利用探索性模拟由数字孪生自动生成工艺清单制造技术

本发明专利技术涉及一种用于在制造系统中利用探索性模拟由数字孪生自动生成工艺清单的方法，该方法包括：接收代表待生产的产品的设计信息；迭代地进行该制造系统的模拟；基于该模拟来识别制造动作；优化所识别的制造动作，用以有效地生产待生产的产品；通过该制造系统生成用于生产该产品的工艺清单。能够利用正在生产的产品的数字孪生和环境的数字孪生进行模拟。系统动作利用强化学习技术进行优化，以基于产品的设计信息和任务规范自动生成工艺清单。品的设计信息和任务规范自动生成工艺清单。品的设计信息和任务规范自动生成工艺清单。

【技术实现步骤摘要】
利用探索性模拟由数字孪生自动生成工艺清单


[0001]本申请涉及工厂自动化。更具体地，本申请涉及自主的制造过程。

技术介绍

[0002]第四次工业革命旨在将批量定制纳入大规模生产成本。这是能够实现的，因为自主的机器无须再使用详细的指令进行编程，例如机器人路点或手动设定路径，而是利用待生产的产品的设计信息自动定义其任务。此类目标能够用于将一套物品(例如，刀架、剃须刀手柄、剃须膏、肥皂等)基于其数字孪生组装或包装成泡罩包装。信息(例如，使用什么对象、物品需要插入的顺序、姿态、如何拾取以及物品需要插入的路径)能够在产品的设计阶段进行定义。因此，过程应基于物料清单(BOM)和工艺清单(BOP)，而不需要对例如机器人处理系统进行额外编程。
[0003]然而，为了真正实现自主系统并有效降低产品的生产成本，重要的是，生成足够的BOM和BOP不需要与传统的自动编程任务(例如机器人处理系统使用的任务)相当的高技能和昂贵资源。如果BOP需要与编码机器人处理系统类似的详细程度，则这些要求仅仅是转移到另一方或另一流程，而不是真正自动化。BOM定义产品的部件，而BOP定义应生产的产品。BOM的自动创建在可用的设计工具中进行，能够通过包括生成性设计在内的方法来增强。BOP定义产品的制造方式，并为自主系统提供定义执行步骤/流程的参照。此过程取决于BOM，但其他约束条件(例如能够用于制造的工具和机器)也有助于准备用于生产产品的工作流程。
[0004]BOP在将产品设计付诸实物方面起着重要作用。BOP将使工厂拥有能够根据待执行的生产订单进行自我组织和优化的自主生产单元或模块(例如，机器人)。这种方法将实现对生产订单和市场波动的灵活性和反应能力，从而使生产小批量件或大规模定制件成为可能，继而提高行业竞争力。因此，需要用于自动生成BOP以实现自主制造的方法。

技术实现思路

[0005]根据本专利技术的实施例，公开了一种用于在制造系统600中自主生成BOP 620的方法，该方法包括：接收代表待生产的产品300的设计信息603；迭代地进行该制造系统的模拟420；基于该模拟来识别制造动作612；优化所识别的制造动作619，用以有效地生产待生产的产品300；以及通过制造系统600生成用于生产该产品的BOP 620。
[0006]根据其他实施例，制造系统600包括用于生产该产品的自主的机器(例如，工业机器人)520。
[0007]在其他实施例中，接收产品300的数字孪生601和环境的数字孪生601，制造系统600在该环境中运行以进行模拟420。
[0008]根据一些实施例，接收与环境的不确定性605相关的信息，制造系统600在该环境中运行。
[0009]其他实施例包括通过在强化学习过程610中处理所接收到的输入来优化所识别的
制造动作619。
[0010]在一些实施例中，BOP 620包括按组装顺序排列的产品300的部件列表、经优化的组装顺序，以及将每个部件组装到正在生产的产品300中的相关运动规划。为了组装，工艺清单620能够包括部件列表、生产方法、操作顺序、以及组装方法等。
[0011]包括任何一个前述实施例的实施例，其中，强化学习过程610包括用于创建策略618的神经网络617，该策略定义了智能体(agent)611的下一个动作612，该智能体用于生产产品300。
[0012]根据一些实施例，利用环境601和产品300的模拟对神经网络617进行离线训练。在其他实施例中，在制造系统600的实时生产期间收集制造过程数据，并训练神经网络617。
[0013]一些其他实施例包括将用于制造产品的候选解决方案标记为类型，例如整数变量成功或不成功，作为神经网络的训练期间向神经网络的输入。该标记也能够是连续值，例如生产效率或周期时间。
[0014]在本专利技术的其他实施例中，所识别的制造动作619基于以下因素中的一个或多个因素进行优化，例如：摩擦产生的力；夹持产生的力；以及使产品的部件相对于轴移动的力。
[0015]在其他实施例中，忽略摩擦产生的力、夹持对象的部件而产生的力以及使产品的部件相对于轴移动的力的因素中的一个或多个因素，以加速优化所识别的制造动作619。
[0016]在一些实施例中，基于对对象的部件施加最小的力以及缩短用于定位产品的部件的路径长度，来优化所识别的制造动作619。
[0017]在其他实施例中，工艺清单620包括用于按照部件组装顺序构建产品的部件列表；以及包含部件被组装以制造产品时的每个部件的运动规划的列表。
附图说明
[0018]在结合附图阅读时，根据以下具体实施方式能够最好地理解本专利技术的前述和其他方面。为了阐述本专利技术，附图中示出了当前优选的实施例，但是应当理解，本专利技术不限于所公开的特定装置。附图中包括以下图示：
[0019]图1示出了根据本专利技术所述的实施例的各个方面的包含用于生产产品的材料的箱子的示图。
[0020]图2示出了根据本专利技术所述的实施例的各个方面的包括制造机器人的制造站的等距视图。
[0021]图3示出了根据本专利技术所述的实施例的各个方面的能被制造的产品的示图。
[0022]图4示出了根据本专利技术所述的实施例的各个方面的用于使机器人控制系统自主生成工艺清单的过程流程图。
[0023]图5示出了根据本专利技术所述的实施例的各个方面的改进的机器人控制系统的示图。
[0024]图6示出了根据本专利技术所述的实施例的各个方面的用于自主生成工艺清单的强化学习架构的框图。
[0025]图7示出了能够用于实现本专利技术所述的实施例的特定方面的计算系统的框图。
具体实施方式
[0026]传统上，工艺清单是在产品的设计阶段创建的，通常用作组装说明书，例如由工人使用。考虑这样一个实例，如图3所示，将一套刀架、剃须刀手柄、剃须膏、肥皂等组装成泡罩包装。这些组装说明书能够在分解视图中表示，也能够以印刷的说明书或电子形式提供，例如以PDF文件等可读的计算机文件提供。说明书指示工人先施加胶水，然后将优惠券放置在预定位置，然后将瓶子放置为便于消费者阅读瓶子上的图片。随后，指示装配工按照建议的顺序插入剃须刀手柄、刀架和刀盖。虽然这足以指导工作人员完成该任务，但该BOP对向机器解释如何执行该任务提出了挑战。
[0027]举例来说，考虑机器读取PDF图像的难度。机器需要识别相应的3D零件、确定箭头含义的原因，以及指定零件组装顺序的书面条件。此外，机器将推断缺失或隐含的信息，以确定是否需要以特殊角度插入部件，以对齐位置。虽然这些方面可能会给工作人员带来问题，但能够教他/她如何制造第一个产品，并通过反复试验确定后续要求，以平衡多个性能指标，例如准确性和速度。然而，这种方法不适用于受期望限制车间的熟练工人和减少产品之间随时间的变化相结合的生产量要求约束的自主的机器。
[0028]因此，使用自主的机器的当前技术需要手动创建文件可读格式的BOP，包括关于每个产品夹持点的信息(例如，以确保机器人末端执行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于在制造系统中自动生成工艺清单的方法，所述方法包括：接收代表待生产的产品的设计信息；迭代地进行所述制造系统的模拟；评估制造动作，以确定实现设计要求的成功的解决方案；基于所述模拟来识别成功的制造动作；优化被识别的所述制造动作，以有效地生产待生产的所述产品；通过所述制造系统生成用于生产所述产品的工艺清单。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述制造系统包括用于生产所述产品的自主的机器。3.根据权利要求2所述的方法，所述方法还包括接收所述产品的数字孪生和环境的数字孪生，所述制造系统在所述环境中运行以进行所述模拟。4.根据权利要求2所述的方法，所述方法还包括接收与所述环境的不确定性有关的信息，所述制造系统在所述环境中运行。5.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：温成涛，胡安，
申请(专利权)人：西门子股份公司，
类型：发明
国别省市：