CN118466431A - 一种面向多维可视化管理的数字孪生工厂智慧控制系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种面向多维可视化管理的数字孪生工厂智慧控制系统及方法，属于数字工厂领域。面向多维可视化管理的数字孪生工厂智慧控制系统及方法，包括三维构建单元、综合管理单元和监控端。本发明解决了现有数字工厂平台复杂的问题，本发明通过三维构建单元工厂数据构建出工厂的三维模型，综合管理单元通过多种数据采集工具获得厂区各项数据并与已构建的三维模型相结合，形成动态的三维可视化效果的三维模型，同时，监控端利用可视化工具将厂区各项数据生成可视化图表并与三维模型一同展示，以便工作人员实时全面的监控与展示工厂以及车间、产线和员工的各项数据，并及时采取相对应的控制措施，从而有效提高了管理者的决策效率。

Description

一种面向多维可视化管理的数字孪生工厂智慧控制系统及 方法

技术领域

本发明涉及智慧工厂技术领域，具体为一种面向多维可视化管理的数字孪生工厂智慧控制系统及方法。

背景技术

数字工厂是一个在计算机虚拟环境中对整个生产过程进行仿真、评估和优化的新型生产组织方式，扩展到整个产品生命周期，是现代数字制造技术与计算机仿真技术相结合的产物，主要作为沟通产品设计和产品制造之间的桥梁。数字工厂的应用不仅提高了生产效率，也优化了产品质量。

但现有的工厂在实际使用中存在以下问题，有些企业工厂厂区规模大，数据监控平台和监控设备等运营设备也较为复杂，厂区内经常会出现多个独立运行的数据管理平台，工作人员需要逐个调阅，才能统计出完整数据并进行分析，这种分散式的管理模式将大大降低管理者的决策效率；因此，不满足现有的需求，对此我们提出了一种面向多维可视化管理的数字孪生工厂智慧控制系统及方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种面向多维可视化管理的数字孪生工厂智慧控制系统及方法，通过采集工厂的外部环境数据、内部构造数据以及设备运行数据，构建工厂的三维模型，通过多种数据采集工具，采集厂区的温湿度数据、厂区的空气数据、员工数据和巡检数据，获得厂区各项数据，将处理后的厂区各项数据与已构建的三维模型相结合，形成动态的三维可视化效果的三维模型，同时，利用可视化工具将厂区各项数据生成可视化图表并与三维模型一同展示，工作人员依据监控端展示的三维模型和可视化图表采取相对应的控制措施，解决了上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种面向多维可视化管理的数字孪生工厂智慧控制系统，包括：

三维构建单元，用于

采集工厂数据并进行处理，根据处理后的工厂数据构建工厂的三维模型；

综合管理单元，用于

对厂区空气环境、员工和巡检区域进行检测，采集厂区的各项数据，对采集的厂区各项数据进行处理，将处理后的厂区各项数据与构建三维模型相结合，使三维模型形成动态的三维可视化效果；

监控端，用于

对形成动态的三维可视化的三维模型进行展示，并获取采集的厂区各项数据生成可视化图表，生成的可视化图表与三维模型一同进行展示，工作人员依据监控端展示的三维模型和可视化图表，对工厂采取相对应的控制措施。

进一步地，所述三维构建单元，具体执行以下操作：

数据采集：采集工厂数据，工厂数据包括工厂的外部环境数据、内部构造数据以及设备运行数据；

数据处理：对采集的工厂数据进行清洗、分类和整合处理，通过数据处理形成用于三维建模的数据；

三维建模：根据处理后的工厂数据，构建工厂的三维模型，三维模型包括工厂的外部环境、内部构造以及设备设施。

进一步地，三维建模，包括：

数据获取模块，用于获取处理后的工厂数据，并基于数据表征对象将工厂数据进行拆分，得到三维对象数据集；

数据分析模块，用于：

提取三维对象数据集的数据表征，并基于数据表征确定三维对象数据集对应的三维对象的采集角度；

同时，基于采集角度对相应三维对象数据集进行维度映射，得到每一采集角度对应的局部三维对象数据，并提取局部三维对象数据的数据特征；

基于数据特征确定三维对象在相应采集角度下的姿态特征和目标尺寸，并基于姿态特征和目标尺寸构建三维对象的局部三维结构；

基于采集角度的相对位置关系根据姿态特征和目标尺寸确定不同采集角度下的局部三维结构之间的第一特征衔接点，并基于第一特征衔接点将不同采集角度对应的局部三维结构进行特征拼接，得到独立三维对象结构；

提取处理后的工厂数据中的位置参数，并基于位置参数确定独立三维对象结构之间的相对位置；

基于相对位置确定独立三维对象结构之间的第二特征衔接点，并基于第二特征衔接点将独立三维对象结构进行位置关联，且对位置关联结果进行评估处理，得到工厂的初始三维模型；

模型优化模块，用于：

基于采集角度获取工厂的多角度场景图片，并基于采集角度将多维度场景图片在初始三维模型表面进行叠加；

基于叠加结果对初始三维模型进行纹理映射，并基于纹理映射结果得到工厂的三维模型。

进一步地，所述综合管理单元，包括：

集成检测模块，用于

集成多种数据采集工具，采集厂区的各项数据，包括厂区的温湿度数据、厂区的空气数据、员工数据和巡检数据；

数据处理模块，用于

对采集的厂区各项数据进行清洗、分类和整合处理，通过处理形成用于三维可视化的数据；

三维可视化模块，用于

将处理后的厂区各项数据与已构建的三维模型相结合，使厂区各项数据三维显示于三维模型上，从而使三维模型形成动态的三维可视化效果并在监控端展示。

进一步地，所述数据采集工具，包括：

温湿度传感器，用于

检测厂区空气环境中的温度和湿度；

PM2.5传感器，用于

检测厂区空气环境中的粉尘浓度；

智能手环，用于

佩戴在员工的手腕处，通过智能手环获取员工的个人信息，以及实时检测员工的体征数据；

巡检机器人，用于

对厂区进行可视化巡检，从而获取巡检机器人的巡检数据，通过获取的巡检数据了解掌握巡检区域的实际情况。

进一步地，所述温湿度传感器和PM2.5传感器组成一组环境采集工具，环境采集工具设置有多组，每组环境采集工具设置在厂区的检测区域内，基于多组环境采集工具对所在的检测区域的空气环境进行检测；智能手环中录入有员工的个人信息，基于个人信息，智能手环对应与个人信息相符合的员工，员工在厂区工作时需将智能手环佩戴在手腕处，且智能手环具备定位和健康检测的功能。

进一步地，所述巡检机器人，具体执行以下操作：

设定巡检机器人的巡检时间和巡检路线；

巡检机器人根据巡检时间，定时对巡检路线进行可视化巡检；

其中，巡检路线包括厂区工作车间、库房和消防设施。

进一步地，所述监控端，利用可视化工具将采集的厂区各项数据生成可视化图表，生成的可视化图表与三维模型一同在监控端进行展示，工作人员依据监控端展示的三维模型和可视化图表，对厂区空气环境、员工和巡检区域采取相对应的控制措施。

进一步地，所述监控端，包括：

获取采集到的工厂数据，并基于工厂数据确定工厂中不同物品的测试尺寸；

同时，基于模型构建要求确定对工厂的三维模型构建时的数据更新要求，并基于数据更新要求确定对三维模型进行同步更新的灵敏度；

基于工厂中不同物品的测试尺寸和对三维模型进行同步更新的灵敏度计算对三维模型构建的准确率，并基于对三维模型构建的准确率计算对数字孪生工厂进行控制时的决策效率；

根据如下公式计算对三维模型构建的准确率：

；

其中，η表示对三维模型构建的准确率，且取值单位为（0，1）；μ表示误差系数，且取值范围为（0.05，0.015）；i表示工厂中包含的物品的序号值，且取值范围为[1，n]；n表示工厂中包含的物品的总个数；d _i 表示根据工厂数据确定的第i个物品的长度测试尺寸值；D _i 表示第i个物品的实际长度尺寸值；l _i 表示根据工厂数据确定的第i个物品的宽度测试尺寸值；L _i 表示第i个物品的实际宽度尺寸值；h _i 表示根据工厂数据确定的第i个物品的高度测试尺寸值；H _i 表示第i个物品的实际高度尺寸值；σ表示对三维模型进行同步更新的灵敏度，且取值范围为（0，1）；

根据如下公式计算对数字孪生工厂进行控制时的决策效率：

；

其中，δ表示根据三维模型对数字孪生工厂做出决策策略所用的时间长度值；T表示对数字孪生工厂做出决策策略所用的理论时间长度值；η表示对三维模型构建的准确率，且取值单位为（0，1）；

将计算得到的决策效率与预设决策效率进行比较；

若计算得到的决策效率低于预设决策效率时，则判定对工厂的三维模型构建的准确率不合格，并对工厂的三维模型进行调整，直至决策效率大于或等于预设决策效率；

否则，判定对工厂的三维模型构建的准确率合格，并基于三维模型对数字孪生工厂做出的决策策略对数字孪生工厂进行决策控制。

一种面向多维可视化管理的数字孪生工厂智慧控制系统的实施方法，包括以下步骤：

步骤一：根据工厂的外部环境数据、内部构造数据以及设备运行数据，构建工厂的三维模型；

步骤二：利用多种数据采集工具，采集厂区的温湿度数据、厂区的空气数据、员工数据和巡检数据，获得厂区各项数据；

步骤三：将处理后的厂区各项数据与已构建的三维模型相结合，形成动态的三维可视化效果的三维模型；

步骤四：监控端利用可视化工具将采集的厂区各项数据生成可视化图表并与三维模型一同展示，工作人员依据监控端展示的三维模型和可视化图表采取相对应的控制措施。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1.本发明通过三维构建单元采集工厂的外部环境数据、内部构造数据以及设备运行数据，并利用采集的数据构建出工厂的三维模型，综合管理单元通过多种数据采集工具，采集厂区的温湿度数据、厂区的空气数据、员工数据和巡检数据，获得厂区各项数据，将厂区各项数据进行处理并与已构建的三维模型相结合，形成动态的三维可视化效果的三维模型，同时，监控端利用可视化工具将厂区各项数据生成可视化图表并与三维模型一同展示，工作人员依据监控端展示的三维模型和可视化图表采取相对应的控制措施，三维模型与可视化图表的结合，可以实时全面的监控与展示工厂以及车间、产线和员工的各项数据，无需工作人员逐个调阅分析，避免分散式的管理模式，从而有效提高了管理者的决策效率。

2.通过对处理后的工厂数据进行拆分，实现对工厂中不同三维对象的三维对象数据集进行准确有效的确定，并对得到的三维对象数据集进行解析，实现对不同三维对象的采集角度进行有效的确定，实现根据采集角度对三维对象数据集进行有效分析，得到三维对象在不同采集角度下的局部三维结构以及对应的姿态特征和目标尺寸，其次，根据不同采集角度下的局部三维结构以及对应的姿态特征和目标尺寸将不同采集角度下的局部三维结构进行特征拼接，确保了得到的三维对象的全面性以及可靠性，同时，确定三维对象在工厂中的相对位置，实现根据相对位置将三维对象进行关联，实现对工厂的初始三维模型进行准确有效的获取，最后，通过采集工厂的多角度场景图片，并根据多角度场景图片对初始三维模型进行纹理映射，最终实现对工厂的三维模型进行准确可靠的构建，确保了最终得到的三维模型的准确性以及可靠性。

3.通过计算对三维模型构建的准确率，并根据计算得到的准确率计算对数字孪生工厂进行控制时的决策效率，便于根据计算结果确定通过三维模型对工厂进行智慧管理时是否满足要求，从而便于在不满足管理要求时，及时对工厂三维模型进行优化，确保为数字孪生工厂管理提供可靠有效的支撑，确保了面向多维可视化管理的数字孪生工厂的管理效果。

附图说明

图1为本发明的面向多维可视化管理的数字孪生工厂智慧控制系统结构示意图；

图2为本发明的综合管理单元结构示意图。

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。

为了解决现有的工厂厂区规模大，数据监控平台和监控设备等运营设备也较为复杂，厂区内经常会出现多个独立运行的数据管理平台，工作人员需要逐个调阅，才能统计出完整数据并进行分析，这种分散式的管理模式将大大降低管理者决策效率的技术问题，请参阅图1-图2，本实施例提供以下技术方案：

一种面向多维可视化管理的数字孪生工厂智慧控制系统，包括：

三维构建单元，用于

采集工厂数据并进行处理，根据处理后的工厂数据构建工厂的三维模型；

综合管理单元，用于

对厂区空气环境、员工和巡检区域进行检测，采集厂区的各项数据，对采集的厂区各项数据进行处理，将处理后的厂区各项数据与构建三维模型相结合，使三维模型形成动态的三维可视化效果；

监控端，用于

对形成动态的三维可视化的三维模型进行展示，并获取采集的厂区各项数据生成可视化图表，生成的可视化图表与三维模型一同进行展示，工作人员依据监控端展示的三维模型和可视化图表，对工厂采取相对应的控制措施。

三维构建单元，具体执行以下操作：

数据采集：采集工厂数据，工厂数据包括工厂的外部环境数据、内部构造数据以及设备运行数据；

数据处理：对采集的工厂数据进行清洗、分类和整合处理，通过数据处理形成用于三维建模的数据；

三维建模：根据处理后的工厂数据，构建工厂的三维模型，三维模型包括工厂的外部环境、内部构造以及设备设施。

上述内容的技术效果：三维构建单元通过数据采集、数据处理和三维建模三个步骤完成工厂的三维建模，首先，需要通过数据采集，采集工厂数据，而采集的工厂数据需要包括工厂的外部环境数据、内部构造数据以及设备运行数据，外部环境数据和内部构造数据能够实景打造真实的厂区外部环境与内部构造，设备运行数据能够还原工厂设备设施，然后，通过数据处理，将采集的工厂数据进行清洗、分类和整合处理，处理后的工厂数据更方便于三维建模，最后，通过三维建模，将处理后的工厂数据，构建工厂的三维模型，构建出的三维模型中包括工厂的外部环境、内部构造以及设备设施，通过三维构建单元根据工厂内外真实环境以及设备进行建模，还原了工厂的环境以及各设备生产线的原貌，从而有利于后续工作人员的监控和决策。

综合管理单元，包括：

集成检测模块，用于

利用多种数据采集工具，采集厂区的各项数据，包括厂区的温湿度数据、厂区的空气数据、员工数据和巡检数据；

数据处理模块，用于

对采集的厂区各项数据进行清洗、分类和整合处理，通过处理形成用于三维可视化的数据；

三维可视化模块，用于

将处理后的厂区各项数据与已构建的三维模型相结合，使厂区各项数据三维显示于三维模型上，从而使三维模型形成动态的三维可视化效果并在监控端展示。

其中，数据采集工具，包括：

温湿度传感器，用于

检测厂区空气环境中的温度和湿度；

PM2.5传感器，用于

检测厂区空气环境中的粉尘浓度；

智能手环，用于

佩戴在员工的手腕处，通过智能手环获取员工的个人信息，以及实时检测员工的体征数据；

巡检机器人，用于

对厂区进行可视化巡检，从而获取巡检机器人的巡检数据，通过获取的巡检数据了解掌握巡检区域的实际情况。

其中，温湿度传感器和PM2.5传感器组成一组环境采集工具，环境采集工具设置有多组，每组环境采集工具设置在厂区的检测区域内，基于多组环境采集工具对所在的检测区域的空气环境进行检测；智能手环中录入有员工的个人信息，基于个人信息，智能手环对应与个人信息相符合的员工，员工在厂区工作时需将智能手环佩戴在手腕处，且智能手环具备定位和健康检测的功能。

其中，巡检机器人，具体执行以下操作：

设定巡检机器人的巡检时间和巡检路线；

巡检机器人根据巡检时间，定时对巡检路线进行可视化巡检；

其中，巡检路线包括厂区工作车间、库房和消防设施。

监控端，利用可视化工具将采集的厂区各项数据生成可视化图表，生成的可视化图表与三维模型一同在监控端进行展示，工作人员依据监控端展示的三维模型和可视化图表，对厂区空气环境、员工和巡检区域采取相对应的控制措施。

上述内容的技术效果：通过集成检测模块可采集厂区的各项数据，而集成检测模块是利通过多种数据采集工具进行检测，利用温湿度传感器能够检测厂区空气环境中的温度和湿度，利用PM2.5传感器能够检测厂区空气环境中的粉尘浓度，温湿度传感器和PM2.5传感器组成一组环境采集工具，环境采集工具设置有多组，通过设置多组环境采集工具在厂区的检测区域内，基于多组环境采集工具对所在的检测区域的空气环境进行检测，从而能够获得更加全面的数据，而智能手环能够佩戴在员工的手腕处，通过智能手环获取员工的个人信息，以及实时检测员工的体征数据，智能手环中录入有员工的个人信息，当员工工作时需要佩戴录有自己个人信息的智能手环，且智能手环具备定位和健康检测的功能，能够实时检测员工的体征数据，从而便于工作人员及时掌握员工的健康情况，巡检机器人能够对厂区进行可视化巡检，从而获取巡检机器人的巡检数据，通过获取的巡检数据了解掌握巡检区域的实际情况，会事先设定巡检机器人的巡检时间和巡检路线，巡检机器人根据巡检时间，定时对巡检路线进行可视化巡检，以此得到巡检数据，避免日常巡检需要依赖人力，耗时耗力，运维成本高，且出现问题时，运维人员无法及时发现并处理的问题，通过上述数据采集工具能够获取厂区的温湿度数据、厂区的空气数据、员工数据和巡检数据，这些获取到的厂区各项数据，通过数据处理模块进行清洗、分类和整合处理，通过处理形成用于三维可视化的数据，最后，通过三维可视化模块将处理后的厂区各项数据与已构建的三维模型相结合，使厂区各项数据三维显示于三维模型上，从而使三维模型形成动态的三维可视化效果并在监控端展示，工作人员依据监控端展示的三维模型和可视化图表，对厂区空气环境、员工和巡检区域采取相对应的控制措施，三维模型与可视化图表的结合，可以实时全面的监控与展示工厂以及车间、产线和员工的各项数据，可视化效果好，方便工作人员理解和掌握工厂、生产和员工情况，避免分散式的管理模式，有效提高了管理者的决策效率。

具体的，本实施例还提出了一种面向多维可视化管理的数字孪生工厂智慧控制系统的实施方法，包括以下步骤：

步骤一：根据工厂的外部环境数据、内部构造数据以及设备运行数据，构建工厂的三维模型；

步骤二：利用多种数据采集工具，采集厂区的温湿度数据、厂区的空气数据、员工数据和巡检数据，获得厂区各项数据；

步骤三：将处理后的厂区各项数据与已构建的三维模型相结合，形成动态的三维可视化效果的三维模型；

步骤四：监控端利用可视化工具将采集的厂区各项数据生成可视化图表并与三维模型一同展示，工作人员依据监控端展示的三维模型和可视化图表采取相对应的控制措施

工作原理：通过三维构建单元采集工厂的外部环境数据、内部构造数据以及设备运行数据，并利用采集的数据构建出工厂的三维模型，综合管理单元通过多种数据采集工具进行检测，利用温湿度传感器能够检测厂区空气环境中的温度和湿度，利用PM2.5传感器能够检测厂区空气环境中的粉尘浓度，而智能手环能够佩戴在员工的手腕处，通过智能手环获取员工的个人信息，以及实时检测员工的体征数据，利用巡检机器人能够对厂区进行可视化巡检，从而获取巡检机器人的巡检数据，通过上述数据采集工具能够获得厂区各项数据，将厂区各项数据进行处理并与已构建的三维模型相结合，形成动态的三维可视化效果的三维模型，同时，监控端利用可视化工具将厂区各项数据生成可视化图表并与三维模型一同展示，工作人员依据监控端展示的三维模型和可视化图表采取相对应的控制措施，三维模型与可视化图表的结合，可以实时全面的监控与展示工厂以及车间、产线和员工的各项数据，无需工作人员逐个调阅分析，避免分散式的管理模式，从而有效提高了管理者的决策效率。

本发明提供了一种向多维可视化管理的数字孪生工厂智慧控制系统，三维建模，包括：

数据获取模块，用于获取处理后的工厂数据，并基于数据表征对象将工厂数据进行拆分，得到三维对象数据集；

数据分析模块，用于：

提取三维对象数据集的数据表征，并基于数据表征确定三维对象数据集对应的三维对象的采集角度；

同时，基于采集角度对相应三维对象数据集进行维度映射，得到每一采集角度对应的局部三维对象数据，并提取局部三维对象数据的数据特征；

基于数据特征确定三维对象在相应采集角度下的姿态特征和目标尺寸，并基于姿态特征和目标尺寸构建三维对象的局部三维结构；

基于采集角度的相对位置关系根据姿态特征和目标尺寸确定不同采集角度下的局部三维结构之间的第一特征衔接点，并基于第一特征衔接点将不同采集角度对应的局部三维结构进行特征拼接，得到独立三维对象结构；

提取处理后的工厂数据中的位置参数，并基于位置参数确定独立三维对象结构之间的相对位置；

基于相对位置确定独立三维对象结构之间的第二特征衔接点，并基于第二特征衔接点将独立三维对象结构进行位置关联，且对位置关联结果进行评估处理，得到工厂的初始三维模型；

模型优化模块，用于：

基于采集角度获取工厂的多角度场景图片，并基于采集角度将多维度场景图片在初始三维模型表面进行叠加；

基于叠加结果对初始三维模型进行纹理映射，并基于纹理映射结果得到工厂的三维模型。

该实施例中，数据表征对象指的是工厂数据能够代表的工厂中存在的物品，包括工厂的内部构造数据以及运行设备数据。

该实施例中，三维对象数据集指的是根据数据表征对象将工厂数据进行拆分后得到的每一个数据表征对象的三维信息数据，即工厂内部构造的三维信息数据以及设备形态的三维信息数据等。

该实施例中，数据表征指的是三维对象数据集对应的数据特征，包括三维对象数据集表征的对象的形态，目的是为了确定对三维对象的采集角度。

该实施例中，三维对象指的是需要进行三维模型构建所需的各个场景元素，包括工厂设备以及工厂结构单元等。

该实施例中，局部三维对象数据指的是将三维对象数据集中的数据拆分为每一采集角度对应的具体数据，目的是为了确定三维对象在不同采集角度下呈现的不同状态，也确保得到的三维对象的实际结构的全面性。

该实施例中，数据特征指的是局部三维对象数据对应的具体取值范围以及表征的三维对象的具体形态情况。

该实施例中，姿态特征指的是三维对象在相应采集角度下呈现的具体形态。

该实施例中，局部三维结构指的是根据采集角度确定的姿态特征和目标尺寸构建出相应采集角度视角下对应的三维结构，即为三维对象中的一部分结构。

该实施例中，第一特征衔接点指的是同一三维对象不同采集角度下得到的局部三维结构之间的关联点，目的是为了根据第一特征衔接点将同一三维对象不同采集角度下得到的局部三维结构进行拼接，从而得到完成的三维结构，即独立三维对象结构。

该实施例中，位置参数指的是不同三维对象在工厂中所处的具体位置。

该实施例中，第二特征衔接点指的是不同独立三维对象结构在空间中存在的关联关系，例如可以是两个运行设备之间的相对方向和距离。

上述技术方案的工作原理及有益效果是：通过对处理后的工厂数据进行拆分，实现对工厂中不同三维对象的三维对象数据集进行准确有效的确定，并对得到的三维对象数据集进行解析，实现对不同三维对象的采集角度进行有效的确定，实现根据采集角度对三维对象数据集进行有效分析，得到三维对象在不同采集角度下的局部三维结构以及对应的姿态特征和目标尺寸，其次，根据不同采集角度下的局部三维结构以及对应的姿态特征和目标尺寸将不同采集角度下的局部三维结构进行特征拼接，确保了得到的三维对象的全面性以及可靠性，同时，确定三维对象在工厂中的相对位置，实现根据相对位置将三维对象进行关联，实现对工厂的初始三维模型进行准确有效的获取，最后，通过采集工厂的多角度场景图片，并根据多角度场景图片对初始三维模型进行纹理映射，最终实现对工厂的三维模型进行准确可靠的构建，确保了最终得到的三维模型的准确性以及可靠性。

本发明提供了一种面向多维可视化管理的数字孪生工厂智慧控制系统，所述监控端，包括：

获取采集到的工厂数据，并基于工厂数据确定工厂中不同物品的测试尺寸；

同时，基于模型构建要求确定对工厂的三维模型构建时的数据更新要求，并基于数据更新要求确定对三维模型进行同步更新的灵敏度；

基于工厂中不同物品的测试尺寸和对三维模型进行同步更新的灵敏度计算对三维模型构建的准确率，并基于对三维模型构建的准确率计算对数字孪生工厂进行控制时的决策效率；

根据如下公式计算对三维模型构建的准确率：

；

其中，η表示对三维模型构建的准确率，且取值单位为（0，1）；μ表示误差系数，且取值范围为（0.05，0.015）；i表示工厂中包含的物品的序号值，且取值范围为[1，n]；n表示工厂中包含的物品的总个数；d _i 表示根据工厂数据确定的第i个物品的长度测试尺寸值；D _i 表示第i个物品的实际长度尺寸值；l _i 表示根据工厂数据确定的第i个物品的宽度测试尺寸值；L _i 表示第i个物品的实际宽度尺寸值；h _i 表示根据工厂数据确定的第i个物品的高度测试尺寸值；H _i 表示第i个物品的实际高度尺寸值；σ表示对三维模型进行同步更新的灵敏度，且取值范围为（0，1）；

根据如下公式计算对数字孪生工厂进行控制时的决策效率：

；

其中，δ表示根据三维模型对数字孪生工厂做出决策策略所用的时间长度值；T表示对数字孪生工厂做出决策策略所用的理论时间长度值；η表示对三维模型构建的准确率，且取值单位为（0，1）；

将计算得到的决策效率与预设决策效率进行比较；

若计算得到的决策效率低于预设决策效率时，则判定对工厂的三维模型构建的准确率不合格，并对工厂的三维模型进行调整，直至决策效率大于或等于预设决策效率；

否则，判定对工厂的三维模型构建的准确率合格，并基于三维模型对数字孪生工厂做出的决策策略对数字孪生工厂进行决策控制。

该实施例中，测试尺寸指的是根据采集到的工厂数据确定的不同物品对应的尺寸，并非是实际测量后得到的，与实际尺寸可能存在误差。

该实施例中，数据更新要求是提前已知的，用于表征根据工厂的变化情况对三维模型的实时更新频率以及更新速率等。

该实施例中，灵敏度是用于表征对三维模型进行同步更新的及时性，收到数据传输速率、对工厂变化情况监测的及时性以及三维模型响应的效率影响，通过根据不同影响因素的影响权重对不同类型的数据进行加权平均运算，得到三维模型同步更新的灵敏度。

该实施例中，决策效率是用于表征根据构建的三维模型对数据孪生工厂进行控制或管理时，制定决策策略的及时性。

该实施例中，预设决策效率是提前设定好的，是用于衡量当前决策效率是否满足要求的衡量参数，是可以进行调整的。

上述技术方案的工作原理及有益效果是：通过计算对三维模型构建的准确率，并根据计算得到的准确率计算对数字孪生工厂进行控制时的决策效率，便于根据计算结果确定通过三维模型对工厂进行智慧管理时是否满足要求，从而便于在不满足管理要求时，及时对工厂三维模型进行优化，确保为数字孪生工厂管理提供可靠有效的支撑，确保了面向多维可视化管理的数字孪生工厂的管理效果。

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。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (10)

1.一种面向多维可视化管理的数字孪生工厂智慧控制系统，其特征在于，包括：

三维构建单元，用于

采集工厂数据并进行处理，根据处理后的工厂数据构建工厂的三维模型；

综合管理单元，用于

对厂区空气环境、员工和巡检区域进行检测，采集厂区的各项数据，对采集的厂区各项数据进行处理，将处理后的厂区各项数据与构建三维模型相结合，使三维模型形成动态的三维可视化效果；

监控端，用于

对形成动态的三维可视化的三维模型进行展示，并获取采集的厂区各项数据生成可视化图表，生成的可视化图表与三维模型一同进行展示，工作人员依据监控端展示的三维模型和可视化图表，对工厂采取相对应的控制措施。

2.根据权利要求1所述的一种面向多维可视化管理的数字孪生工厂智慧控制系统，其特征在于：所述三维构建单元，具体执行以下操作：

数据采集：采集工厂数据，工厂数据包括工厂的外部环境数据、内部构造数据以及设备运行数据；

数据处理：对采集的工厂数据进行清洗、分类和整合处理，通过数据处理形成用于三维建模的数据；

三维建模：根据处理后的工厂数据，构建工厂的三维模型，三维模型包括工厂的外部环境、内部构造以及设备设施。

3.根据权利要求2所述的一种面向多维可视化管理的数字孪生工厂智慧控制系统，其特征在于：三维建模，包括：

数据获取模块，用于获取处理后的工厂数据，并基于数据表征对象将工厂数据进行拆分，得到三维对象数据集；

数据分析模块，用于：

提取三维对象数据集的数据表征，并基于数据表征确定三维对象数据集对应的三维对象的采集角度；

同时，基于采集角度对相应三维对象数据集进行维度映射，得到每一采集角度对应的局部三维对象数据，并提取局部三维对象数据的数据特征；

基于数据特征确定三维对象在相应采集角度下的姿态特征和目标尺寸，并基于姿态特征和目标尺寸构建三维对象的局部三维结构；

基于采集角度的相对位置关系根据姿态特征和目标尺寸确定不同采集角度下的局部三维结构之间的第一特征衔接点，并基于第一特征衔接点将不同采集角度对应的局部三维结构进行特征拼接，得到独立三维对象结构；

提取处理后的工厂数据中的位置参数，并基于位置参数确定独立三维对象结构之间的相对位置；

基于相对位置确定独立三维对象结构之间的第二特征衔接点，并基于第二特征衔接点将独立三维对象结构进行位置关联，且对位置关联结果进行评估处理，得到工厂的初始三维模型；

模型优化模块，用于：

基于采集角度获取工厂的多角度场景图片，并基于采集角度将多维度场景图片在初始三维模型表面进行叠加；

基于叠加结果对初始三维模型进行纹理映射，并基于纹理映射结果得到工厂的三维模型。

4.根据权利要求1所述的一种面向多维可视化管理的数字孪生工厂智慧控制系统，其特征在于：所述综合管理单元，包括：

集成检测模块，用于

利用多种数据采集工具，采集厂区的各项数据，包括厂区的温湿度数据、厂区的空气数据、员工数据和巡检数据；

数据处理模块，用于

对采集的厂区各项数据进行清洗、分类和整合处理，通过处理形成用于三维可视化的数据；

三维可视化模块，用于

将处理后的厂区各项数据与已构建的三维模型相结合，使厂区各项数据三维显示于三维模型上，从而使三维模型形成动态的三维可视化效果并在监控端展示。

5.根据权利要求4所述的一种面向多维可视化管理的数字孪生工厂智慧控制系统，其特征在于：所述数据采集工具，包括：

温湿度传感器，用于

检测厂区空气环境中的温度和湿度；

PM2.5传感器，用于

检测厂区空气环境中的粉尘浓度；

智能手环，用于

佩戴在员工的手腕处，通过智能手环获取员工的个人信息，以及实时检测员工的体征数据；

巡检机器人，用于

对厂区进行可视化巡检，从而获取巡检机器人的巡检数据，通过获取的巡检数据了解掌握巡检区域的实际情况。

6.根据权利要求5所述的一种面向多维可视化管理的数字孪生工厂智慧控制系统，其特征在于：所述温湿度传感器和PM2.5传感器组成一组环境采集工具，环境采集工具设置有多组，每组环境采集工具设置在厂区的检测区域内，基于多组环境采集工具对所在的检测区域的空气环境进行检测,智能手环中录入有员工的个人信息，基于个人信息，智能手环对应与个人信息相符合的员工，员工在厂区工作时需将智能手环佩戴在手腕处，且智能手环具备定位和健康检测的功能。

7.根据权利要求5所述的一种面向多维可视化管理的数字孪生工厂智慧控制系统，其特征在于：所述巡检机器人，具体执行以下操作：

设定巡检机器人的巡检时间和巡检路线；

巡检机器人根据巡检时间，定时对巡检路线进行可视化巡检；

其中，巡检路线包括厂区工作车间、库房和消防设施。

8.根据权利要求1所述的一种面向多维可视化管理的数字孪生工厂智慧控制系统，其特征在于：所述监控端，利用可视化工具将采集的厂区各项数据生成可视化图表，生成的可视化图表与三维模型一同在监控端进行展示，工作人员依据监控端展示的三维模型和可视化图表，对厂区空气环境、员工和巡检区域采取相对应的控制措施。

9.根据权利要求8所述的一种面向多维可视化管理的数字孪生工厂智慧控制系统，其特征在于：所述监控端，包括：

获取采集到的工厂数据，并基于工厂数据确定工厂中不同物品的测试尺寸；

同时，基于模型构建要求确定对工厂的三维模型构建时的数据更新要求，并基于数据更新要求确定对三维模型进行同步更新的灵敏度；

基于工厂中不同物品的测试尺寸和对三维模型进行同步更新的灵敏度计算对三维模型构建的准确率，并基于对三维模型构建的准确率计算对数字孪生工厂进行控制时的决策效率；

根据如下公式计算对三维模型构建的准确率：

；

其中，η表示对三维模型构建的准确率，且取值单位为（0，1）；μ表示误差系数，且取值范围为（0.05，0.015）；i表示工厂中包含的物品的序号值，且取值范围为[1，n]；n表示工厂中包含的物品的总个数；d _i 表示根据工厂数据确定的第i个物品的长度测试尺寸值；D _i 表示第i个物品的实际长度尺寸值；l _i 表示根据工厂数据确定的第i个物品的宽度测试尺寸值；L _i 表示第i个物品的实际宽度尺寸值；h _i 表示根据工厂数据确定的第i个物品的高度测试尺寸值；H _i 表示第i个物品的实际高度尺寸值；σ表示对三维模型进行同步更新的灵敏度，且取值范围为（0，1）；

根据如下公式计算对数字孪生工厂进行控制时的决策效率：

；

其中，δ表示根据三维模型对数字孪生工厂做出决策策略所用的时间长度值；T表示对数字孪生工厂做出决策策略所用的理论时间长度值；η表示对三维模型构建的准确率，且取值单位为（0，1）；

将计算得到的决策效率与预设决策效率进行比较；

若计算得到的决策效率低于预设决策效率时，则判定对工厂的三维模型构建的准确率不合格，并对工厂的三维模型进行调整，直至决策效率大于或等于预设决策效率；

否则，判定对工厂的三维模型构建的准确率合格，并基于三维模型对数字孪生工厂做出的决策策略对数字孪生工厂进行决策控制。

10.一种如权利要求1-9任一项所述的面向多维可视化管理的数字孪生工厂智慧控制系统的实施方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一：根据工厂的外部环境数据、内部构造数据以及设备运行数据，构建工厂的三维模型；

步骤二：利用多种数据采集工具，采集厂区的温湿度数据、厂区的空气数据、员工数据和巡检数据，获得厂区各项数据；

步骤三：将处理后的厂区各项数据与已构建的三维模型相结合，形成动态的三维可视化效果的三维模型；

步骤四：监控端利用可视化工具将采集的厂区各项数据生成可视化图表并与三维模型一同展示，工作人员依据监控端展示的三维模型和可视化图表采取相对应的控制措施。