數(shù)字孿生技術(shù)在煙絲庫的應(yīng)用研究與實(shí)現(xiàn)

盧志敏，饒 偉，江 琳，李曉剛，黃夢凌，曾廣程，嚴(yán)德龍

(龍巖煙草工業(yè)有限責(zé)任公司，福建 龍巖 364021)

0 引言

近年來，各行各業(yè)正掀起以大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、5G傳輸、人工智能為核心的技術(shù)浪潮，同時也帶來了全新領(lǐng)域的數(shù)字世界。數(shù)字世界為了服務(wù)物理世界而存在，而物理世界因?yàn)閿?shù)字世界而變得高效有序。數(shù)字孿生技術(shù)在此背景下應(yīng)運(yùn)而生[1]。美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟將數(shù)字孿生作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)落地的核心和關(guān)鍵。德國工業(yè)4.0參考架構(gòu)也將數(shù)字孿生作為重要內(nèi)容[2]。其中，Gartner公司一直將數(shù)字孿生技術(shù)作為十大戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢之一[3]。此外，黨的十九大報告也明確提出了“加快建設(shè)制造強(qiáng)國，加快發(fā)展先進(jìn)制造業(yè)，推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合”。數(shù)字孿生的核心是推動大數(shù)據(jù)技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，構(gòu)建以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵要素的數(shù)字經(jīng)濟(jì)，推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合發(fā)展，實(shí)現(xiàn)信息技術(shù)、人工智能技術(shù)與制造業(yè)的深度融合[4]。

本文采用數(shù)字孿生技術(shù)，研究了數(shù)字孿生技術(shù)在煙絲庫的具體應(yīng)用場景，有效打通了制造執(zhí)行、企業(yè)管理、物聯(lián)網(wǎng)等系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備參數(shù)的實(shí)時采集和工藝流程優(yōu)化。

1 煙絲庫數(shù)字孿生的產(chǎn)生背景

數(shù)字孿生通過數(shù)字化方式在信息空間創(chuàng)建實(shí)體的虛擬模型，并利用大數(shù)據(jù)分析模擬實(shí)體在實(shí)際環(huán)境中的動作[5]。同時，數(shù)字孿生是綜合運(yùn)用感知、計(jì)算、建模等信息技術(shù)，通過軟件定義，對物理空間進(jìn)行描述、診斷、預(yù)測、決策，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)物理空間與虛擬空間的交互映射。其中：模型是核心；軟件是載體；數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)[6-9]。為了構(gòu)建全要素、多維度、多尺度的精準(zhǔn)數(shù)字孿生實(shí)體模型，陶飛[10]等通過“建-組-融-驗(yàn)-校-管”六個方面的探索建立了數(shù)字孿生模型構(gòu)建理論體系。為了構(gòu)建數(shù)字孿生模型評價指標(biāo)體系，張成源[11]等對不同階段的數(shù)字孿生模型性能需求進(jìn)行分析，提煉出八項(xiàng)數(shù)字孿生模型評價準(zhǔn)則。

煙草行業(yè)是資金密集型和勞動強(qiáng)度密集型的傳統(tǒng)工業(yè)。隨著生產(chǎn)模式變化和高質(zhì)量發(fā)展需求，以前的大批量、大規(guī)模生產(chǎn)轉(zhuǎn)型為小批量、多規(guī)格、多品牌的個性化定制生產(chǎn)，對生產(chǎn)制造提出了更高要求，如生產(chǎn)過程可視化、信息反饋快速化、制造資源動態(tài)優(yōu)選等。煙絲庫作為煙絲中轉(zhuǎn)和存儲的重要環(huán)節(jié)，上要承接制絲車間的煙絲貯存，下要滿足卷包車間的煙絲供給。傳統(tǒng)的管理模式和運(yùn)行模式很難提升煙絲庫的生產(chǎn)運(yùn)行效率，難以滿足卷煙生產(chǎn)制造需求。因此，建設(shè)智能化的煙絲庫以實(shí)現(xiàn)對卷煙廠的智能化升級改造具有重要意義。

煙絲庫的整體框架包括物流出入庫系統(tǒng)、堆垛機(jī)子母車系統(tǒng)、裝箱輸送系統(tǒng)及翻箱系統(tǒng)等。由于缺乏信息系統(tǒng)的統(tǒng)籌調(diào)度，庫區(qū)管理更多依靠管理人員經(jīng)驗(yàn)，設(shè)備故障追溯更多體現(xiàn)在事后控制，同時存在業(yè)務(wù)任務(wù)調(diào)度、執(zhí)行、生產(chǎn)不夠精準(zhǔn)、及時和效率不足等情況。這主要體現(xiàn)在三個方面：一是設(shè)備運(yùn)維方面存在不足，未對設(shè)備進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控；二是倉儲調(diào)度任務(wù)不夠合理、無法精準(zhǔn)跟蹤；三是生產(chǎn)過程協(xié)同效率不足，管理人員對生產(chǎn)過程的管控能力不足。

2 面向生產(chǎn)數(shù)字孿生的開發(fā)模式

隨著無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展和傳感器成本的大大降低，大數(shù)據(jù)與人工智能的融合使工業(yè)領(lǐng)域基于模型的設(shè)計(jì)、感知、仿真、優(yōu)化成為可能。數(shù)字孿生在實(shí)際生產(chǎn)中起到了連接信息和物理兩個層面的橋梁作用，實(shí)現(xiàn)了流程數(shù)據(jù)、實(shí)體信息、經(jīng)營管理的無縫結(jié)合[12]。煙絲庫的數(shù)字孿生模型能夠?qū)齑媪?、物料分布等?shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時同步映射，反映設(shè)備的生命周期，在線實(shí)時監(jiān)控設(shè)備的運(yùn)行狀況、磨損情況，從而實(shí)現(xiàn)可視化倉儲管理。

2.1 煙絲庫數(shù)字孿生的技術(shù)要素

數(shù)字孿生以模型和數(shù)據(jù)的集成融合為基礎(chǔ)與核心，通過在數(shù)字空間實(shí)時構(gòu)建物理對象的精準(zhǔn)數(shù)字化映射，基于數(shù)據(jù)整合與分析預(yù)測來模擬、驗(yàn)證、預(yù)測、控制物理實(shí)體全生命周期過程，最終形成智能決策的優(yōu)化閉環(huán)。因此，煙絲庫的數(shù)字孿生搭建要素主要圍繞庫區(qū)環(huán)境、生產(chǎn)設(shè)備、業(yè)務(wù)系統(tǒng)開展，并對其進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和模型建立。庫區(qū)環(huán)境包括煙絲庫的倉庫、庫存、物料狀態(tài)、物流設(shè)備、人員等信息。生產(chǎn)設(shè)備包括堆垛機(jī)、翻箱機(jī)、穿梭機(jī)、清掃機(jī)器人、煙絲柜、貨架等。業(yè)務(wù)系統(tǒng)包括倉儲管理系統(tǒng)(warehouse management system，WMS)、倉儲控制系統(tǒng)(warehouse control system，WCS)、生產(chǎn)制造執(zhí)行(enterprise resource planning，ERP)系統(tǒng)、物流系統(tǒng)等。所建立的模型可實(shí)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的業(yè)務(wù)運(yùn)行、設(shè)備狀態(tài)、物理行為等在數(shù)據(jù)空間中的展示。同時，該模型結(jié)合人工智能(artificial intelligence,AI)、智能算法等技術(shù)對現(xiàn)實(shí)情況進(jìn)行分析、監(jiān)控、預(yù)測，可實(shí)現(xiàn)煙絲庫的智能化管理，使生產(chǎn)穩(wěn)定、高效。

2.2 系統(tǒng)應(yīng)用架構(gòu)的搭建

系統(tǒng)應(yīng)用架構(gòu)如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)應(yīng)用架構(gòu)圖

煙絲庫的數(shù)字孿生架構(gòu)包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、服務(wù)層、數(shù)據(jù)通信層、展現(xiàn)層和訪問層。底層用于數(shù)據(jù)采集并存儲，通過傳感器實(shí)時采集設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)并上傳到數(shù)據(jù)庫。其中包括對堆垛機(jī)、輸送機(jī)、碼垛機(jī)、清掃機(jī)器人等設(shè)備的數(shù)據(jù)采集和存儲。軟件層的WMS將關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫中，包括任務(wù)狀態(tài)的改變、關(guān)鍵站臺的射頻識別(radio frequency identification,RFID)讀寫。WCS將過程日志寫入文件系統(tǒng)中。服務(wù)層提供集成服務(wù)。系統(tǒng)根據(jù)設(shè)備機(jī)理模型和數(shù)據(jù)模型，結(jié)合不同算法，分析數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)拆分成不同模塊，建立與數(shù)字孿生模型層的任務(wù)分析、任務(wù)統(tǒng)計(jì)、庫存管理、故障預(yù)警、生產(chǎn)仿真等以及各類模型的映射關(guān)系。不同的展示終端(如計(jì)算機(jī)、手機(jī)、大屏等)通過調(diào)用不同協(xié)議(Restful API或Websocket)的接口獲取業(yè)務(wù)服務(wù)層相關(guān)數(shù)據(jù)，以產(chǎn)品全生命周期的真實(shí)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，將人、機(jī)、料、法、環(huán)等真實(shí)運(yùn)營場景通過3D建模實(shí)時虛擬仿真，實(shí)時/遠(yuǎn)程管控，達(dá)到實(shí)體信息、經(jīng)營管理、流程數(shù)據(jù)的無縫結(jié)合，從而將仿真圖像展現(xiàn)給用戶。

2.3 數(shù)字孿生系統(tǒng)的信息集成

數(shù)字孿生系統(tǒng)需要與企業(yè)內(nèi)外的多個相關(guān)業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成，包括WMS、WCS、集控系統(tǒng)、制造執(zhí)行系統(tǒng)(manufacturing execution system,MES)、移動終端管理(mobile device management，MDM)系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)。數(shù)字孿生系統(tǒng)集成架構(gòu)如圖2所示。

圖2 數(shù)字孿生系統(tǒng)集成架構(gòu)圖

ERP系統(tǒng)集成對接主要獲取計(jì)劃、訂單、任務(wù)等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，將這些業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)用于關(guān)聯(lián)驗(yàn)證從廠級執(zhí)行系統(tǒng)獲取的小批量生產(chǎn)訂單等數(shù)據(jù)，并按照級別維度在數(shù)字孿生系統(tǒng)進(jìn)行展示；同時，將大訂單賦予業(yè)務(wù)狀態(tài)，以便將數(shù)據(jù)反饋給ERP系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)反哺。MES集成對接主要獲取生產(chǎn)計(jì)劃等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，將該業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)按照業(yè)務(wù)建模和數(shù)據(jù)分析，并在數(shù)字庫區(qū)、設(shè)備管理、庫存管理等業(yè)務(wù)看板上展示，方便業(yè)務(wù)工作開展和運(yùn)營決策。WCS、WMS、集控系統(tǒng)對接主要獲取庫區(qū)設(shè)備、計(jì)劃、指令、生產(chǎn)等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，并將這三個系統(tǒng)的相同業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)按照相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行數(shù)據(jù)串聯(lián)，同時根據(jù)三者的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析處理情況，以3D數(shù)字建模的展現(xiàn)技術(shù)將設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、生產(chǎn)狀態(tài)、物料庫存狀態(tài)、運(yùn)行狀態(tài)通過數(shù)字孿生系統(tǒng)直觀展示給用戶，實(shí)現(xiàn)庫區(qū)內(nèi)所有業(yè)務(wù)數(shù)字孿生。MDM系統(tǒng)集成對接主要獲取上一級公司、供應(yīng)商的物料信息等。以上所涉及的對接數(shù)據(jù)包括模型幾何數(shù)據(jù)、模型業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、現(xiàn)場實(shí)時數(shù)據(jù)等。

2.4 智能數(shù)據(jù)采集技術(shù)

隨著技術(shù)的發(fā)展，可靠、先進(jìn)、標(biāo)準(zhǔn)化的技術(shù)手段被用于構(gòu)建煙絲庫的數(shù)據(jù)采集服務(wù)。通過對物理設(shè)備底層進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，可將采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、分類、沉淀、編碼等處理，形成有分類化、標(biāo)簽化的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行壓縮存儲。同時，數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)、消息隊(duì)列遙測傳輸(message queuing telemetry transport,MQTT)等協(xié)議與其他系統(tǒng)進(jìn)行集成并上傳至云端。

數(shù)據(jù)采集技術(shù)的智能化主要體現(xiàn)在邊緣處理層。數(shù)字孿生系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集包括由軟件系統(tǒng)獲取業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，以及由庫內(nèi)各種不同類型的設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。數(shù)字孿生的數(shù)據(jù)采集服務(wù)兼容上百種軟硬件的數(shù)據(jù)交換協(xié)議，可以根據(jù)不同的底層交換協(xié)議自動匹配并進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，無需花費(fèi)時間進(jìn)行定制開發(fā)。同時，針對采集的數(shù)據(jù)，可根據(jù)業(yè)務(wù)的分析建模自動進(jìn)行分類，實(shí)現(xiàn)標(biāo)簽化，搭建系統(tǒng)內(nèi)部細(xì)維度的數(shù)據(jù)服務(wù)，設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)出錯、設(shè)備故障智能短信推送功能，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的智能預(yù)警?，F(xiàn)場數(shù)據(jù)采集服務(wù)層次如圖3所示。

圖3 現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集服務(wù)層次圖

數(shù)據(jù)采集層是數(shù)據(jù)采集服務(wù)的基礎(chǔ)，通過協(xié)議轉(zhuǎn)換器實(shí)現(xiàn)底層通信協(xié)議(如OPC、Profinet、PROFIBUS、RS-485、TCP/IP 等)的互通。邊緣處理層采集原始業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)邊緣處理后再進(jìn)行存儲及上傳。數(shù)據(jù)存儲層通過SQLite、MySQL等數(shù)據(jù)庫進(jìn)行存儲，實(shí)現(xiàn)分布式管理和集中管理，以及互通共享處理。數(shù)據(jù)傳輸層負(fù)責(zé)對外發(fā)送數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)多種不同方式數(shù)據(jù)傳輸，同時也支持企業(yè)總線還有云端服務(wù)。

3 煙絲庫數(shù)字孿生系統(tǒng)的主要功能

3.1 庫區(qū)數(shù)字化

在充分考慮庫區(qū)信息流的設(shè)計(jì)制造基礎(chǔ)上，本文通過建立生產(chǎn)模型和仿真軟件，構(gòu)建面向煙絲存儲和周轉(zhuǎn)的庫區(qū)數(shù)字化孿生系統(tǒng)。首先，采用仿真軟件，如UINO(優(yōu)锘)、CADDS5、CAX(計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì))等，建立數(shù)字仿真模型，對孿生體的特征要素進(jìn)行編碼。煙絲庫主要設(shè)備包括物流輸送機(jī)、翻箱機(jī)、堆垛機(jī)、裝箱機(jī)等。特征要素包括各設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、數(shù)量、規(guī)格等一系列信息。各類代碼設(shè)計(jì)應(yīng)具備完整性、唯一性、可識別性。其次，設(shè)計(jì)輸出的信息和相關(guān)圖紙應(yīng)涵蓋庫區(qū)的所有信息，可反映煙絲庫整個流程的所有信息。最后，設(shè)計(jì)應(yīng)配備相應(yīng)的接口軟件。

庫區(qū)數(shù)字化可實(shí)現(xiàn)以下功能。①3D模型支持設(shè)定管控區(qū)域、管控維度，可進(jìn)行不同區(qū)域、不同視角的自由切換，使用戶可以通過3D模型直觀、便捷地掌握煙絲庫各區(qū)域的情況。②能夠以3D模型的形式查看各個設(shè)備的生產(chǎn)及運(yùn)行狀態(tài)，包括當(dāng)前生產(chǎn)進(jìn)度、設(shè)備報警狀態(tài)、設(shè)備健康度、工藝參數(shù)等。③接入重點(diǎn)區(qū)域監(jiān)控畫面，結(jié)合智能視頻分析技術(shù)，進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控及監(jiān)控結(jié)果呈現(xiàn)，對可能發(fā)生的異常進(jìn)行標(biāo)定預(yù)防，對異常行為進(jìn)行標(biāo)記并自動報警。④接入各牌號庫存量、日計(jì)劃進(jìn)度、月計(jì)劃進(jìn)度、原輔料庫存、庫區(qū)能耗等生產(chǎn)看板中的核心指標(biāo)，并對異常指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)定及報警，同時支持跳轉(zhuǎn)到生產(chǎn)看板頁面查看深度的指標(biāo)分析。

3.2 排產(chǎn)計(jì)劃智能化

根據(jù)產(chǎn)品生命周期管理(product lifecycle management，PLM)，對ERP系統(tǒng)進(jìn)行分解，并對原數(shù)據(jù)中心進(jìn)行重新定義和賦值，以實(shí)現(xiàn)工藝特征的匹配。MES根據(jù)計(jì)劃需求、設(shè)備狀態(tài)、人員配置、煙絲貨位開展自動分析，完成計(jì)劃分解下達(dá)；同時，根據(jù)計(jì)劃內(nèi)容自動完成調(diào)度任務(wù)，確保煙絲庫各個工序高效、安全、流暢。數(shù)字孿生系統(tǒng)針對MES功能產(chǎn)生的智能排產(chǎn)、滾動排產(chǎn)計(jì)劃，在下發(fā)集控等系統(tǒng)前實(shí)現(xiàn)產(chǎn)前驗(yàn)證，以確保下發(fā)集控后計(jì)劃的有效性，從而加強(qiáng)煙絲庫排產(chǎn)計(jì)劃的智能化。

3.3 倉儲規(guī)劃智能化

倉儲規(guī)劃包括庫內(nèi)整體布局、庫內(nèi)儲存空間布局、作業(yè)流程規(guī)劃等方面，是物流規(guī)劃中的重要模塊，隸屬WMS功能。在作業(yè)效率的高低、能否實(shí)現(xiàn)便利性和數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性兩全、貨物保管質(zhì)量好壞、未來能實(shí)現(xiàn)什么功能等諸多方面，倉儲規(guī)劃都起到基礎(chǔ)性的作用。借助數(shù)字孿生技術(shù)，在煙絲庫構(gòu)建的基于倉庫空間數(shù)據(jù)和設(shè)施數(shù)據(jù)的倉庫立體虛擬模型可立體仿真展現(xiàn)庫區(qū)環(huán)境、庫內(nèi)布局、建筑結(jié)構(gòu)以及獨(dú)立設(shè)備，并可進(jìn)行任意角度的調(diào)整及場景切換。同時，該模型可模擬物資、人員和物料搬運(yùn)設(shè)備的移動，實(shí)現(xiàn)了通過倉庫存儲實(shí)體大小、數(shù)量以及存儲特性等數(shù)據(jù)，構(gòu)建最優(yōu)倉儲規(guī)劃布局，以提高空間利用率和作業(yè)效率的目的。該設(shè)計(jì)為未來智慧化倉儲的建設(shè)奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

3.4 設(shè)備全生命周期智能監(jiān)控

①建立設(shè)備健康評估模型，以實(shí)現(xiàn)設(shè)備實(shí)時監(jiān)控預(yù)警、設(shè)備預(yù)防性維護(hù)、設(shè)備遠(yuǎn)程運(yùn)維等服務(wù)。設(shè)備健康評估模型的建立主要通過采用各種監(jiān)測、分析和判斷方法，結(jié)合設(shè)備的歷史狀態(tài)、運(yùn)行條件和實(shí)時運(yùn)行情況等數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)。

②搭建設(shè)備立體三維模型，對設(shè)備形狀、設(shè)備原件、設(shè)備參數(shù)以及獨(dú)立設(shè)備插件進(jìn)行立體仿真，并可進(jìn)行任意角度的調(diào)整及場景切換，使設(shè)備管理信息更加全面化、設(shè)備更加立體化。同時，將建模好的設(shè)備納入數(shù)字孿生平臺進(jìn)行統(tǒng)一信息化管理和維護(hù)，大幅度提高設(shè)備管理的可識別、可追蹤。其中的重點(diǎn)是通過對設(shè)備故障的預(yù)測，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的預(yù)測性維護(hù)，以及設(shè)備維護(hù)周期的個性化、智能化調(diào)整。

③通過數(shù)字孿生系統(tǒng)，可對作業(yè)區(qū)進(jìn)行24 h在線實(shí)時健康狀態(tài)監(jiān)控、負(fù)載率信息分析等，更宏觀地對生產(chǎn)資源進(jìn)行調(diào)度和健康狀態(tài)評估、預(yù)測，從而制定保養(yǎng)維護(hù)方案，提升生產(chǎn)能力。

4 應(yīng)用效果

4.1 煙絲庫數(shù)字孿生系統(tǒng)的實(shí)施

某卷煙廠搭建了采用數(shù)字孿生技術(shù)的煙絲庫倉儲管理系統(tǒng)。其中，主界面包括三個功能模塊。功能主要包括庫存管理、生產(chǎn)效率、設(shè)備管理。

4.1.1 庫存管理功能模塊

基于傳統(tǒng)的庫存管理系統(tǒng)，庫存管理功能模塊加入了實(shí)時庫存分析，包括貨架庫存量、庫區(qū)巷道周轉(zhuǎn)率、物料分布占比、庫齡分布等，把貨架三維可視化，以實(shí)時顯示貨架存儲物料以及數(shù)量，使用戶可以更加直觀地分析監(jiān)測貨架庫存。貨架庫存量主要展示整個庫區(qū)的總?cè)萘?、已用貨位?shù)量和可用貨位數(shù)量等信息。在實(shí)時狀態(tài)信息中，可以查看出庫入庫和執(zhí)行動作，并支持查看歷史信息。庫區(qū)巷道周轉(zhuǎn)率主要展示庫區(qū)的貨架庫存周轉(zhuǎn)率。物料分布占比主要根據(jù)物料編號對物料類別進(jìn)行統(tǒng)計(jì)展示，展示信息包括編號、名稱和數(shù)量等。庫齡分布主要展示庫存中貨物存放的庫齡占比。除此之外，在貨架存儲信息模塊增加了實(shí)時狀態(tài)信息，可以查看出入庫的狀態(tài)以及貨架的歷史信息。

4.1.2 生產(chǎn)效率功能模塊

生產(chǎn)效率功能模塊包括任務(wù)信息、設(shè)備工作效率的展示和分析。任務(wù)信息包括任務(wù)ID、路線、狀態(tài)等信息。狀態(tài)分為實(shí)時任務(wù)狀態(tài)和已完成任務(wù)狀態(tài)。已完成任務(wù)信息包括當(dāng)日任務(wù)信息以及近一周時間內(nèi)任務(wù)完成情況，使用戶可針對當(dāng)前任務(wù)完成的情況實(shí)時分析生產(chǎn)歷程、進(jìn)度等，并對異常生產(chǎn)任務(wù)作重點(diǎn)分析。設(shè)備工作效率包括避讓任務(wù)和任務(wù)占比展示。避讓任務(wù)統(tǒng)計(jì)內(nèi)容包括堆垛機(jī)避讓次數(shù)和擺渡次數(shù)，以數(shù)字和折線圖的方式展示，通過數(shù)字和圖形方便用戶分析出堆垛機(jī)線路是否合理。任務(wù)占比展示煙絲庫設(shè)備各個動作的占比，方便用戶了解各環(huán)節(jié)的任務(wù)強(qiáng)度。

4.1.3 設(shè)備管理維護(hù)模塊

設(shè)備管理維護(hù)模塊包括設(shè)備信息展示和設(shè)備管理。設(shè)備信息展示包括煙絲庫設(shè)備分布和狀態(tài)，包含設(shè)備運(yùn)行時長統(tǒng)計(jì)，按日、周、月等不同時間維度展示的設(shè)備銜接效率趨勢分析。系統(tǒng)對設(shè)備進(jìn)行分類，使用戶可以直觀了解場景中所有設(shè)備、查看設(shè)備編號詳情、分析設(shè)備有效運(yùn)行時間和效率。設(shè)備狀態(tài)信息精確到秒。設(shè)備管理主要分為場景中設(shè)備的故障信息統(tǒng)計(jì)分析、設(shè)備故障統(tǒng)計(jì)排行等，統(tǒng)計(jì)并顯示近七天故障次數(shù)最多的五個設(shè)備以及故障次數(shù)，同時對故障設(shè)備分類，為設(shè)備的維修保養(yǎng)等提供有效的分析數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)設(shè)備數(shù)字化、透明化。這使得設(shè)備維修保養(yǎng)更加智能化。

4.2 煙絲庫的運(yùn)行效果

為體現(xiàn)煙絲庫運(yùn)行效果，本文對煙絲庫改造前后的整體故障次數(shù)和時間進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)。改造前后煙絲庫故障次數(shù)及故障時間如表1所示。由表1可知：自投入運(yùn)行以來，煙絲庫平均故障次數(shù)由16.3次/天降至6次/天，降低了272%；故障時間由1.7 h/天降至0.3 h/天，降低了567%。綜上分析可知，數(shù)字孿生技術(shù)提升了煙絲庫的運(yùn)行效率，帶來了良好的經(jīng)濟(jì)效益。

表1 改造前后煙絲庫故障次數(shù)及故障時間

5 結(jié)論

數(shù)字孿生是一項(xiàng)綜合性技術(shù)，通過與數(shù)據(jù)采集處理、數(shù)字模型、PLM、大數(shù)據(jù)分析、信息物理系統(tǒng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、5G傳輸?shù)榷囗?xiàng)技術(shù)融合，實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)與制造業(yè)的深度融合。在面向煙草行業(yè)生產(chǎn)流程、生產(chǎn)工藝優(yōu)化的數(shù)字孿生平臺建設(shè)過程中，需要實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生基礎(chǔ)理論及相關(guān)的技術(shù)融合突破，完成設(shè)備接入、工業(yè)通信協(xié)議適配、異構(gòu)系統(tǒng)集成、虛實(shí)融合等核心關(guān)鍵構(gòu)件的初步研發(fā)，探索多協(xié)議數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、海量異構(gòu)數(shù)據(jù)匯聚、感知數(shù)據(jù)驅(qū)動、數(shù)字孿生精準(zhǔn)映射等關(guān)鍵技術(shù)研究。

本文以某卷煙廠煙絲庫為實(shí)例，建立虛實(shí)結(jié)合的煙絲庫模型和綜合管控平臺，實(shí)現(xiàn)該公司對物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)的成功應(yīng)用，為未來卷煙加工車間全面升級積累了重要的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。