把工廠搬到虛擬空間里，有什么用？

對于車間的管理人員或者工程人員來說，偌大工廠的管理和生產安排變得沒那么困難了。一汽新能源汽車工廠占地面積78萬平方米，什么概念？相當于105個足球場那么大。

好在，數字孿生虛擬出來的工廠，與真實的生產環(huán)境1：1對應，人在辦公室，就能看到生產現(xiàn)場一舉一動。在數字孿生的應用中，管理人員能夠看到每一個車間的工作情況，通過搜索定位、“拖拉拽”等簡單交互，就能定位到生產線的每一個細節(jié)。

此外，數字孿生也降低了工人看懂數據的門檻�！八�不需要你有什么CAD的經驗、也不需要有太多專業(yè)知識。” 阿里云工業(yè)大腦數字孿生產品經理伍劍向放大燈介紹，就算擰螺絲的工人也看得懂。

除了實時性，“回放”也是數字孿生的重要功能。生產監(jiān)管因此變得一目了然：借助數字孿生，工程師們可以快速追溯生產數據，甚至細化到當時螺絲的力矩，更容易分析故障的原因；在車輛交付給消費者后， “回放”仍然可以在售后服務中發(fā)揮作用。

但想讓這一切科幻感的事情在工廠里發(fā)生，并不容易。傳感器、通信模組、數采軟件、算法等軟硬件，它們是數字孿生的基礎。

伍劍告訴放大燈團隊，一個完整的數字孿生工廠，涉及至少三個領域的技術。

首先是數字孿生的載體平臺。無論是設備的運行狀況，還是生產線的生產數據，都需要運行的載體。這是整個數字孿生中最復雜、最關鍵的一套系統(tǒng)。

其次是三維技術。孿生世界要與物理世界完成“一一對應”，就意味著工程師要用大量三維技術還原工廠設備�！皵底謱\生”成為工業(yè)設計大獎的�？�，就不奇怪了。（去年，阿里云的工業(yè)大腦數字孿生剛剛拿了中國設計智造大獎“金獎”。）

搭建好的三維模型，還要接入工廠的生產數據，才能把它們驅動起來。換句話說，這些三維模型不是用來觀賞的，它要實實在在反映、指導生產動作。這需要特別精準、高性能的數據采集和處理技術。

如果回到原點，第一個環(huán)節(jié)就是對數據采集與監(jiān)控系統(tǒng)的改造，排頭兵就是異常復雜的連接設備傳感器和PLC可編程邏輯控制器。

隨著工廠自動化設備越來越多，設備接入點位和十年前相比，可能增加了二、三十倍。這些數據包括但不僅限于：

工廠的物流、倉儲、內部控制環(huán)節(jié)產生的管理類數據；

溫濕度計、機械臂等IoT類傳感器產生的數據；

在進行安全管理、質量檢查時，工廠還會借助視頻手段，這些視頻又是一類數據。

這些數據如何采集、監(jiān)控并為生產提供參考，成了所有工廠跨越簡單自動化的切入點。

在一汽紅旗新能源工廠，阿里云和機械九院自主研發(fā)出一套數據采集與監(jiān)控平臺。數據采集的設備點位在工廠的五大車間里超過數百萬個，數采頻次最高可達200毫秒／次。大量的設備點位高頻次介入，數采平臺能不能撐�。窟@十分考驗系統(tǒng)的處理能力。在紅旗新能源工廠項目上線前，阿里云做了一個月的模擬測試，當有60萬設備點位接入時，CPU的開銷只占到30％以下。

對行業(yè)來說，這是個新記錄。

當然，對車企來說，數采的手段并不重要，重要的是數據拿到手之后，如何用起來�！皵祿�采集后，關鍵在于對數據治理的環(huán)節(jié)，這是核心技術�！币黄�集團工程與生產物流部總裝工藝部總監(jiān)、一汽紅旗新能源工廠項目負責人董瑋在先前的采訪中曾經表示：“這些核心技術我們肯定希望掌握在自己的手里，來保證數據模型搭建的自主性�！�

數字工廠中的數據流向。

圖丨放大燈團隊據采訪整理

數字孿生對數據的完整性提出了事無巨細的要求，讓車企“自主掌握數據”成為一個基本要求。歸根結底，一座數字孿生工廠，就是整個工廠的所有數據的集合。難怪機械工業(yè)九院副總經理李允升這樣說：“我們給一汽紅旗交付的是一個真正數據驅動的工廠�！�

1分鐘生產1臺車，機器人絕不罷工

不過數字孿生，只是智能工廠的一塊拼圖。

阿里云和機械工業(yè)九院合作的“汽車數字工廠”，當然不只有數字孿生——實際上，基于數據和智能算法，數字工廠還在做更多的事。

放大燈團隊據采訪信息整理

在一汽紅旗新能源工廠里，智能應用遍布五大車間。

其中比較容易理解的是用算法對質量做預測分析。打個比方，我們該怎樣判斷一顆螺絲有沒有擰好？在傳統(tǒng)的流水線上，這項工作當然需要人去做檢查，但在數字工廠，就需要更自動化的策略。

IoT數據采集，當然能測出擰這顆螺絲用了多大力、擰了多少度數——但這還不夠，數據指標不能解決一切問題，因為每顆螺絲、每塊鋼板都存在微小的差異。工廠是個復雜的系統(tǒng)，綜合考慮這些復雜的因素，就需要建立算法模型，對“擰好螺絲”這件小事作出判斷。

這只是汽車數字工廠智能算法的一個縮影。類似的算法，被應用到沖壓、焊接、涂裝、總裝、電池電驅各個關鍵環(huán)節(jié)中，即時對生產質量給出判斷。

另外一類算法，則是對生產設備本身的預測性維護。

高速生產的流水線中，每一個環(huán)節(jié)掉鏈子，都會打亂整個生產節(jié)奏。

“繁榮工廠”設計的生產節(jié)拍是60JPH（jobs per hour），即每小時完成60個作業(yè)、每分鐘就有一輛汽車整裝下線。如果一年停工10次，每次停工3小時，就會減少1800臺產量，實際損失上億。提前發(fā)現(xiàn)問題、集中處置，減少產線停工的發(fā)生，正是這套預測性維護算法帶來的直接提升。

它通過IoT數采的生產數據，和流水線設備本身的壽命參數結合，以判斷設備是否有部件即將超過使用壽命、需要維修，并由系統(tǒng)在第一時間向工程師報告問題。

如何報告呢？最快最明了的方式，就是在數字孿生的虛擬工廠里，顯示出一個巨大的預警信號。即便是一線的工人也能馬上理解，有什么可怕的事情正在發(fā)生，必須盡快解決。

人類對復雜系統(tǒng)的改造永遠不會停止。福特T型車之所以短時間內成為風靡全球的爆款車型，要歸功于福特在1913年發(fā)明的工業(yè)流水生產線。這條產線第一次實現(xiàn)了汽車零部件的標準化，第一次在總裝車間采用了機械傳送帶，也讓造一輛車的時間第一次縮短到93分鐘。

為了更高的效率和品質，此后的一百年里人們幾乎窮盡了自動化的所有可能。下一個問題便是如何降低自動化的費效比，如何讓數據成為最重要的生產憑據——數據、智能算法、數字孿生已經是繞不開的“產線新勢力”。

下個時代的“T型車”，無法簡單地從一堆機械臂中誕生，智能制造的浪潮已經到來。

References：

［1］ 中山大學今年實行大類招生、集中培養(yǎng)：計算機類可分流到土木

［2］ 數字孿生：企業(yè)數字化未來之門

［3］ 阿里云《城市大腦：探索“數字孿生城市”》白皮書

［4］ 阿里云獲中國設計智造金獎，工業(yè)大腦“數字孿生”成行業(yè)新寵兒

［5］ 譚建榮院士：用數字孿生技術賦能美好生活

［6］ Digital Twins： why virtual replicas of assets create real business value

［7］ 工業(yè)級數字孿生稀缺標的，賦能“智造”升級