数字孪生与创新-是我们弯道超车的机会吗？

1.我们真的在搞智能制造吗？

 前几天看到朋友圈某位朋友发的感慨，自己写的东西被认为太专业，领导会看不懂，他觉得那么这样不懂基本概念的人如何指导智能制造呢？其实，我也有同样的感慨，具体事宜此处不表-因为我也的确承认应该写的通俗易懂。

 

1.1我们有创新吗?

我当时写的是建模仿真应用，只是概念性，但是，这使得我突然意识到了一个很严重的问题“我们是在创新吗？”—因为如果我们真正在做自主创新的话，我们应该会需要使用到这样的建模仿真工具来对构建数字模型，然后仿真以实现最佳的工艺或策略的预先测试与验证，后来想了想很多我们的制造业其实都是“拷贝”的，当然了，必须承认这是一个过程，我相信日本人、德国人都会经历这个过程，但是，在一个真正具有竞争力的企业、一个自主自强创新赢得全球竞争力的国家而言，必须是要有自己的创新的—创新有丰厚的回报，就像今天我们在芯片领域受到的制约，如果我们自己有这方面的能力，我们可以不用缴付那么多的专利费，而使得我们产品更具全球竞争力。

 

1.2数字孪生的流行

今年汉诺威展上，我的朋友史扬在展馆参观时还给我发微信谈到感受，他发现Digital Twin非常之流行，而我对此也不甚了解，因此，前天晚上与赵敏老师进行了沟通确认我的想法，因为实际上在我们的应用项目中已经有很多采用这种方式进行机电装备的开发，例如：机器人惯量前馈、印刷套色、液压传动、防摇、动态定位等系统。想与赵敏老师对数字孪生的边界进行了解，得到了赵敏老师非常专业的指点。

 

1.3创新的过程与方法

赵敏老师给了我些启发，一个机电系统的设计创新首先是要了解需求，客户需要什么？然后看功能定义、系统级的规划、子系统的规划、定义目标，我们要干什么？例如：所谓的车，把人或物从一个地方运到另一个地方—这就是目标功能，然后是用什么方法的选择，例如采用发动机，也可以是电动方式（选择什么技术方向这取决于技术成熟度与经济性）,如果采用燃油发动机驱动，然后再去具体设计机械构造，电气系统、感测系统，这里可以通过数字方法进行仿真验证，再到硬件系统上去测试反馈，进行集成测试等，这是典型的V-Model开发，机电开发的方法有很多，V-Model是比较常用适用于机器与系统开发的。

 

图1 V-Model开发过程

如果你是一个这样的流程，你就类似于“不忘初心“的方式设计，那么你对目标、原理、方法、构成是非常清楚的，对于系统的运行、维护、升级也是能够持续的，而如果仅仅是抄袭的那么就会造成：

（1）.知其然，不知其所以然，那么你会无法达到最佳的效果，你永远和别人的机器有差距。

（2）.缺乏完整开发，也使得工程师无法解决现场的问题，仅仅靠各种运气的方式去测试；

（3）.花费非常久的时间却无法达到高的运行状态，导致机器无法成为你竞争力；

 

2.Digital Twin潮流

建模仿真在机器设计中能够带来非常多的好处，最大的好处在于虚拟调试，我们知道，大量的工艺并非是机器设计一蹴而就的，必须通过大量的测试实践才能去解决，这就是质量迭代的过程。

在过去CAD/CAE/CAPP等软件在产品设计阶段即提供了强大的支撑，而在运行阶段也有诸多软件提供仿真、分析，在维护阶段也有各种软件，而到了智能制造时代，一切的数字化使得产生了Digital Twin的概念-这个概念是奠定在数字设计、生产、运营维护的全生命周期的总称。

 

图2-德勤对数字孪生的理解（Source:DelottieUniversity Press）

图2与图3是来自德勤大学对Digital Twin的理解，比较直观的描述了Digital Twin的全貌.

 

图3-数字孪生的全景架构（来源:德勤）

 

可以看到，其将生产制造分为了物理（Physical）和数字（Digital）两个世界，在物理的世界里的工作包括了物理的对象如机传感器、执行器、机器、控制器等实体对象，而在数字世界则是由数据融合、数据分析以及智能（Insight-洞见）构成。

这里又要回到智能制造所谈及的“个性化生产”，因为个性化生产会带来巨大的挑战：

开机/换装会造成浪费在个性化生产中会被放大；

面对新的加工对象其工艺参数需要据此调整；

新的流程需要重新的生产装备组织；

那么我们希望能够在一个虚拟的世界中，以不消耗实体原材料、机器与机器以及与人的安全、超限条件不具备等情形下能够对工艺的参数、路径、策略进行仿真，并达到与现实物理实体理想的状态再下载到物理设备上执行，这样可以大量降低原材料的成本、避免危险的发生，并确保设备间的高度协同，使得生产达到最佳的状态。

 

3.Digital Twins在机电设备研发中的应用

数字孪生的应用场景比较大，包括了在前期的生产设计、造型、工艺辅助，以及生产制造、维护等制造业的全流程均可以被纳入建模仿真，这次我们仅就机器开发中的数字孪生做一些分析。

记得去年一个朋友专门打电话说看到我们的系统提供FMU/FMI支持，觉得非常厉害--其实那个时候我对FMU和FMI还没有概念。

 

 

图4-机电设计中的数字孪生的架构

图4是一个机器设计的场景，这里我们可以看到V-Model的系统设计阶段即可以采用建模仿真软件，图4中我们看到了FMU/FMI，分别是什么呢？简单介绍如下：

3.1FMI之产生背景

图5-FMI产生的背景

对于机电系统的开发而言，可能会使用到多个供应商的不同工具，而FMI-Functional Mock-upInterface则是以实现模型交换与动态协同仿真而开发的，FMI这个词翻译就是“功能打样接口”—即在数字环境中对生产进行“打样”来自于各种生产场景，如印刷打样、塑料件打样、服装打样等。

如图5所示，典型的像汽车的设计，包括了机械、液压、电控、安全、塑料、悬挂等多个系统，而其设计自然需要用到不同的软件，而这就需要如何将不同的仿真进行集成，并在控制器以及执行机构（发动机等）上执行，并给予反馈，实现硬件在环、软件在环等测试，而不同的软件应该有一个统一的接口，这就相当于OPC UA为不同的厂商设备提供了统一的语义互操作接口规范一样，FMI也扮演这样的角色。

3.2FMU是什么？

所谓的FMU-Functional Mock-up Unit就是采用FMI标准实现的模型组件，一个FMU由XML格式的描述文件和C或二进制代码构成。

 

图6-FMU的主要作用

图6所示，FMU目的为了模型交互（Model Exchange）和协同仿真（Co-Simulation），即FMI定义了一个实现功能打样FMU的接口标准。

就是为了让不同的建模仿真软件与物理的控制系统、驱动、机电对象可以相互实现接口，这个为了Co-Simulation-多态的调试问题，而这个接口是基于XML的标准规范而编写的，类似于OPC UA定义了通信的语义、或者Administration Shell定义了管理所需交互的数据统一接口与规范。

图7-基于FMU/FMI的开发

图7显示了FMU由模型描述和代码构成，而模型描述则采用XML模式进行规范定义，属性、类型、缺省、供应商、模型变量等内容。

图8则显示了几个不同的设计单元通过FMU/FMI来实现模型交互以及联合调试。

图8-通过FMU/FMI实现模型交互与协同仿真

也即，通过FMU/FMI，对于机电一体化装备设计的企业而言，可以实现基于多个对象的建模仿真，并进行联合仿真生成机器的机械、控制、工艺的最优，节省成本，缩短研发周期。

 

3.3数字孪生能干什么？

图9-建模仿真对于机电设计的帮助

Source：Simulation und Visualisierung imMaschinebau;VDMA Trendbefragung 2017;N=58; Mehrfachnennungen möglich

 

图9是VDMA关于数字孪生介绍中应用场景的分析，从VDMA的研究可以看到，Digital Twin在虚拟调试、结构、流程、运动学轨迹、机电一体化对象、制造过程（排产、策略）等是建模仿真的主要应用场景，也是增长最快的场景。

 

3.3.1.虚拟调试

虚拟调试是最直接的应用，在很多机器的开发过程中，传统的机械设计都是先设计出机器的机械结构，并加工组装为一台机器，开发了电气系统程序，然后联调，带负载进行测试，这个过程往往要消耗大量的时间在调校机械，并且消耗大量的原材料进行实际的物理测试。

而基于数字孪生，我们可以将大部分的调试在虚拟环境中来实现，这样在接近最优化的参数后再下载到控制器来带载调试，这样可以通过反馈结果来在线优化参数，实现最佳的调试。

 

图10-贝加莱建模仿真开发实现

 

可以节省大量的材料测试成本，在很多行业，这意味着非常大的成本。

3.3.2全局优化

通过Digital Twin，如图11在自动化、机器、过程与工厂级的全面仿真，由于有FMU/FMI统一的接口，各个仿真软件的结果可以互相交互，进而能够为整体的协调奠定基础。

图11-贝加莱提供从硬件、机器到工厂不同层级的仿真接口

由图11可以看到在贝加莱的Automation Studio控制系统开发与MapleSim、MATLAB/Simulink、Modelica，以及工厂级的WinMOD、ISG、IndustrialPhysics都可以建立接口连接，通过FMU/FMI可以实现与不同的建模仿真软件进行联合调试，并将代码直接到PLC上运行，实现硬件在环的测试。

我们所说的Digital Twin就是如何在虚拟与物理对象间进行协同，通过硬件在环Hardware in the Loop来实现对虚拟控制参数的优化，包括了控制器、驱动系统的运动控制，也包括了最新的SuperTrak这样的对象。

图12-SuperTak可以实现建模仿真，与机器人配合进行生产

图12显示建模仿真可以对生产的组织进行仿真，对不同的尺寸规格的瓶子的灌装过程，机器人旋盖与输送系统之间可以进行协同，匹配工艺参数（速度、扭矩与位置的匹配）。

3.3.3基于复用的组件模型开发

对于长期的机器开发而言，建模仿真还可以实现专用的机电一体化对象模型的开发，比如：张力控制、多温区的PID调节、惯量前馈，这样可以开发出可被复用的通用组件-Components Based Development，这是在软件工程中的复用与组件技术，如图13可以针对注塑机对象开发诸如mapp的射胶、熔胶、同步、开合模等应用对象，可以使得其适应于多种材料、加工工艺，使得机器具有强自适应性，并能够快速开发机器的整体应用。

图13-注塑机机电对象

 

 

图14-为复用而开发的mapp机电模块

鉴于数字孪生在机器设计中有非常多的好处，篇幅不宜过长，今后可以慢慢写，毕竟，技术是一方面，可以慢慢交流，但是，最为重要的是我们要明白，创新需要工具—如果我们都没有使用这些工具，很有可能我们并没有创新—因为，在很多时候，我们是采用了所谓的“逆向工程”，省略了V-Model中的很多环节，这些环节使得我们知其然却不知其所以然，工匠精神—在没有前提的条件下，是无法培养的，创新，在没有客户需求、机理分析、建模等过程是无法真正实现超越的。

 

4.创新才是真正的弯道超车

我们总是想“弯道超车“—但是却不愿意脚踏实地，总是希望走一条捷径，例如：我们想走电动汽车，因为觉得燃油车这个方向似乎已经被德国人、日本人给发挥到极致了，然后我们去发展电动汽车，但是，我们发展电动汽车却就是买来各种东西组装，有骗补的，这刚刚说到比亚迪的业绩因为补贴退出而极大的下滑。

 

弯道超车-是非常困难的，因为，你得有更好的驾驶能力，你的驾驶能力都不强，如何弯道超车？F1赛车在过弯的时候速度都能达到220公里甚至更高，你想想你的车有这么好的性能吗？你的驾驶技术能比舒马赫更娴熟吗？

 

有人提出“换道超车”--这对于Innovation的能力要求更高，如果连基础的全局设计思想都没有，工具都不会使用，谈什么弯道超车呢？

 

4.1知行合一与数字孪生

就我和赵敏老师的交流，还提到了王阳明心学-知行合一，我觉得赵敏老师这个比喻非常恰当，即，“知”可以被理解为虚拟世界，而“行”可以被理解为物理世界，阳明先生说“知之真切笃实处即为行，行之明觉精察处即为知”，也就是说，理论指导实践，实践反馈又来优化理论，两者之间为一体，均服务于“致良知”—你可以理解为这个良知，即为“本心”—创新的源头，是为了解决客户的问题。

那么，我们就可以理解Digital Twin是为了解决客户的问题，而采用的一种解决问题的方法系统，那么，在过去有各种CAD/CAE/CAM/CAPP等软件，本身就是在完成Digital Twin的事情，而今天面对数字时代，需要更多的软件的协同开发，那么，就会需要按照数字时代而统一命名为“Digital Twin”。

 

4.2工欲善其事，必先利其器

把车做好，才能弯道超车—因为，当你走在正确的道路上，中国的优势才能发挥出来，因为全世界也没有像中国这样的优秀条件，那么大的市场让你可以测试验证你的产品，国家给了那么多的政策鼓励，资金的支持。

术业有专攻、工欲善其事，必先利其器—Digital Twin是一个可以让我们真正实现弯道超车的时代—Mcrazy在上周和我聊到这个话题时如是说。

 

5.应用案例：

基于建模仿真的岸桥防摇系统设计

图15-基于建模仿真的防摇系统设计

在集装箱吊装过程中，岸桥的钢绳会因钟摆效应而产生摇摆，这个摇摆会使得集装箱定位到货车上或堆放花费更多的时间，如果能够让其时间缩短—通过抑制摆动，那么，对于大型集装箱船可以装载18000个标准箱的规模的港口吊装过程而言，如果能够为每个吊装过程节省10-20%的时间，那么它会让一个港口每年的吞吐能力大幅提高，进而带来贸易额的增长。

 

图15是基于Automation Studio与Simulink仿真而设计的防摇算法，通过对岸桥的吊装过程中的机械尺寸规格、受力模型、牵引运动、速度位置反馈等纳入仿真，进而对如何抑制摆动产生控制的驱动参数进行调节，进而降低摆动和达到快速的定位。

 

相较于传统的防摇系统，这个最先进的电子防摇系统可以提升20%的效率，而其完全基于建模仿真来实现，并且，这样的模型可以同样被应用于钢厂的天车系统、大型履带吊的吊装摇摆抑制。