隨著“中國制造2025”和“工業4.0”的相繼提出， 傳統制造業已經無法滿足新時代的制造需求，新一輪科技革命已經到來。在“工業4.0”的發展過程中，數字孿生技術得到了廣泛的應用。

數字孿生技術是一種在信息世界中通過數字表達來描述物理世界中的對象模型的技術。數字孿生在工業生產中的應用，涉及對產品性質和生產行為等特征進行融合，共同構建模型，最終實現生產指導、實時監控、預測維護、遠程操作維護、產品再設計等功能。

此外，數字孿生可以利用機器學習技術在制造加工中實現操作過程的自學習，以及對未知風險和問題進行監測和預測，從而有效提高制造設備的智能化水平。玻璃絕緣子生產車間全局如圖1 所示。

圖1 玻璃絕緣子生產車間全局圖

當前，工廠的生產加工設備大部分都處于被動管理與控制階段，在此階段，生產加工設備產生的大部分數據都是由手工記錄或輸入到離線的設備上。然而，通過人工收集和處理數據存在信息滯后的問題，無法實時反映生產過程的具體情況，易出現企業管理過程中數據時效性差的問題。

在工業生產過程中，生產車間易出現不穩定的運行狀態問題，從而導致生產質量呈現復雜性、不確定性和動態變化等特點。若無法有效處理上述問題，產品的質量將會受到很大的影響，進而增加生產成本。針對上述問題，部分工廠對生產加工設備采用實時管理的模式進行管理，即通過物聯網將企業的生產加工設備進行無線連接。

該方法通過及時流動生產過程中產生的數據，有效解決了生產過程中數據流動性差的問題。但是，該方法依舊需要人工對生產數據進行管理，而在信息管理工作上，工作者們可能會有各自的主觀判斷，這也是生產過程中的一類干擾因素。當前，可以通過數字孿生和深度學習的結合，構建生產設備的數字孿生模型，解決物理信息與虛擬信息的集成問題。生產設備智能化發展階段如圖2 所示。

圖2生產設備智能化發展階段

數字孿生玻璃絕緣子生產車間運行機制

玻璃絕緣子制造工廠的核心產品是玻璃絕緣子。將數字孿生技術應用于玻璃絕緣子的生產可以突破當前的生產效率瓶頸。將玻璃絕緣子生產車間各種設備和工藝的特點從物理空間映射到虛擬空間，構建數字孿生玻璃絕緣子車間。首先，基于數字孿生模型，預測產品良率、優化生產參數和生產計劃等，進而發現問題；其次，實時跟蹤生產情況，實現信息高速交互；最后，跟蹤產品質量，記錄生產數據，優化數字孿生模型。

數字孿生是生產產品各種屬性和行為模式的數字映射，主要可以分為五個維度：物理實體（PE）、虛擬實體（VE）、業務（Ss）、孿生數據（DD）和連接（CN）， 這五個維度之間的有效連接，保證了系統能合理、穩定地運行。 基于數字孿生的玻璃絕緣子車間主要由五個部分組成：物理玻璃絕緣子生產車間、數字孿生玻璃絕緣子生產車間、信息服務平臺、孿生數據和連接交互。

（1）物理玻璃絕緣子生產車間

物理玻璃絕緣子車間的生產流程：原料進廠→配料→熔制→成型→鋼化→冷熱沖擊→檢驗→裝配→養護→成品→抽樣試驗→合格品出廠。生產車間必須具備多源異構數據的讀取能力，如掃描標簽數據并記錄，感知生產環境溫度、濕度等。基于NB-IOT技術，在線將傳感器數據上傳到車間信息服務平臺。

（2）數字孿生玻璃絕緣子生產車間

數字孿生玻璃絕緣子車間可以在數字環境內構建數字孿生車間，即對車間設備、生產過程和車間環境等進行數字化映射，實現生產車間的數字孿生，進而為玻璃絕緣子車間生產的模擬和優化提供平臺。但數字孿生玻璃絕緣子生產車間的設計大小應該適中，否則容易導致系統運行速度下降和任務下發效率降低等問題。

數字孿生對玻璃絕緣子生產的意義：①對玻璃絕緣子的生產過程進行模擬，實現產品質量、所需成本和可能出現的問題的預測；②對生產情況在線監控，實現生產數據的實時記錄；③基于歷史數據，優化數字孿生模型等。

（3）車間信息服務系統

車間信息服務系統的工作主要包括下發生產方案， 優化物理玻璃絕緣子車間生產信息，記錄生產數據等。

車間信息服務系統工作流程：①物理玻璃絕緣子車間將任務下發至信息服務系統；②信息服務系統針對下發任務給出相應的生產計劃；③將計劃發往數字玻璃絕緣子車間進行仿真和優化；④根據優化結果生成最終可行的計劃；⑤對傳感器收集的數據分析處理，調整生產資源分配和生產計劃。

（4）孿生數據

物理與數字玻璃絕緣子生產車間是彼此獨立的，孿生數據將他們彼此聯系起來。孿生數據主要包括物理玻璃絕緣子生產車間生產數據，數字孿生玻璃絕緣子生產車間運行產生的數據，以及信息系統運轉所產生的數據。

（5）連接交互

連接交互模塊實現了數字孿生相關的各個組成部分的交互，如圖3 所示。其中包括物理玻璃絕緣子車間與孿生數據、物理玻璃絕緣子車間與數字玻璃絕緣子車間、物理玻璃絕緣子車間與信息服務平臺、數字玻璃絕緣子車間與孿生數據、數字玻璃絕緣子車間與信息服務平臺、信息服務平臺與孿生數據等6 種模塊之間的交互組合。玻璃絕緣子生產車間數字孿生的組成如圖3 所示。

圖3玻璃絕緣子生產車間數字孿生的組成

1）物理玻璃絕緣子車間與孿生數據的交互。通過傳感器、數據采集卡、嵌入式系統等設備對物理玻璃絕緣子車間數據實時采集，并基于通信協議規范傳輸至孿生數據。通過通信協議規范將處理后得到的孿生數據反饋給物理玻璃絕緣子車間，優化物理玻璃絕緣子車間的生產效率。

2）物理玻璃絕緣子車間與數字玻璃絕緣子車間的交互。將在物理玻璃絕緣子車間采集的實時數據傳輸至數字玻璃絕緣子車間，用于更新各類模型。將數字玻璃絕緣子車間采集的仿真數據和分析數據等轉化為指令下達至物理玻璃絕緣子車間執行，實現物理玻璃絕緣子車間的實時控制。

3）物理玻璃絕緣子車間與信息服務平臺的交互。物理玻璃絕緣子車間在線將數據上傳至信息服務平臺，實現對信息服務平臺的更新。信息服務平臺將生產過程中得到的操作方案、分析結果和生產現狀等信息以網頁的形式呈現給用戶，對物理玻璃絕緣子車間進行調控。

4）數字玻璃絕緣子車間與孿生數據的交互。將數字玻璃絕緣子車間產生的相關數據存儲于數據庫中，作為孿生數據的一部分。同時，為驅動數字孿生模型，在線讀取數據庫中具有關聯、融合和生命周期性質的孿生數據。

5）數字玻璃絕緣子車間與信息服務平臺的交互。通過軟件接口實現數字玻璃絕緣子車間與信息服務平臺的雙向通信，完成消息同步和數據收發等操作。

6）信息服務平臺與孿生數據的交互。將信息服務平臺的數據存儲于數據庫中，也作為孿生數據的一部分。同時，讀取孿生數據中各類信息、數據以支持信息服務平臺的運行。

數字孿生玻璃絕緣子生產車間模型架構

基于玻璃絕緣子生產車間的運行機制，提出了數字孿生玻璃絕緣子生產車間的四層架構模型，如圖4 所示。

圖4數字孿生玻璃絕緣子生產車間四層架構

1）物理層，該層由玻璃絕緣子生產設備、各種數據傳感儀器和人組成，包括物理實體和數字實體的各項操作。該層通過對現有資源進行優化配置，根據生產任務時間節點完成實際的生產操作。該層結構中最重要的技術是分布式協同控制與異構多源多模態數據封裝。在設計過程中，為方便數據的日后分析與使用，應將各設備的數據進行統一協調。

2）數字層，該層實現了對物理層數據的關聯、分析和映射。同時，可以在線觀察數字車間的生產情況，并存儲和融合孿生數據。由于數據量較大，為使各個模塊數據的邏輯表述更清晰，梳理了各個數據模塊之間的聯系。基于前面梳理，可以避免數據的重復計算、排序等，有利于現場工程師在調試過程中用最短的時間找到需要的數據。生產監測及大數據分析如圖5 所示 。

圖5玻璃絕緣子生產監測及大數據分析示意圖

3）模型層，該層實現了物理玻璃絕緣子生產車間的映射，得到了數字化的玻璃絕緣子生產車間。模型層需要大量的數據對其驅動，所以需要高性能的CPU 支持。因此，在搭建數字孿生模型時，需要均衡設備與數據的關系和優化內存的使用效率。

4）應用層，該層實現了玻璃絕緣子生產車間的智能排班與生產調度以及玻璃絕緣子質量的分析管理。同時，生產窯爐對電能等一系列的資源開銷較大，增加了生產成本。在該層對生產人員進行訓練，統一生產標準，可以達到降低能耗的目的。

結束語

數字孿生在玻璃絕緣子生產車間的應用，能幫助企業實現工業4.0。本文主要探討了玻璃絕緣子生產車間數字孿生建模和信息處理的基礎研究。數字孿生不僅是對傳統仿真的進一步強化，它還有許多擴展研究，如遠程操作和預測生產等。此外，數字孿生降低了試錯成本并縮短了試錯時間，在促進玻璃絕緣子產品再設計等方面發揮了很好的作用，其還有很多功能有待于未來的探索。

審核編輯：劉清