CN115841238A - 一种基于数字孪生的原料监管系统及其监管方法 - Google Patents

Abstract

本申请涉及智能制造领域，公开了一种基于数字孪生的原料监管系统及其监管方法，该系统包括：数据采集模块，用于对原料多维度信息数据进行实时采集；孪生映射模块，用于将实时采集到的原料多维度信息数据进行数字孪生模拟，生成生产车间的孪生数据；数据分析模块，用于根据生成的孪生数据对设备运行和生产流程进行分析，得到分析结果；数据展示模块，用于对分析结果进行可视化展示。这样打通了信息化平台多维度数据，实现原料基于数字孪生的一体化管控，让决策者可以实时获取生产场景中的环节，查看原料全生命周期的过程，随时掌握状态变化，从而有效控制成本，提高工作效率水平，同时为巡检人员和技术人员提供更多支持。

Description

一种基于数字孪生的原料监管系统及其监管方法

技术领域

本发明涉及智能制造领域，特别是涉及一种基于数字孪生的原料监管系统及其监管方法。

背景技术

目前，材料管控是企业成本管理的主要内容之一，然而大多数企业的库存主体都是在成品端，因为需要在不同的管道铺设库存以满足客户随时随地的需求，从而忽略了对原材料的监控，通常会出现以下几方面问题：材料控制与采购管理系统建立不完善，材料管理效果和水平无法有效支撑成品的生产和销售管理。部分企业在有系统管理的情况下，也会出现系统集成程度较低，无法实现原材料全生命周期数据的共享与交换。

由于传统的原材料进厂到成品制作、销售整个过程管理系统较分散，系统集成度低，无法有效支撑成品的生产和销售管理，也无法实现原材料全生命周期数据的共享与交换；这就导致了管理成本增加，生产效率低，生产成本增加。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于数字孪生的原料监管系统及其监管方法，可以实现原料基于数字孪生的一体化管控，随时掌握状态变化，有效控制成本。其具体方案如下：

一种基于数字孪生的原料监管系统，包括：

数据采集模块，用于对原料多维度信息数据进行实时采集；

孪生映射模块，用于将实时采集到的所述原料多维度信息数据进行数字孪生模拟，生成生产车间的孪生数据；

数据分析模块，用于根据生成的所述孪生数据对设备运行和生产流程进行分析，得到分析结果；

数据展示模块，用于对所述分析结果进行可视化展示。

优选地，在本发明实施例提供的上述原料监管系统中，所述数据采集模块包括静态信息采集单元、动态信息采集单元和产品销售采集单元；

所述静态信息采集单元，用于通过车间物联网采集原料原始信息数据以及原料生产计划信息；

所述动态信息采集单元，用于通过车间物联网采集原料生产加工过程中的车间信息数据；

所述产品销售采集单元，用于通过销售EPR系统采集原料对应的产品销售信息数据。

优选地，在本发明实施例提供的上述原料监管系统中，还包括：

数据中台模块，用于对所述原料多维度信息数据中与数据采集指令对应的原始数据进行数据处理和/或知识表征，得到目标数据并传输至所述孪生映射模块。

优选地，在本发明实施例提供的上述原料监管系统中，所述数据中台模块包括数据传输单元、数据解析单元和数据存储单元；

所述数据传输单元，用于将所述数据采集指令传输至所述数据解析单元；

所述数据解析单元，用于对所述数据采集指令进行解析，并根据解析结果对与所述数据采集指令对应的原始数据进行数据处理和/或知识表征，得到目标数据；

所述数据存储单元，用于对所述目标数据进行存储；

所述数据传输单元，还用于将所述目标数据传输至所述孪生映射模块。

优选地，在本发明实施例提供的上述原料监管系统中，所述数据分析模块包括状态分析单元和优化分析单元；

所述状态分析单元，用于对产品生产过程中的风险、成本和质量进行状态分析；

所述优化分析单元，用于对产品生产过程中的风险、成本和质量进行优化分析。

优选地，在本发明实施例提供的上述原料监管系统中，还包括：

数据应用模块，用于将所述数据分析模块分析后的数据反哺于原料管控、生产过程和成本管控、销售管控，以实现生产车间排程的数字化，并进行生产过程监管、产品质量判定、质量问题预警及质量统计分析。

优选地，在本发明实施例提供的上述原料监管系统中，所述数据展示模块包括BI可视化单元、可视化监控单元和异常报警单元；

所述BI可视化单元，用于将原料全生命周期中供应、生产、流通、销售、服务各个环节的相关数据进行三维还原显示；

所述可视化监控单元，用于对所述BI可视化单元显示的数据进行实时追踪与监控；

所述异常报警单元，用于在原料全生命周期过程的数据超出预设值时，进行报警提示。

本发明实施例还提供了一种本发明实施例提供的上述基于数字孪生的原料监管系统的监管方法，包括：

利用数据采集模块对原料多维度信息数据进行实时采集；

利用孪生映射模块将实时采集到的所述原料多维度信息数据进行数字孪生模拟，生成生产车间的孪生数据；

利用数据分析模块根据生成的所述孪生数据对设备运行和生产流程进行分析，得到分析结果；

利用数据展示模块对所述分析结果进行可视化展示。

优选地，在本发明实施例提供的上述监管方法中，在利用数据采集模块对原料多维度信息数据进行实时采集之后，还包括：

利用数据中台模块对所述原料多维度信息数据中与数据采集指令对应的原始数据进行数据处理和/或知识表征，得到目标数据并传输至所述孪生映射模块。

优选地，在本发明实施例提供的上述监管方法中，在利用数据分析模块根据生成的所述孪生数据对设备运行和生产流程进行分析之后，还包括：

利用数据应用模块将所述数据分析模块分析后的数据反哺于原料管控、生产过程和成本管控、销售管控，以实现生产车间排程的数字化，并进行生产过程监管、产品质量判定、质量问题预警及质量统计分析。

从上述技术方案可以看出，本发明所提供的一种基于数字孪生的原料监管系统，包括：数据采集模块，用于对原料多维度信息数据进行实时采集；孪生映射模块，用于将实时采集到的原料多维度信息数据进行数字孪生模拟，生成生产车间的孪生数据；数据分析模块，用于根据生成的孪生数据对设备运行和生产流程进行分析，得到分析结果；数据展示模块，用于对分析结果进行可视化展示。

本发明提供的上述原料监管系统，通过上述四个模块的相互作用，打通了信息化平台多维度数据，实现原料基于数字孪生的一体化管控，让决策者可以实时获取生产场景环节，查看原料全生命周期的过程，随时掌握状态变化，从而有效控制成本，提高工作效率和管理水平，同时为巡检人员和技术人员提供更多支持。

此外，本发明还针对原料监管系统提供了相应的监管方法，进一步使得上述系统更具有实用性，该方法具有相应的优点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的基于数字孪生的原料监管系统的结构示意图；

图2为本发明实施例提供的基于数字孪生的原料监管系统的具体结构示意图；

图3为本发明实施例提供的基于数字孪生的原料监管系统的监管方法流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明提供一种基于数字孪生的原料监管系统，如图1所示，包括：

数据采集模块1，用于对原料多维度信息数据进行实时采集；

孪生映射模块2，用于将实时采集到的原料多维度信息数据进行数字孪生模拟，生成生产车间的孪生数据；

数据分析模块3，用于根据生成的孪生数据对设备运行和生产流程进行分析，得到分析结果；

数据展示模块4，用于对分析结果进行可视化展示。

在本发明实施例提供的上述原料监管系统中，先通过数据采集模块1对原料多维度信息数据进行数据采集，然后通过孪生映射模块2进行数字孪生模拟，之后通过数据分析模块3根据模拟出的孪生数据对设备运行和生产流程进行分析，从而可实时地还原生产场景中的环节，最后利用数据展示模块4对分析结果进行可视化展示，这样打通了信息化平台多维度数据，实现原料基于数字孪生的一体化管控，让决策者可以实时获取生产场景中的环节，查看原料全生命周期的过程，随时准确掌握生产车间的生产状态变化，从而有效控制成本，提高工作效率和管理水平，同时为巡检人员和技术人员提供更多支持。

在实际应用中，原料全生命周期可以包括供应商供料、原材料入库、货架信息、领料加工、成品生产、销售、质量监管等每一个环节中的信息数据。本发明对原料物理实体的全生命周期进行数字孪生体的构建和管理，构建的对象主要为原料供应商供料、原材料入库、货架信息、领料加工、成品生产、销售、质量监管等生命周期的每一个环节。通过构建对象的三维建模，结合大屏显示来完成原材料全生命周期的孪生展示。

需要补充的是，孪生映射模块2是结合数据信息进行数字孪生模拟，生成生产车间的孪生数据；充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体原材料的全生命周期过程。

本发明通过对生产过程中的工艺路线孪生，可以了解每个原材料生产过程的操作步骤、标准工时、质量要求、维护保养要求，反馈生产数据，保证生产的准确性和合格率，提高数据利用率，让决策者和参观者直观了解每个工步的作用，具有展示商务价值。另外，加强对原材料的全生命周期管控，以便对原料进行溯源、提升产品质量和口碑，从而达到为企业节省成本，促进企业的可持续发展；加强无法监控的设备内部管理，提高工作效率，以及工作安全。

进一步地，在具体实施时，在本发明实施例提供的上述原料监管系统中，如图2所示，数据采集模块1可以包括静态信息采集单元、动态信息采集单元和产品销售采集单元；

静态信息采集单元，用于通过车间物联网采集原料原始信息数据以及原料生产计划信息；

动态信息采集单元，用于通过车间物联网采集原料生产加工过程中的车间信息数据；

产品销售采集单元，用于通过销售EPR系统采集原料对应的产品销售信息数据。

具体地，数据采集模块1可以对原料来源、生产计划、生产设备、生产过程、生产质量、能耗管理、产品销售等信息数据进行实时采集，即原料多维度信息数据具体可以包含原料来源、生产计划、生产设备、生产过程、生产质量、能耗管理、产品销售等信息数据。这里有静态信息数据、动态信息数据等。因此，本发明的数据采集模块1可利用静态信息采集单元和动态信息采集单元通过构建好的车间物联网（如智能感知装置+工业数据总线），实现多源异构数据采集、设备状态感知和控制指令下达，获取原材料原始数据，生产车间的数据，另外可通过销售ERP系统采集产品销售数据等信息。

进一步地，在具体实施时，在本发明实施例提供的上述原料监管系统中，如图2所示，还可以包括：数据中台模块5，用于对原料多维度信息数据中与数据采集指令对应的原始数据进行数据处理和/或知识表征，得到目标数据并传输至孪生映射模块2。

具体地，在具体实施时，如图2所示，数据中台模块5可以包括数据传输单元、数据解析单元和数据存储单元；

数据传输单元，用于将数据采集指令传输至数据解析单元；

数据解析单元，用于对数据采集指令进行解析，并根据解析结果对与数据采集指令对应的原始数据进行数据处理和/或知识表征，得到目标数据；

数据存储单元，用于对目标数据进行存储；

数据传输单元，还用于将目标数据传输至孪生映射模块2。

需要说明的是，数据存储单元存储的数据可以发送至虚拟模型板块，进行虚拟模型的联动，同时将数据采集模块采集的设备和销售的实时状态进行同步，使虚拟工厂中的画面与实际工厂进行比例还原，实现虚拟映射与实时数据的连接。

进一步地，在具体实施时，在本发明实施例提供的上述原料监管系统中，如图2所示，数据分析模块3可以包括状态分析单元和优化分析单元；

状态分析单元，用于对产品生产过程中的风险、成本和质量进行状态分析；

优化分析单元，用于对产品生产过程中的风险、成本和质量进行优化分析。

具体地，利用状态分析单元和优化分析单元对产品生产过程中的风险、成本和质量进行状态和优化双重分析，可以对生产过程进行生产方案优化，从而对生产进行更好的预测及管理。

在实际应用中，数据分析模块3及信息处理库，对以往的数据进行采集、分析、处理、整理，对真实生产线数据进行实时计算融合，实现推演预测，上述数据连接至数字孪生平台中进行数据分析、算法计算，分析整体结构后进行孪生数据的推导，分析现场问题，得出问题根本原因，给出相应解决方案，帮助决策者进行现场问题解决综合计算能源成本、损耗成本、原料成本、设备折旧成本、运行成本等多种生产成本因素，以小时、分钟等时间单位进行计算，并通过折线图、柱状图等图表形式为使用者进行“单位时间成本”展现。

进一步地，在具体实施时，在本发明实施例提供的上述原料监管系统中，如图2所示，还可以包括：数据应用模块6，用于将数据分析模块分析后的数据反哺于原料管控、生产过程和成本管控、销售管控，以实现生产车间排程的数字化，并进行生产过程监管、产品质量判定、质量问题预警及质量统计分析。

具体地，数据应用模块6可以将分析后的数据反哺于原材料管控、生产过程和成本管控、销售管控，实现生产车间排程的数字化，同时缩短生产周期，实现柔性制造，降低生产过程中原材料的浪费，对制造过程监管、产品质量判定、质量问题预警及质量统计分析，并在系统内关联存储。当发生质量追溯时，通过质量跟踪与分析算法可快速定位问题产品的批次以及可能的原因，提升产品质量管理的能力和生产效率，最终降低产品负面口碑，提升企业生产效益。

另外，数据应用模块6可以基于关键产线实体的实时状态量数据构建初始数字孪生模型；获取初始数字孪生模型的统计特征以及相关性特性；对监测状态量进行孪生预测，并基于孪生预测数据更新数字孪生模型；获取更新的数字孪生模型的统计特征以及相关性特征；对比更新的数字孪生模型的特征与初始数字孪生模型的特征，进而可判断原材料全生命周期、产品质量以及销售等方面运行状态并进行预警。当判定产品质量判定不合格时，例如成像的质量数据曲线超出阈值时，可进行质量问题预警，及时报警并推送相关负责人，这样可以提高现场数据传输效率、工作效率，降低质量风险，提高质量合格率。

进一步地，在具体实施时，在本发明实施例提供的上述原料监管系统中，如图2所示，数据展示模块4可以包括BI可视化单元、可视化监控单元和异常报警单元；

BI可视化单元，用于将原料全生命周期中供应、生产、流通、销售、服务各个环节的相关数据进行三维还原显示；

可视化监控单元，用于对BI可视化单元显示的数据进行实时追踪与监控；

异常报警单元，用于在原料全生命周期过程的数据超出预设值时，进行报警提示。

具体地，数据展示模块4可以利用BI可视化单元、可视化监控单元和异常报警单元的相互作用，通过对物理车间的三维建模、效果调试等手段将在虚拟环境中进行三维还原，通过实时数据的分析预合成将数据通过图表形式进行呈现，数据预处理后通过追溯进行厂区数据的实时追踪与整合，对厂区的整体流程进行复现还原。对原材料全生命周期各环节能耗进行全方面的监管和综合分析，综合展示能耗分布、能耗实绩等数据，做好能耗的过程管理工作，减少能源浪费，实现对设备的故障预测。

数据展示模块4是数据集控中心，能够帮助企业管理者实时掌握车间生产状态，用于对订单管理、生产排程、仓储物流、设备管理等进行可视化管理，使生产、物料、异常等有序可控。为管理层提供“一站式”决策分析支持的平台，侧重于对战略规划的分解和细化，通过一系列量化指标给管理者最精确的数据结果，形成基于数据的从检测问题、发现问题到解决问题的闭环，使企业高层管理人员能及时、准确地把握和调整企业的发展方向。

需要说明的是，本发明对原料生产过程中的工艺孪生、控制跟踪到结果分析的全过程管理，可以实现原材料供应、生产、流通、销售、服务环节的全生命周期管理，让巡检人员和技术人员及时发现原料生产加工过程中的问题进行预警，有效地控制和降低潜在的异常风险，使生产任务得以顺利完成。这样真正形成了环环相扣、闭合制约、无缝衔接的管理体系，最大限度延长原料使用的生命循环周期，实现材料投入“零浪费”，为企业持续发展贡献力量。

基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种基于数字孪生的原料监管系统的监管方法，由于该方法解决问题的原理与前述一种基于数字孪生的原料监管系统相似，因此该方法的实施可以参见基于数字孪生的原料监管系统的实施，重复之处不再赘述。

在具体实施时，本发明实施例提供的基于数字孪生的原料监管系统的监管方法，如图3所示，具体可以包括以下步骤：

S301、利用数据采集模块对原料多维度信息数据进行实时采集。

具体地，利用数据采集模块对原料多维度信息数据进行实时采集，可以包括：利用静态信息采集单元通过车间物联网采集原料原始信息数据以及原料生产计划信息；利用动态信息采集单元通过车间物联网采集原料生产加工过程中的车间信息数据；利用产品销售采集单元通过销售EPR系统采集原料对应的产品销售信息数据。

S302、利用孪生映射模块将实时采集到的原料多维度信息数据进行数字孪生模拟，生成生产车间的孪生数据。

S303、利用数据分析模块根据孪生数据对设备运行和生产流程进行分析，得到分析结果。

具体地，利用数据分析模块根据孪生数据对设备运行和生产流程进行分析，可以包括：利用状态分析单元对产品生产过程中的风险、成本和质量进行状态分析；优化分析单元对产品生产过程中的风险、成本和质量进行优化分析。

S304、利用数据展示模块对分析结果进行可视化展示。

具体地，利用数据展示模块对分析结果进行可视化展示，可以包括：利用BI可视化单元将原料全生命周期中供应、生产、流通、销售、服务各个环节的相关数据进行三维还原显示；利用可视化监控单元对BI可视化单元显示的数据进行实时追踪与监控；利用异常报警单元在原料全生命周期过程的数据超出预设值时，进行报警提示。

在本发明实施例提供的上述监管方法中，可以打通信息化平台多维度数据，实现原料基于数字孪生的一体化管控，让决策者能够实时获取生产场景中的环节，查看原料全生命周期的过程，随时掌握状态变化，从而有效控制成本，提高工作效率和管理水平，同时为巡检人员和技术人员提供更多支持。

进一步地，在具体实施时，在本发明实施例提供的上述监管方法中，在执行步骤S301利用数据采集模块对原料多维度信息数据进行实时采集之后，还可以包括：利用数据中台模块对原料多维度信息数据中与数据采集指令对应的原始数据进行数据处理和/或知识表征，得到目标数据并传输至孪生映射模块。

具体地，利用数据传输单元将数据采集指令传输至数据解析单元；利用数据解析单元对数据采集指令进行解析，并根据解析结果对与数据采集指令对应的原始数据进行数据处理和/或知识表征，得到目标数据；利用数据存储单元对目标数据进行存储；再利用数据传输单元将目标数据传输至孪生映射模块。

进一步地，在具体实施时，在本发明实施例提供的上述监管方法中，在执行步骤S303利用数据分析模块根据生成的孪生数据对设备运行和生产流程进行分析之后，还可以包括：利用数据应用模块将数据分析模块分析后的数据反哺于原料管控、生产过程和成本管控、销售管控，以实现生产车间排程的数字化，并进行生产过程监管、产品质量判定、质量问题预警及质量统计分析。

关于上述各个步骤更加具体的工作过程可以参考前述实施例公开的相应内容，在此不再进行赘述。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的方法而言，由于其与实施例公开的系统相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见系统部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器（RAM）、内存、只读存储器（ROM）、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的原料监管系统及其监管方法进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种基于数字孪生的原料监管系统，其特征在于，包括：

数据采集模块，用于对原料多维度信息数据进行实时采集；

孪生映射模块，用于将实时采集到的所述原料多维度信息数据进行数字孪生模拟，生成生产车间的孪生数据；

数据分析模块，用于根据生成的所述孪生数据对设备运行和生产流程进行分析，得到分析结果；

数据展示模块，用于对所述分析结果进行可视化展示。

2.根据权利要求1所述的原料监管系统，其特征在于，所述数据采集模块包括静态信息采集单元、动态信息采集单元和产品销售采集单元；

所述静态信息采集单元，用于通过车间物联网采集原料原始信息数据以及原料生产计划信息；

所述动态信息采集单元，用于通过车间物联网采集原料生产加工过程中的车间信息数据；

所述产品销售采集单元，用于通过销售EPR系统采集原料对应的产品销售信息数据。

3.根据权利要求1所述的原料监管系统，其特征在于，还包括：

数据中台模块，用于对所述原料多维度信息数据中与数据采集指令对应的原始数据进行数据处理和/或知识表征，得到目标数据并传输至所述孪生映射模块。

4.根据权利要求3所述的原料监管系统，其特征在于，所述数据中台模块包括数据传输单元、数据解析单元和数据存储单元；

所述数据传输单元，用于将所述数据采集指令传输至所述数据解析单元；

所述数据解析单元，用于对所述数据采集指令进行解析，并根据解析结果对与所述数据采集指令对应的原始数据进行数据处理和/或知识表征，得到目标数据；

所述数据存储单元，用于对所述目标数据进行存储；

所述数据传输单元，还用于将所述目标数据传输至所述孪生映射模块。

5.根据权利要求1所述的原料监管系统，其特征在于，所述数据分析模块包括状态分析单元和优化分析单元；

所述状态分析单元，用于对产品生产过程中的风险、成本和质量进行状态分析；

所述优化分析单元，用于对产品生产过程中的风险、成本和质量进行优化分析。

6.根据权利要求1所述的原料监管系统，其特征在于，还包括：

数据应用模块，用于将所述数据分析模块分析后的数据反哺于原料管控、生产过程和成本管控、销售管控，以实现生产车间排程的数字化，并进行生产过程监管、产品质量判定、质量问题预警及质量统计分析。

7.根据权利要求1所述的原料监管系统，其特征在于，所述数据展示模块包括BI可视化单元、可视化监控单元和异常报警单元；

所述BI可视化单元，用于将原料全生命周期中供应、生产、流通、销售、服务各个环节的相关数据进行三维还原显示；

所述可视化监控单元，用于对所述BI可视化单元显示的数据进行实时追踪与监控；

所述异常报警单元，用于在原料全生命周期过程的数据超出预设值时，进行报警提示。

8.一种如权利要求1至7任一项所述基于数字孪生的原料监管系统的监管方法，其特征在于，包括：

利用数据采集模块对原料多维度信息数据进行实时采集；

利用孪生映射模块将实时采集到的所述原料多维度信息数据进行数字孪生模拟，生成生产车间的孪生数据；

利用数据分析模块根据生成的所述孪生数据对设备运行和生产流程进行分析，得到分析结果；

利用数据展示模块对所述分析结果进行可视化展示。

9.根据权利要求8所述的监管方法，其特征在于，在利用数据采集模块对原料多维度信息数据进行实时采集之后，还包括：

利用数据中台模块对所述原料多维度信息数据中与数据采集指令对应的原始数据进行数据处理和/或知识表征，得到目标数据并传输至所述孪生映射模块。

10.根据权利要求8所述的监管方法，其特征在于，在利用数据分析模块根据生成的所述孪生数据对设备运行和生产流程进行分析之后，还包括：

利用数据应用模块将所述数据分析模块分析后的数据反哺于原料管控、生产过程和成本管控、销售管控，以实现生产车间排程的数字化，并进行生产过程监管、产品质量判定、质量问题预警及质量统计分析。

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