过通讯协议可将装备的传感器数据、PLC运行数据、编码器数据和历史运行数据导入数字孪生模型中，通过数据驱动孪生模型在虚拟空间中运行。
优选地，
所述电子标签包括丝饼所用原浆液的种类材料、等级、生产加工日期及批次，丝饼的直径；
可以理解的是，当清楚了解化纤长丝生产包装工艺流程后可知该过程中最小的单位为丝饼，我们可以追溯每一锭丝饼的信息来对整个流程工艺进行溯源。因为每一锭丝饼均是由原浆液通过卷绕机加工而成，因此我们只需对丝饼上的卷筒进行定义编码，赋予每一锭丝饼一个其独有的电子标签信息，其信息包含所用原浆液的种类材料、等级，生产加工日期及批次，每锭丝饼的直径（根据卷筒的大小不同，其在卷绕时所形成的丝饼直径也不相同），通过该方法赋予每锭丝饼一个属于自己“ID号”，后续的工艺溯源均以此为依据。
实施例二
图3是根据另一示例性实施例示出的基于数字孪生的化纤长丝工艺溯源装置，包括：
模型构建模块1：用于构建整个化纤长丝生产包装的数字孪生模型；
数据传输模块2：用于通过通讯协议将化纤长丝生产包装所涉及的装备的相关数据发送给数字孪生模型；
电子标签生成模块3：用于赋予每一锭丝饼独有的电子标签，将丝饼所涉及的各个工艺流程作为区块链的节点；
数据存储模块4：用于丝饼在经过每一个工艺流程时，通过所载运或途径的物流装备上的RFID读码器或者传感器读取电子标签并获取节点数据信息，将在该工艺流程中获取的节点数据信息上传至节点内，将该丝饼在各个节点内的节点数据信息发送给数字孪生模型的数据库进行存储；
溯源模块5：用于数字孪生模型通过丝饼的数据信息对整个工艺流程进行溯源；
可以理解的是，通过模型构建模块1构建整个化纤长丝生产包装的数字孪生模型，通过数据传输模块2将化纤长丝生产包装所涉及的装备的相关数据发送给数字孪生模型，通过电子标签生成模块3赋予每一锭丝饼独有的电子标签，将丝饼所涉及的各个工艺流程作为区块链的节点，通过数据存储模块4将丝饼在经过每一个工艺流程时，通过所载运或途径的物流装备上的RFID读码器或者传感器读取电子标签并获取节点数据信息，将在该工艺流程中获取的节点数据信息上传至节点内，将该丝饼在各个节点内的节点数据信息发送给数字孪生模型的数据库进行存储，通过溯源模块5用于通过数字孪生模型对整个工艺流程进行溯源；本申请通过搭建数字孪生模型，并通过数字孪生模型获取化纤长丝在各个工艺流程中各装备的状态数据，通过对数据进行存储，实现对整个化纤长丝的工艺流程的监控，以及为后续的溯源提供数据支撑，通过数字孪生模型还原工艺流程，溯源过程直观可见，且相比于现有技术中需要对工艺过程中的诸多工位、产品及装备进行编码，本申请仅需对每个丝饼进行信息编码即可实现对整个工艺流程的溯源。
实施例三：
本实施例提供一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被主控器执行时，实现上述方法中的各个步骤；
可以理解的是，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。
需要说明的是，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列（PGA），现场可编程门阵列（FPGA）等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (8)
1.基于数字孪生的化纤长丝工艺溯源方法，其特征在于，包括：
构建整个化纤长丝生产包装的数字孪生模型；
通过通讯协议将化纤长丝生产包装所涉及的装备的相关数据发送给数字孪生模型；
赋予每一锭丝饼独有的电子标签，将丝饼所涉及的各个工艺流程作为区块链的节点；
丝饼在经过每一个工艺流程时，通过所载运或途径的物流装备上的RFID读码器或者传感器读取电子标签并获取节点数据信息，将在该工艺流程中获取的节点数据信息上传至节点内，将该丝饼在各个节点内的节点数据信息发送给数字孪生模型的数据库进行存储；
数字孪生模型通过该丝饼的数据信息对整个工艺流程进行溯源；
所述方法还包括：
根据各工艺流程的装备信息历史数据在数字孪生模型中对整个产线进行多次虚拟仿真；
每一次虚拟仿真均可以得到生产、转运、包装以及仓储四部分的工艺流程参数；
将各部分的工艺流程参数进行均值化处理得到工艺流程曲线，将四部分工艺流程曲线连接得到完整的标准工艺流程曲线；
当同一批次的丝饼完成整个工艺流程后，数字孪生模型根据其数据库中的数据信息还原该批次丝饼的工艺流程，得到第二工艺流程曲线，将第二工艺流程曲线与标准工艺流程曲线进行比较；
若两者误差值小于第一误差阈值时，为可允许误差；如果两者误差值在第一误差阈值与第二误差阈值之间时，则需要调整工艺参数，使产线达到最优；如果两者误差值大于第二误差阈值或出现异常点位时，则需要对产线工艺过程中的装备进行检验。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述节点数据信息包括载运或途径的物流装备自身的状态信息、执行该工艺流程的时间以及执行完该工艺流程的时间。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
所述构建整个化纤长丝生产包装的数字孪生模型包括：
通过3dmax软件对化纤长丝生产包装所涉及的装备进行原比例构建贴图渲染还原，实现装备的几何模型的构建；
通过ANSYS软件和MATLAB软件进行仿真模拟计算，实现装备的物理模型的构建；
通过Unity3D设定装备的行为模型以及规则模型；
将几何模型、物理模型、行为模型以及规则模型进行耦合得到整个化纤长丝生产包装的数字孪生模型。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
所述几何模型用于描述装备的几何形状；
所述物理模型用于描述装备的力学变化特性；
所述行为模型用于明确装备的具体运动行为；
所述规则模型用于明确装备的路径、范围及约束条件。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
所述通过通讯协议将化纤长丝生产包装所涉及的装备的相关数据发送给数字孪生模型包括：
通过通讯协议将装备的传感器数据、PLC运行数据、编码器数据以及历史运行数据导入数字孪生模型中，通过数据驱动数字孪生模型在虚拟空间中运行。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，
所述电子标签包括丝饼所用原浆液的种类材料、等级、生产加工日期及批次，丝饼的直径。
7.基于数字孪生的化纤长丝工艺溯源装置，其特征在于，包括：
模型构建模块：用于构建整个化纤长丝生产包装的数字孪生模型；
数据传输模块：用于通过通讯协议将化纤长丝生产包装所涉及的装备的相关数据发送给数字孪生模型；
电子标签生成模块：用于赋予每一锭丝饼独有的电子标签，将丝饼所涉及的各个工艺流程作为区块链的节点；
数据存储模块：用于丝饼在经过每一个工艺流程时，通过所载运或途径的物流装备上的RFID读码器或者传感器读取电子标签并获取节点数据信息，将在该工艺流程中获取的节点数据信息上传至节点内，将该丝饼在各个节点内的节点数据信息发送给数字孪生模型的数据库进行存储；
溯源模块：用于数字孪生模型通过该丝饼的数据信息对整个工艺流程进行溯源；
还包括：
根据各工艺流程的装备信息历史数据在数字孪生模型中对整个产线进行多次虚拟仿真；
每一次虚拟仿真均可以得到生产、转运、包装以及仓储四部分的工艺流程参数；
将各部分的工艺流程参数进行均值化处理得到工艺流程曲线，将四部分工艺流程曲线连接得到完整的标准工艺流程曲线；
当同一批次的丝饼完成整个工艺流程后，数字孪生模型根据其数据库中的数据信息还原该批次丝饼的工艺流程，得到第二工艺流程曲线，将第二工艺流程曲线与标准工艺流程曲线进行比较；
若两者误差值小于第一误差阈值时，为可允许误差；如果两者误差值在第一误差阈值与第二误差阈值之间时，则需要调整工艺参数，使产线达到最优；如果两者误差值大于第二误差阈值或出现异常点位时，则需要对产线工艺过程中的装备进行检验。
8.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被主控器执行时，实现如权利要求1-6任一项所述的基于数字孪生的化纤长丝工艺溯源方法中的各个步骤。
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