在由《物流技术与应用》主办的“第十一届全球智能物流产业发展大会暨2023全球物流装备企业家年会”上，北自所(北京)科技发展股份有限公司(简称“北自科技”)总经理王勇先生以《数字孪生驱动数字化工厂建设》为题发表演讲。

他指出，数字化转型本身是企业级战略，是企业总体战略的重要组成部分，而数字化工厂的建设与实施是制造业企业数字化转型的必经之路，也是制造过程创新升级的重要组成部分，目前北自科技主要以数字孪生为抓手提供数字化工厂解决方案，每年都有新的技术应用于物流解决方案。演讲要点如下：

关于数字化工厂

近年来，国家大力发展数字经济，加快企业数字化转型，促进数字化工厂建设。

1.制造业的创新升级

字化转型本身是企业级战略，是企业总体战略的重要组成部分，而数字化工厂的建设与实施是制造业企业数字化转型的必经之路，也是制造过程创新升级的重要组成部分。

数字化工厂主要以信息、仿真等诸多数字化技术为依托，将研发、制造、经营、服务等全流程数字化，实现业务全覆盖和数据纵横贯通，是数字化技术支撑的实体工厂。随着数字孪生、工业元宇宙等核心技术发展，驱动实现物理、信息融合成为可能，但背后仍有大量基础工作要做，例如工业元宇宙的虚拟空间如何构建，其中物流的元宇宙又该如何建设，都是需要我们继续探索的问题。

整体来看，建设数字化工厂是制造过程创新升级的重要组成部分，是企业理念升级、产品创新升级、制造过程创新升级、制造模式创新升级的过程，这也是数字化工厂建设的目标。

2.实体工厂的数字化

在传统的工厂建设中，通常会重视“人、机、料、法、环”五大要素(人员、机器、原料、方法、环境)，如今又增加“测”和“能”两大要素(检测、能耗)，从以上几方面开展数字化，基本就可以实现整个工厂的数字化。

实际上，实体工厂数字化的过程就是将“人、机、料、法、环、能”等几个环节，通过数字化的方式表达、数据的采集、模型的建立，以及用数据推动模型来实现整个工厂的虚拟化运转。而所谓“数字孪生”是指通过数字技术在真实空间中再建一个虚拟空间，并且两边一一对应，所以数字孪生与数字化工厂是互相关联的关系。

3.数字化工厂基本特征

数字化工厂的基本特征可以概括为“三化三性”，具体包括：

●数字化

在网络及存储媒介上以计算机语言的形式将研发信息、制造工艺信息、企业管理信息、资源物料信息等进行存储、传递、计算、分析和运用。

●集成化

研发信息、制造工艺信息、企业管理信息等在不同层面进行时效性的集成，各种资源、数据、子系统等进行有效集成，进行仿真、分析、验证、优化和监控等活动。

●虚拟化

构建与现实工厂相对应的虚拟工厂，将生产经营活动的信息在虚拟工厂中进行数字化的体现，为数字化工厂的各项应用提供虚拟性的仿真与验证。

●协同性

各个成员、子系统之间紧密地相互协同作业，保证数字化工厂的正常运行信息集成、服务集成、应用集成。

●实时性

借助于计算机，数字化工厂的负责人可以实时查看每个生产环节信息、生产人员信息、库存信息以及其他相关的数据。通过实时了解，从而掌握生产过程中的具体状况，更可避免一些突发情况发生。

●动态性

研发信息、制造工艺信息、企业管理信息等，随着客户需求的改变、企业运作的开展、市场机遇的变化、内部成员的变化、系统的变更，而进行动态的变化制造。

4.数据来源、类型及特点

数字化工厂的核心是数据，涵盖从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类信息。

数据主要有三个来源：

(1)设备物联数据

设备和产品实时产生的数据，包含生产过程中产线、设备、物流等工况(如压力、温度、振动、应力等)、运行状态、环境参数等数据，一般采集自设备PLC、SCADA以及部分外接传感器，以时序数据为主。

(2)生产业务数据

存储在企业信息系统内部，包括企业资源计划(ERP)、产品生命周期管理(PLM)、供应链管理(SCM)、客户关系管理(CRM)和环境管理系统(EMS)，以结构化数据为主。

(3)外部数据

与生产活动和产品相关的外部数据，包括环境数据、能耗数据以及运营维修数据。

总体来看，数据的特点包括：

●时序性：数据量大，且具有较强时序性;

●强关联：研发—制造—市场等生命周期数据相关联，产品不同零部件、工况、设备状态数据相关联;

●多模态：数据类型复杂、协议众多表征多样、耦合性强;

●闭环性：产品生命周期数据闭环、数据采集—处理—分析闭环。

5.数据流通

在数字化工厂中，数据主要流转路径是：数据采集—数据存储与管理—数据分析—数据服务—数据应用。

数据的感知与采集是重要的第一步，随后进行数据存储与管理，其中包括数据清洗、数据恢复等。在拥有完整、可靠的数据后，需要根据关联性、工艺特点等对数据分析，再根据模型进行数据服务，实现数据可视化、数据应用开发等数据应用，最终为企业赋能。

6.数字化工厂建设——数字孪生体模型

我们在建设数字化工厂时，其实就是要建设一个大的模型，不仅是物流装备的模型，还有工厂的模型、生产的模型等等，而模型的背后都是靠数据来驱动的。在建立模型和拥有数据之后，就可以在虚拟空间里来运营一个真实的工厂。

数字化工厂建设的大致过程为：首先是车间要素的多维度模型构建，包括将某个单机设备进行模型的构建;然后根据生产工艺、物流工艺等对模型进行组装;待组装完成以后，通过数据的驱动来实现整个现场工艺装备的仿真、物流的计算等等;最终形成数据驱动的大模型，也就是数字孪生模型。

7.建设方案

在传统工厂中，我们会实现数据的纵向贯通，还有系统的横向集成，“一纵一横”就构成数字化的工厂。在数字化工厂构建过程中，更多应用的是数字化、智能化技术，而在运营之后，实体与虚拟工厂的运转与显示则主要依靠仿真、基础信息等来实现。

8.数字孪生在工厂规划设计中的应用

工厂的规划设计会有一个协同优化问题：产品工艺设计，需要工厂作为约束，而工厂的设计，需要产品工艺要求为指导，产品工艺变化会带来生产系统设计方案的变化。而数字孪生技术通过实时数据的引入，可以提升数字化工厂的效率和准确性，主要表现在工厂布局规划、工艺规划和物流优化等方面。

其实，数字孪生在安全防护、故障诊断、能耗管控、物流优化、三维可视化监控、生产调度、生产/装配指导等方面，都可以发挥重要作用。

数字孪生方案

作为智能物流系统解决方案供应商，北自科技近年积极探索数字孪生在智能物流领域的应用，并以数字孪生为抓手提供数字化工厂解决方案。

传统的物流可大致分为三类：仓储物流、生产物流、电商物流。在生产物流中，更强调协同化，因为物流要与产线进行紧密结合，对协同性要求很高。近年来，物流向智能化加速发展，并呈现出一些显著特点：

1.智能物流系统规模更大

以前的物流系统集成项目基本为百万元或千万元级别，如今则经常有亿元级别项目，证明物流系统的规模越建越大。

2.涉及产品种类更广

以北自科技为例，每年都有众多新产品、新技术应用到项目中去，反映出涉及品类越来越广。

3.产品性能要求更高

随着大数据、区块链、物联网等新技术的应用，对物流系统性能的要求越来越高，所以对PLC的算力、网络的速度、驱动的能力等等要求也越来越高。

4.迭代升级要求更快

新技术层出不穷，系统也在不断迭代更新。

5.对集成理念和生态要求更全

先进的主流技术很快就能在物流系统中得到应用，物流行业的包容性远高于其他行业。

6.远程运维和自诊断要求更准

经历过疫情期间的挑战，远程运维能力得以提升，甚至海外项目都不用去现场即可进行远程调试、安装和维护。

在快速发展的同时，智能物流在仿真优化、故障诊断和维护、远程协作、智能监控、调度优化、虚拟调试等方面也面临着诸多挑战。如何通过数字化技术，对故障进行高效处理，使调度更加柔性化与智能化，使物流系统与产线、用户工艺等更好地协同等等，成为需要突破的重点。

为此，北自科技建立起数字孪生模型，从外部采集来自装备、信息系统的数据，在内部构建起大量模型，包括工艺模型、物流装备模型、生产模型等，再整合作业调度、深度学习、诊断预算等算法，通过数据驱动算法、算法驱动模型，对外输出应用的数据。通过这些数据实现实时监控、工艺优化、调度优化、运行可视化、数据可视化等功能，来驱动整个工厂和物流的运行。

IntelliTwin软件

北自科技已建立起数字中台，不仅可为用户企业提供数字化产品，也在企业内部进行数字化转型，借此提高自身生产效率。

多年来，北自科技一直在为用户提供数字化服务和数字化产品，可以让一座拥有1万名员工的工厂最后变成仅需不到1000人，从而大幅降低人力等成本。但北自科技本身的用人数量却在大幅增长，因此深感有必要实现自己的数字化，从而达到减员增效的目的。

为此，北自科技开发出基于数字孪生的数字化平台软件IntelliTwin。利用这一软件，可实现企业生产多维度、全流程、广时域的智能管控，助力企业数智化转型。IntelliTwin软件经历了三四年的研发，如今已开始在业内推广应用。

IntelliTwin软件主要有6大核心业务模块：

1.可视化管理

无论是工厂管理者，还是物流管理者，能通过多终端将整个工厂、整个物流环节都看得更清、更透、更明白，可看作是传统视频监控的升级版。对于生产数据、仓储信息等底层数据，可在进行清洗、加工、处理和整合后展现在管理者面前。

2.智能维护

通过预测性维护，可实现设备健康监测和故障预警，减少意外情况发生;通过故障诊断与分析程序，实现设备故障快速诊断和根因分析，提高运维效率，降低运维成本;并且可将故障上传和统计，形成故障台账，支持用户在线搜索和查询，为设备维护提供重要数据支撑。

3.调度优化

通过任务序列优化、调度策略优化、作业路径规划、物流调度可视，让物流调度灵活高效。并且，北自科技还在不断探讨优化其中的算法，争取尽快摆脱工程师的个人因素影响，让程序统一化、标准化运行。

4.MR协作

针对物流系统的维护与维修难题，MR协作基于混合现实、图像识别等技术打造，以MR设备为交互终端，具备虚实融合、远程通信等能力，可实现人机协同运维和支持专家远程指导，从而提升巡检运维效率，降低运维成本。

5.虚拟培训

以前培训都在现场进行，仓库内部往往条件复杂且存在设备操作风险。基于虚拟现实技术，打造与现场相同的虚拟空间，以VR设备、PC、手机为交互终端，使用户获得沉浸式、趣味性体验，能够提升培训效果，降低风险和培训成本。

6.动画演示

利用动态美观的画面展示生产系统工艺流程具体细节和原理，帮助用户更好地理解工艺流程。

应用实践

北自科技构建的智能物流复杂装备数字孪生系统，目前已在众多工厂中得到应用，并取得很好的效果。例如，可帮助用户将故障处理时间缩短30%，将设计调试过程的效率提高62%，技术培训时间大幅缩短，节拍控制精确化、作业过程智能化的程度也都有显著提高。

由于数字中台可以帮助企业更好地管理和利用数据，北自科技希望通过建设数字中台来打造新的物流系统。实际上，数字中台不仅仅服务于客户，北自科技也将自己的生产数据和内部的运营、财务、内控等数据全部上传到数字中台，对公司的销售、研发、生产等进行全面管理。可以说，在企业数字化转型过程中，数字中台的建设具有重要意义，将是未来科技企业发展的重要核心之一。