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张浩:驱动智慧城市管理新模式,数据孪生有多强大?|2021KDD Trustday精彩回顾

算力智库 | 最深度的数字经济产业智库 2021/09/03 20:15

我今天的讲座是这样子,可能跟刚才各位专家讲的有点不同,我主要是从应用的层面跟大家分享一些经验,大家都知道,在疫情的情况下,我们提议双循环,在双循环的基础上,我们怎么做好数字红利?

我们知道中国是制造业大国,将来制造业要走什么路,大环境当中我们应该选择什么方向?我们提的是要释放数字红利,这个也与国家的总体方针是一致的。

今天讲的主要是面向制造业,最后有一个案例跟大家讲一下,数字孪生可以应用在城市管理中,尤其是在制造业当中该怎么用?其实它要做的是数据和模型的双驱动。

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数字孪生的概念

互联网经济时代,数据是新的生产要素,会形成重要的生产力,双循环格局下,我们怎么样用好超大规模的国内市场?

其实说老实话,我们现在对疫情的走向判断目前不是特别清楚,国内市场保基础,如何才能更好?数据生产力和数据红利的释放是很重要的。 一个方面,我们产品的创新以及在生产过程中数据的使用、生产的优化、怎样能够更好地安排生产计划和排产。

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再一个就是在质量管控方面,包括产品生命周期的管理,供应链分析的优化,这些方面其实都有大量的数据,这个方面的应用是潜力巨大的。

目前市场需求的情况,主要是新技术和新产品不断出现,因为其实很多产品场生命周期是不长的,不断的被新产品替代,然后市场的需求也变化非常快,就是说经常会有新的需求产生,还有就是产业链资源的优化方面也提出了一些新的需求。所以我们 考虑到的是用资源虚拟化的数字化工厂, 以及 物理信息融合的一个系统和企业全价值链的数字孪生这样的种解决方案 ,来做这个工作可能会比较好。

因为说到数字孪生,大家觉得是个新名词,其实并不是,这是美国航天项目原来提的,包括我们现在电力系统,其实都要有孪生器放着,没有孪生器的话,有很多东西是不敢弄的。

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2003年密西根的教授在管理课上提出了“与物理产品等价的虚拟数字化表达”,2011年正式称为“数字孪生体”,那么在制造业当中西门子提的比较多,目前主要是两大技术平台,西门子平台和法国达索平台,在这上面做了一些深耕。

数字孪生应该说是一种自主感知与全面处理的导向,而且模型要与数据融合,因为在工业现场,制造业其实已经过了信息化时期,数据非常多,这些数据如果要用的话,没有模型的指导,数据也不太好用。

最后我们其实是要做一些生产过程的智能分析、决策、辅助,包括生产过程优化和降低成本等,从而实现精准执行和智能服务。

因为光用数据的话,其实效率是不高的,如果没有模型的结合, 一般来说智能制造当中的数字孪生有三个维度,一个是工厂维度,因为从生命周期来看,工厂也有生命周期,从建设、运维到更新,我们更多关心的可能还是产品的生命周期,产品生命周期比工厂生命周期要短,但更重要。

还有就是我们生产过程当中的优化以及供应链的协同,所以说数字孪生主要是从这几个维度来做,而且现在提智能制造和数字化制造,其实很多企业是不具备这个条件的,可以看看从其中某一个维度来考虑,不一定要三个维度那么全。

总的来讲这个数字孪生工厂,我们希望是数据和模型双驱动的 ,过去我们制造业中用了很多数据,包括工业互联网、物联网以后数据非常多,但是缺乏模型的指导。

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其实人工智能的一些方法在很多地方有落地的可能,包括金融等,但在制造业当中落地,我认为挑战性最大,因为它数据复杂,模型复杂,过程也非常复杂,约束性很强,也有很多地方是难以建模的,那么正因为数据多且模型复杂,所以没有模型肯定不对。

总的来讲,数字孪生工厂其实就是一个物理体的虚拟影像,这是它的一个架构,在孪生体当中用到的一些模型除了机理建模以后,它模型当中的参数要通过数据的驱动来不断的迭代演化,使得它模型的参数更加递进物理体的真实反应,

在制造业当中的组成,有模型还有物理层的数据采集,然后通过网关到服务层,这个地方可以做很多生产管理、设备管理、质量管理、人员管理等等。

很多东西,以前我们是通过管理系统去对着物理层做的,现在完全可以对着虚拟模型去做,这样有时候可能做得更好。

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数字孪生多领域开花

那么数字孪生有什么用处?首先一个维度是在工厂维度,我们新建的工厂以及车间的快速设计,新工厂的规划和布局设计,老车间的更新,它真实生产线仿真后的实际数据,可以用来进行预测、评估和优化。

第二个是做生产的调度,生产的调度其实是更复杂的一个问题,现在企业做生产的话,面对的都是小批量多品种,包括生产的设备人员、场地生产能力、质量、成本等多方面的约束,如何合理的安排生产计划和调度,我说老实话,至今为止这依旧是一个非常难的题目。

这个题目我们试图通过数字孪生,看能否全局解决。

我只是引述一下,还有做生产过程物流的优化,如果你做了生产计划,做了调度以后,但物流跟不上的话,那你所有的生产都是假的,都是徒劳。有了数字孪生后,我们可以实现生产数据可视化以及生产过程的监测。

还有如果要说做了数字孪生以后,在数据和模型的驱动下,我们可以做关键设备的健康管理。

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比如说我们做发电设备、做一些关键的生产设备,过去都是定期去检修,因为一停机后再检修,浪费产能是非常大的,那么能不能就像人体检一样,我经常根据它的数据去对它的关键设备进行体检,然后评估现在这个时候是否还能用,还是能够坚持一段时间,停下来再检下,还是马上要停下来了,必须要检修了,否则要出大事。

人的每年定期体检也是这样,因为人每年体检也是拿到一块数据,我们人体有一个模型,对设备来讲也是这样,有数据有模型,那么就可以做这个事情。

刚才讲了工厂的维度,还有作为产品的维度,复杂产品高效的设计,过去我们的产品设计做一个CAD大概就可以了。但现在复杂产品的设计,光做一个CAD是不行的,需要基于模型的设计(Model Based Design)。那么在设计过程当中就把一些制造工艺约束的数据都放进去,便于后续放到模型当中,对它进行一些优化,做好生产计划。

基于数字孪生来做Model Based Design就会做得非常好。当做 A350的时候,由于做了这个Model Based Design,工程变更就少得多了,但是你这个mbd不能乱做,它是基于产品原生模型的情况,其实设计的成本就低多了。

有很多复杂的装配,用机器人或者机械手是做不出来的,他是根本做不出来的这样子一个情况。装配过程很多是人工的,但人工要怎么保证装配质量,那就后台有孪生体给装配人员提供很多数据和模型的支持,这样才能保证装配工艺很好的实现和完成。

当然我们有了数据和模型后,在企业当中的AR,VR的使用就非常简单了,这个我就不展开了。

其实数字孪生体除了在制造业当中使用,在其他很多地方也是可以使用的,比如说数字城市和智慧社区。

比如说这是同济大学原来参与的一个项目,就是在上海静安区做了一个智慧社区。

我们要对城市的现状,比如楼宇、道路、人员,还有一些其他部门,要对它构建一个模型,构建模型后,用真实的数据来驱动它,这个数据怎么获得,有很多方式来获得,我们有水电、煤气、交通,还有警力、医疗、消防等,甚至路面,大家也知道我们国内路面有很多监控摄像头等,可以做一些图像处理,那么数据怎么传输?

现在我们有5G传输,有物联网,然后构建了一个城市的孪生体,这样对智慧城市建设和管理就会非常有好处,一方面可以便于人的生活,另一方面可以提高城市安全。

最后看几个案例,第一个是在工厂规划过程中的仿真优化,这个是我们为青岛海尔做的,它们打算新建一个厂,希望为此建一个仿真的孪生体,然后来检验它的运输能力,比如说AGV(指装备有电磁或光学等自动导航装置,能够沿规定的导航路径行驶,具有安全保护以及各种移载功能的运输车)要怎么配?人员要怎么配?厂房的场地够不够,检验它的生产能力怎么样?

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还有就是我们在博世力士乐做了一个面向多品种小批量车间的弹性物流解决方案,大家知道力士乐是做液压件的,他们同时安排的生产订单,多的时候有两三百个生产订单,这个时候怎么来安排物流,因为加工的设备就是这些,不可能为每个订单配一个专用加工设备,这是不可能的。

那么怎么来做弹性的物流?而且它物流很多不是自动物流,还要靠人工。只有批量大才能够做自动物流,那么这样的话就是说它优化空间更大,主要是做一些路径规划和及时配送,人和设备要很好的配合,而且在这个过程当中,我们引入了 AR的物流配送指导,为了提高人的效率,有AR的指导就会更好,但后台是用孪生体来支撑它的。

为了做这个事情,还需要物流定位,在室内物流定位很难,因为室内也没有5G信号,我们选了超宽带技术(UWB),这样不但可以平面定位还可以立体定位。

这样的话对物流的优化是一个基础数据,还有我们有一个实验系统,叫云边协同,因为很多处理能力现在都上云了,那么在上云的过程当中,我们把很多原生的模型放在本地,其实处理起来有时候不太经济,如果我们把孪生体,包括模型放在云端,然后把数据传送到云端去处理,这样有的时候对一些中小企业就会更经济一些。

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