基于数字孪生的产线管理方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术涉及智能制造技术领域，公开了一种基于数字孪生的产线管理方法、系统、设备及介质，该方法包括：根据智能化柔性生产线的生产要素构建数字孪生模型；获取智能化柔性生产线各岛的运行状态数据，根据运行状态数据对数字孪生模型进行优化，以使数字孪生模型与智能化柔性生产线之间形成双向映射关系；基于产品订单数据对数字孪生模型形成的虚拟智能化柔性生产线进行参数配置，确定虚拟仿真产生的仿真数据，根据仿真数据进行组合确定效率最优的执行方案；将执行方案转化成对智能化柔性生产线的控制指令，响应于控制指令进行产线管理，本申请基于数字孪生进行产线进行管理，不仅可提高产品的产品质量，还更有利于智能化柔性生产线的管理。线的管理。线的管理。

【技术实现步骤摘要】
基于数字孪生的产线管理方法、系统、设备及介质


[0001]本专利技术涉及智能制造
，也涉及智能化柔性生产领域，尤其涉及一种基于数字孪生的产线管理方法、系统、设备及介质。

技术介绍

[0002]目前，GSWE(Geega Smart Works Education，吉利数字实训工厂)，是基于智能化柔性制造新模式的技术创新，其中，GSWE智能化柔性生产线以“岛”为单元——供应链协同岛、分拣岛、装配岛、个性化定制岛、包装岛，甚至还有成品交付岛，让用户提取商品，像取快递一样简单便捷，其魅力就在于不受传统流水线工装、夹具的限制，具备可重构的岛式生产、实现多品类的混排作业、高敏捷的柔性制造、供应链网络化协同、新技术应用等优势。
[0003]现有产线管理方法通常基于后台服务器对智能化柔性生产线进行管理，或，管理人员在现场通过控制台对智能化柔性生产线中某个环节进行单独控制，然而，上述管理方式，无法将产品生产过程中的各项数据实时、准确地映射到虚拟世界中进行综合分析与决策，造成无法利用决策结果反向控制物理世界的产品生产过程，即，由于智能化柔性生产线的管理水平局限性，极大降低了产线的生产效率、安全系数与智能化水平。因此，亟需一种基于数字孪生的产线管理方法、系统、设备及介质。

技术实现思路

[0004]为了对披露的实施例的一些方面有基本的理解，下面给出了简单的概括。所述概括不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围，而是作为后面的详细说明的序言。
[0005]鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术公开了一种基于数字孪生的产线管理方法、系统、设备及介质，以提高产线的管理能力。
[0006]在第一方面，本专利技术公开了一种基于数字孪生的产线管理方法，包括：
[0007]根据智能化柔性生产线的生产要素构建数字孪生模型，所述智能化柔性生产线包括供应链岛、装配岛、定制化岛、包装岛与交付岛；
[0008]实时获取所述智能化柔性生产线各岛的运行状态数据，根据所述运行状态数据对所述数字孪生模型进行优化，以使所述数字孪生模型与所述智能化柔性生产线之间形成双向映射关系；
[0009]基于产品订单数据对所述数字孪生模型形成的虚拟智能化柔性生产线进行参数配置，确定虚拟仿真产生的仿真数据，根据所述仿真数据进行组合确定效率最优的执行方案；
[0010]将所述执行方案转化成对所述智能化柔性生产线的控制指令，所述控制指令在所述智能化柔性生产线对应的产线整体层、单岛台层与单设备层之间进行切换，输出不同的控制命令响应于所述控制命令进行产线管理。
[0011]于本申请的一实施例中，根据智能化柔性生产线的生产要素构建数字孪生模型，
包括：
[0012]基于所述智能化柔性生产线的生产要素构建物理模型，通过所述生产要素的规则属性确定所述物理模型的约束因子，其中，所述约束因子包括各岛的属性信息、工厂布局、产线各岛组合、产线计划及工艺流程顺序；所述物理模型包括供应链岛、装配岛、定制化岛、包装岛与交付岛；
[0013]根据所述智能化柔性生产线与数字孪生模型的对应关系，结合所述约束因子与所述物理模型进行融合得到数字孪生模型。
[0014]于本申请的一实施例中，实时获取所述智能化柔性生产线各岛的运行状态数据，根据所述运行状态数据对所述数字孪生模型进行优化，以使所述数字孪生模型与所述智能化柔性生产线之间形成双向映射关系，还包括：
[0015]实时获取所述智能化柔性生产线各岛的运行状态数据；其中，所述运行状态数据包括布尔型数据与字符串数据；
[0016]对所述运行状态数据进行解析处理，得到数据解析结果；其中，根据所述布尔型数据，解析得到各岛的相应运行状态；根据所述字符串型数据，解析得到各岛的的相应运行参数；
[0017]根据所述运行状态与运行参数对所述数字孪生模型形成的所述虚拟智能化柔性生产线进行优化，以使所述数字孪生模型与所述智能化柔性生产线之间形成双向映射关系。
[0018]于本申请的一实施例中，根据所述运行状态与运行参数对所述数字孪生模型形成的所述虚拟智能化柔性生产线进行优化，还包括：
[0019]对采集的智能化柔性生产线中各岛的历史信息、传感信息、控制信息、物流信息进行分类，得到运行状态与运行参数；
[0020]将所述运行状态与运行参数分别与数字孪生模型建立实时一一映射关系，得到实际生产与虚拟生产实时同步的多物理量、多尺度和多维度的数字孪生模型；
[0021]根据生产计划数据、工艺流程数据和扰动数据规划自身的反应机制，并在全局最优的目标下对各岛的行为进行协同控制与优化。
[0022]于本申请的一实施例中，基于产品订单数据对所述数字孪生模型形成的虚拟智能化柔性生产线进行参数配置，确定虚拟仿真产生的仿真数据，根据所述仿真数据进行组合确定效率最优的执行方案，包括：
[0023]获取生产方提供的产品订单数据，基于所述产品订单数据对所述数字孪生模型形成的虚拟智能化柔性生产线中的供应链岛、装配岛、定制化岛、包装岛与交付岛分别进行参数配置，其中，所述参数配置包括各岛的动态行为逻辑、各岛待处理的目标产品；
[0024]通过对所述供应链岛、装配岛、定制化岛、包装岛与交付岛进行虚拟仿真，其中，将所述供应链岛提供的目标原材料放置在所述装配台，完成所述目标原材料的装配，得到装配产品；利用所述定制化岛对所述装配产品进行个性化处理，得到个性化产品；利用所述包装岛对所述个性化产品进行包装，得到目标产品，利用所述交付岛将所述目标产品交付至用户，进而，根据各岛的处理数据确定各岛的仿真数据；
[0025]基于工艺流程结合各岛所对应的所述仿真数据按照效率最优进行组合，确定虚拟仿真所得的执行方案。
[0026]于本申请的一实施例中，将所述执行方案转化成对所述智能化柔性生产线的控制指令，还包括：
[0027]将所述数字孪生模型集成于一智能设备，通过所述智能设备实时显示所述智能化柔性生产线的状态；并利用所述智能设备发送针对于所述供应链岛、装配岛、定制化岛、包装岛与交付岛中至少任一设备的控制指令；其中，所述控制指令在所述智能化柔性生产线对应的产线整体层、单岛台层与单设备层之间进行切换，输出不同的控制命令；
[0028]若所述控制命令为虚拟仿真，根据所述虚拟仿真针对的对象以及待处理的目标产品对虚拟智能化柔性生产线进行参数配置，生成仿真数据以及虚拟仿真生产对应的仿真视频；
[0029]若所述控制命令为动作模拟，根据所述动作模拟针对的对象以及待处理的目标产品选定智能化柔性生产线某一环节进行运转，采集设备进行动作模拟所产生模拟视频，将所述模拟视频通过数字孪生方式进行实时展示；
[0030]若所述控制命令为手动模式下的操作指令，根据所述操作指令针对的对象以及所述操作指令的类型对所述智能化柔性生产线进行控制，通过数字孪生方式实时展示当前控制过程；
[0031]其中，所述对象包括产线整体层、单岛台层与单设备层中的至本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生的产线管理方法，其特征在于，包括：根据智能化柔性生产线的生产要素构建数字孪生模型，所述智能化柔性生产线包括供应链岛、装配岛、定制化岛、包装岛与交付岛；实时获取所述智能化柔性生产线各岛的运行状态数据，根据所述运行状态数据对所述数字孪生模型进行优化，以使所述数字孪生模型与所述智能化柔性生产线之间形成双向映射关系；基于产品订单数据对所述数字孪生模型形成的虚拟智能化柔性生产线进行参数配置，确定虚拟仿真产生的仿真数据，根据所述仿真数据进行组合确定效率最优的执行方案；将所述执行方案转化成对所述智能化柔性生产线的控制指令，所述控制指令在所述智能化柔性生产线对应的产线整体层、单岛台层与单设备层之间进行切换，输出不同的控制命令响应于所述控制命令进行产线管理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据智能化柔性生产线的生产要素构建数字孪生模型，包括：基于所述智能化柔性生产线的生产要素构建物理模型，通过所述生产要素的规则属性确定所述物理模型的约束因子，其中，所述约束因子包括各岛的属性信息、工厂布局、产线各岛组合、产线计划及工艺流程顺序；所述物理模型包括供应链岛、装配岛、定制化岛、包装岛与交付岛；根据所述智能化柔性生产线与数字孪生模型的对应关系，结合所述约束因子与所述物理模型进行融合得到数字孪生模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，实时获取所述智能化柔性生产线各岛的运行状态数据，根据所述运行状态数据对所述数字孪生模型进行优化，以使所述数字孪生模型与所述智能化柔性生产线之间形成双向映射关系，还包括：实时获取所述智能化柔性生产线各岛的运行状态数据；对所述运行状态数据进行解析处理，得到数据解析结果；根据所述运行状态与运行参数对所述数字孪生模型形成的所述虚拟智能化柔性生产线进行优化，以使所述数字孪生模型与所述智能化柔性生产线之间形成双向映射关系。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述运行状态与运行参数对所述数字孪生模型形成的所述虚拟智能化柔性生产线进行优化，还包括：对采集的智能化柔性生产线中各岛的历史信息、传感信息、控制信息、物流信息进行分类，得到运行状态与运行参数；将所述运行状态与运行参数分别与数字孪生模型建立实时一一映射关系，得到实际生产与虚拟生产实时同步的多物理量、多尺度和多维度的数字孪生模型；根据生产计划数据、工艺流程数据和扰动数据规划自身的反应机制，并在全局最优的目标下对各岛的行为进行协同控制与优化。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于产品订单数据对所述数字孪生模型形成的虚拟智能化柔性生产线进行参数配置，确定虚拟仿真产生的仿真数据，根据所述仿真数据进行组合确定效率最优的执行方案，包括：获取生产方提供的产品订单数据，基于所述产品订单数据对所述数字孪生模型形成的虚拟智能化柔性生产线中的供应链岛、装配岛、定制化岛、包装岛与交付岛分别进行参数配
置，其中，所述参数配置包括各岛的动态行为逻辑、各岛待处理的目标产品；通过对所述供应链岛、装配岛、定制化岛、包装岛与交付岛进行虚拟仿真，其中，将所述供应链岛提供的目标原材料放置在所述装配台，完成所述目标原材料的装配，得到装配产品；利用所述定制化岛对所述装配产品进行个性化处理，得到个性化产品；利用所述包装岛对所...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晓虎，刘向阳，赵银花，张亚金，李服民，
申请(专利权)人：浙江吉利控股集团有限公司，
类型：发明
国别省市：