智能制造与数字孪生技术

天津大学智能制造与数字孪生技术面向可持续制造方向发展

一、新一代智能制造模式下的思考

1.1 当代智能制造的发展阶段

• 智能制造定义：基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。
• 发展阶段：从工业1.0（蒸汽时代）到工业4.0，智能制造经历了机械化、电气化、自动化、信息化的演进，当前已进入数字化、网络化、智能化的阶段。
• 使能技术：AI技术是智能制造的核心驱动力，包括增强感、增强知、增强控制、增强家、增强知识、增强决策等能力。
• 赋能技术：通过AI技术赋能生产规划、工程设计、原型制造、维护与回收等环节，实现快速响应和高效制造。
• 范式演进：数字化是基础，网络化是关键，智能化是趋势，智能制造是科技发展的必然阶段。

1.2 智能制造时代企业如何生存和发展

• 可持续性是方向：好的智能制造系统应保证使用前满足客户个性化定制生产需求，使用后实现环境、社会、经济的可持续性。
• 发展方向：把握智能制造本质，积极应对挑战，选择核心技术，高质量落实先进制造技术和新一代信息技术，面向未来趋势，把握发展方向。

1.3 未来智能制造新业态的核心技术

• 核心技术：数字孪生（Digital Twin）是未来智能制造新业态的关键技术，通过在虚拟空间中创建物理对象的高保真虚拟模型，实现物理世界与信息世界的关联共生。

二、智能制造与数字孪生技术

2.1 数字孪生技术

• 概念：数字孪生是物理实体与虚拟模型之间的信息监测、预测、连接，实现双向动态映射，反映物理活动与虚拟世界的同步。
• 智能机床：智能机床通过自主学习与建模、自主优化与决策、自主控制与执行，实现加工制造过程的高速、高精、高可靠性和低功耗。
• 数控机床与互联网+：数控机床是“人-信息-机系统（HCPS）”，随着“互联网+”技术推进，实现远程服务、状态监控、故障诊断等功能。

2.2 数字孪生技术智能生产规划

• 系统架构：数字孪生系统包括物理车间和虚拟数字车间，实现产品需求、快速生产、使用、报废、规划、工程设计、原型制造、维护与回收的关联共生。
• 核心技术：数字孪生模型包括结构模型、物理模型、控制模型、数据接口模型、行为模型、算法模型，通过多源异构信息实时交互，实现全要素仿真和全生命周期忠实映射。
• 快速可适应规划：通过动态更新智能制造装备、仓储物流设备、产品/物料、人员模型，实现可适应工艺规划、设备选型、布局优化与重构。

2.3 数字孪生平台支撑技术

• 模型库：自定义个性化模型库，权限开放与动态更新，支持标准CAD模型导入。
• 虚拟控制：实现虚拟数控系统控制虚拟机床、读取CAM刀位文件，实现加工过程仿真。
• 机器人示教：支持机器人圆弧示教、抓取示教、焊接示教、识别抓取等。
• 智能制造系统搭建：可视化仿真，支持汽车装配、机械手自动上下料、智能物流等场景。
• 多种形式交互：支持CAD工程图、3DPDF文件、4K高清动画视频、VR等交互形式。

三、新一代智能制造高端人才培养

3.1 实际工程案例

• 某工厂自动化孵化车间改造：TSNC-MTD系列车削智能上下料系统。

3.2 教学案例设计

• 车铣双工位环形智能制造单元：制造需求、可适应工艺规划、生产调度、场景资源重用、制造资源三维模型检索、设备选型、虚拟调试等。

3.3 多模块融合学习

• 柔性智能制造与装配单元：天大精益数字孪生模块化智能制造系统，包括智能制造信息管理与执行系统、产线管理、仓储设备状态监测、机器人状态监测等。