2024工厂规划与验证应用白皮书·基于工厂数字孪生的仿真规划，促进精益、创新和绿色

SIEMENSDIGITALINDUSTRIESSOFTWARE 工厂规划与验证应用白皮书 基于工厂数字孪生的仿真规划，促进精益、创新和绿色 制造工程(MFE)团队 2024年3月 引言 "新质生产力"在2024年两会隆重提出，其核心标志是"全要素生产率大幅提升"，特点是"创新"，关键在"质优"，本质是"先进生产力"。当您阅读完本白皮书，就能深深体会到基于西门子PlantSimulation开展"工厂规划与验证"，就是"新质生产力"一种落地方式：其核心标志是"让工厂内全部要素在生产任务驱动下按照工艺要求来平衡协作，大幅提升整体生产效率"，特点是"利用数字孪生空间，让制造工程师低成本尝试与验证各种创新性的生产组织与管理方案"，关键在"遵从精益制造，验证与分析工厂关注的各项指标，找到保障质量最优的最合适方案"，本质是"赋能制造工程师一种先进的数字手段和生产力"。 本书是各行各业典型客户应用"工厂规划与验证"的经验总结，可应用的各种业务场景全面呈现。您不仅能够了解"开展数字化工厂规划与验证"项目的推荐做法与流程，同时还能让您从工厂整体层面，找到"基于工厂数字孪生的仿真规划，促进精益、创新和绿色目标的实现"的手段和路径。让数字精益手段推进精益在您工厂的深度推进。 对于了解西门子PlantSimulation产品的领域专家，您可更深入与全面了解其关键技术与各种能力：基础能力、高级能力、系统优化能力、集成能力、客制化与拓展能力、衍生产品等。为您进一步释放其效能提供无限助力与可能。 最后，希望您记住：西门子PlantSimulation，是业界的标配"新质生产力"；通过离散事件仿真和各种优化算法，实现高效的精益验证；利用工厂数字孪生技术，给您无限的规划创新的数字空间；通过清晰的能耗排放量化，让碳足迹在您的工厂得到精准核算与透明可视。 目录 一、推进“新型工业化”，催生精益绿色智能工厂1 1.新型工业化向智能、循环目标迈进1 1)市场的需求要求制造业更具灵活性和定制化1 2)企业对循环经济、可持续发展的持续追求1 3)数字化和智能化技术在制造领域的应用1 4)人机协同与自动化1 5)全球化和供应链的数字管理1 6)数据驱动决策1 2.灯塔工厂是践行精益绿色智能典范1 3.数字精益让精益贯穿工厂生命周期2 1)传统改善方式手段的限制2 2)传统方式对人员经验的依赖度高3 3)传统方法难以处理大量数据3 4)传统改进措施缺乏验证手段3 二、基于工厂数字孪生的仿真规划，促进精益、创新和绿色4 1.离散事件仿真，高效的精益验证4 2.工厂数字孪生，低成本创新空间4 3.能耗排放量化，碳足迹可精准核算5 4.PlantSimulation，业界标配工具5 5.工厂仿真可应用的精益改善领域6 三、开展数字化工厂规划与验证的流程与应用阶段7 1.开展仿真项目的流程7 1)确定具体的仿真概念和目标7 2)数据搜集7 3)仿真建模7 4)仿真计算及优化求解7 5)结果评估7 2.仿真规划的应用阶段8 1)价值流分析及仿真帮助制定工厂顶层规划8 2)生产过程仿真明确工厂设施需求9 3)物流、仓储及生产管控策略也是重要影响因素10 4)工厂的三维可视化更易于与建设过程协同10 5)数字化工厂在日常生产过程中持续产生价值11 四、西门子数字化工厂规划与仿真解决方案的关键技术12 1.PlantSimulation技术特点及能力概述12 1)图形化、模块化建模12 2)对象库管理和扩展12 3)仿真数据及分析工具13 4)开放性及系统集成13 5)内置多种功能强劲的优化工具13 2.生产过程及物流仿真建模能力14 3.继承NXLineDesigner、FactoryCAD、NXBIM中定义的产线模型15 4.驱动物料在数字工厂间的流动15 5.仿真不确定性16 6.仿真数据的抽取及专业评价工具17 1)瓶颈分析（BottleneckAnalyzer）18 2)物流密度与方向（SankeyDiagram）18 3)能耗分析（EnergyAnalyzer）18 4)成本分析（CostAnalyzer）19 7.系统优化能力20 1)实验管理20 2)遗传算法（GA）20 3)神经网络21 4)与外部优化引擎Heeds的集成优化能力21 5)用户自定义算法的集成能力22 6)分布式优化计算22 8.集成能力22 1)数据库类的接口23 2)虚拟调试与实时通讯的接口23 3)物联网类的数据接口25 4)与MES/APS/WMS等应用程序间的集成接口25 9.客户化定制的能力26 1)设备特性数据层面的自定义27 2)内部控制逻辑的自定义27 3)外观可视化的自定义27 4)用户交互界面的自定义28 10.扩展功能28 1)点云可视化28 2)虚拟现实技术（VR：VirtualReality-)29 3)甘特图29 11.西门子基于PlantSimulation的衍生产品29 1)OptimizeMyPlant令模型价值延伸至产线运营30 2)XceleratorShare促进规划的协同30 3)PlantSimulation与工业元宇宙系统的集成31 五、应用案例详解32 1.生产过程仿真案例32 2.价值流分析案例33 3.物流中心的案例35 4.流程行业的案例36 六、附录37 一、推进“新型工业化”，催生精益绿色智能工厂 1.新型工业化向智能、循环目标迈进 新型工业化是推进中国式现代化的重要引擎，是加快构建新发展格局、着力推动高质量发展的内在要求，是全面建成社会主义现代化强国的战略选择。作为国家战略，在2035年要基本实现的新型工业化目标中，也明确了“智能化+循环经济”两大方向。 如何基于自身基础条件和远景目标，朝着智能化、循环经济的未来方向前行，是每个企业需要认真考虑的问题。在最近的10年间，大量中国企业经历了对工业4.0、智能制造领域的理论学习、项目实践、试点建设和逐步推广的过程，积累了许多有益的经验，也涌现了一大批的类似灯塔工厂等的先行企业。在新型工业化时代的市场发展趋势和技术发展背景下，越来越多的变化出现在传统的制造领域，适应这些变化，也是我们企业向智能+循环转变所必须考虑的要素条件。 1)市场的需求要求制造业更具灵活性和定制化柔性生产系统：采用灵活的生产线和智能化的 制造设备，使生产更具适应性，能够灵活应对市场需求的变化。 定制化生产：新工业化时代强调个性化和定制化的需求，使得企业能够更好地满足客户多样化的需求。 2)企业对循环经济、可持续发展的持续追求 绿色制造：注重环境可持续性，采用可再生能源、环保材料，减少废物排放，推动绿色和可持续的制造实践。 循环经济：强调资源的循环利用，减少浪费，通过再生材料和再制造降低对新原材料的依赖。 3)数字化和智能化技术在制造领域的应用 传感器技术：大规模使用传感器技术，实时监测和收集生产过程中的数据，为智能决策提供支持。 物联网：设备、机器和系统之间的连接性增强，形成更为智能和协同的生产环境。 人工智能：在生产中引入机器学习和深度学习，使系统能够自动学习和适应，提高生产效率和质量。 4)人机协同与自动化 机器人和自动化：引入更多的机器人和自动化系统，减轻体力劳动，提高生产效率。 协作机器人：人机协同工作变得更加普遍，机器人与人类员工共同完成任务，提高工作效率和质量。 5)全球化和供应链的数字管理 全球供应链：通过数字技术和物联网，实现全球供应链的实时监控、协同和优化。 数字化采购：采用电子商务、在线采购和供应链管理系统，提高采购效率和透明度。 6)数据驱动决策 大数据分析：利用大数据技术对海量数据进行分析，提取有用信息，支持企业决策和优化生产流程。 实时数据：实时监测和反馈生产数据，使企业能够更快速地做出决策，迅速适应市场变化。 2.灯塔工厂是践行精益绿色智能典范 伴随着越来越多的企业投身到智能制造转型的实践，不免也给企业带来许多困惑：我们企业的转型方向在哪里？我们现有的生产运营模式有哪些问题？浪费在哪里？企业应该采用何种技术的组合来建设自己的新的车间？我们应该实施哪些生产制造的管理系统？类似这样的问题，企业是迫切需要得到解答的，往往在得到清晰的答案前，企业改变的决心难以下达，制造转型的步伐也会变得停滞，论证的时间变得很长。 所以，企业非常需要在制造转型的过程中得到方向上的指引，从类似智能制造的试点单位，灯塔工厂的评选中看到别的企业在哪些方面做出了改变，取得了哪些成果，有哪些可以借鉴的经验。 “灯塔工厂”是近几年由世界经济论坛推出的新概念。“灯塔工厂”起到的是类似于灯塔的作用，被视为第四次工业革命的领路者，是数字化和工业4.0的表率，为其他制造型企业揭示了在第四次工业革命中的发展方向。 “灯塔工厂”由达沃斯世界经济论坛和麦肯锡咨询公司共同遴选，主要评判标准是工厂在运用第四次工业革命技术来提升经济和运营效益方面取得的成就。截至2023年底，世界经济论坛公布的“灯塔 工厂”名单，合计全球有153家“灯塔工厂”，在中国 的工厂有62座。 “灯塔工厂”在一定程度上可以看作拥有世界一流的制造能力。合格的“灯塔工厂”需要满足四大标准：实现重大影响、成功整合多个用例、拥有可扩展的技术平台和在关键推动因素中表现优异。“灯塔工厂”的经验可成为制造企业的指路明灯，展示如何从数字化中挖掘新的价值，包括大幅提升资源生产率、提高敏捷度和响应能力、加快新品上市速度、提升客制化水平等。 世界经济论坛官网发表的文章称，目前大多数制造业企业面临衰退危机，但仍有部分企业脱颖而出，实现了规模化发展。在全球衰退危机、能源价格不断攀升，供应链运转中断的背景下，这些“灯塔工厂”为制造业如何保持竞争力，同时继续创造就业机会树立了榜样。 援引世界经济论坛官方的评述，青岛海尔冰箱互联工厂的入选灯塔工厂，其评语中写道：“面对日益增长的定制化设计、快速交付和高品质的需求，海尔冰箱工厂借助大数据、数字孪生和先进视觉检测技术，加快研发、升级制造流程和物流调度模式。订单响应周期缩短了35%，生产效率提高了35%，质 量性能提高了36%”。在打造低碳工厂方面，海尔冰箱通过实施绿色技改项目，单位产品综合能耗每年下降10%左右；三一重工开展大规模数字化转型项目，实施了专业化治理。为应对重工行业市场的周期性波动、多品种小批量及重型部件生产挑战，工厂充分利用柔性自动化生产、人工智能和规模化的工业物联网（IIoT），建立数字化柔性的重型设备制造系统，最终实现产能扩大123%，生产率提高98%，单位制造成本降低29%；宁德时代入选的宜宾工厂则进一步深入应用人工智能、物联网和柔性自动化技术，将生产线速度提高17%，产量损失减少14%以及实现了零碳排放。 从入选“灯塔工厂”的工厂的具体实施项目范围 和成果来看，企业建设灯塔工厂都是以“绿色、可持续发展”作为企业的责任，围绕着如何在有限的生产资源的情况下，在“精益化”生产的基础底座上，借助“数字化”的手段，以“智能化”作为其发展目标，通过对产线的柔性化改造，能够实现多品种，不同批量产品的灵活制造，实现产能提升，效率提高和生产制造成本的减低，能耗减少等目的。 3.数字精益让精益贯穿工厂生命周期 传统上，诸多企业对于自身的运营改善，也付出了积极的努力。精益方法论在这个过程中起到了重要的作用。例如：通过企业价值流VSM的调研和改进，通过学习及实施丰田精益生产TPS方法，积极推行看板和拉式生产，现场5S改进手段等，通过各种精益化的手段，发现企业在运营过程中的问题和浪费，再付诸于改进措施，实现不断提升精益制造水平的目的。 不过，在实施精益改善项目的过程中，也体现出这些方法的局限性： 1)传统改善方式手段的限制 传统的精益改善，主要采用现场走、看、问、讨 论的方法发现问题，对于一些上下游关联、或由于生产组织复杂的场景，由于缺乏适当的数据支撑，可能面临着问题发现不准确、不充分的情况。 2)传统方式对人员经验的依赖度高 问题分析和改进