数字孪生驱动的物联型混单包装线多工位联动优化

目的 解决生产扰动给混单包装线带来的交货期延误、成本额外增加等问题.方法 将传统的混单包装线物联网化,实现生产资源的实时感知,及时获取生产现场的真实信息;面向物联型混单包装线的生产环境,基于数字孪生体系构建起物理世界与数字世界的联系,通过物联网的实体感知和网络的信息传输形成孪生数据集,建立孪生数据驱动的混单包装线多工位联动优化的信息架构;依据包装任务的工序约束,建立起多个工位的动态关联,实现工位间生产信息的实时协调,进而通过算法实现工位任务队列的联动式智能优化.结果 通过在某摩托车外胎包装生产线上的应用,优化后工序任务队列的目标函数值相比最高值下降了36.1％,验证了文中提出的物联型混单包装线多工位联动优化方法的有效性和可行性.结论 文中提出的混单包装线物联网化能为智能制造的实时提供硬件支撑,基于数字孪生的多工位联动优化提供了智能化决策工具支持.     

我国渔业仓储保鲜和冷链物流发展现状

目的 研究我国渔业仓储保鲜和冷链物流的发展现状,分析其在未来发展中的主要方向.方法 总结我国渔业仓储保鲜和冷链物流的发展现状,包括渔业产量规模,冷冻冷藏设施和冷链物流中心建设,冷链物流信息化和标准化建设等,并对仓储保鲜和冷链物流发展面临的设施设备不足、水产品损耗高等主要问题进行阐述.对渔业仓储保鲜和冷链物流未来的发展方向进行展望,以期为完善渔业仓储保鲜和冷链物流发展提供参考意见.结论 虽然我国渔业产量逐年增加,但我国渔业仓储保鲜和冷链物流设施的建设却跟不上需求,我国渔业仓储保鲜和冷链物流还有很大的发展空间.     

面向智能制造的数字仓储系统设计

目的 从设计的角度探究如何运用数字仓储系统满足智能制造发展需求的相关理论,以期为制造企业提供智能化生产服务.方法 运用文献研究和典型案例分析法,通过系统架构、管理模块、数据流等方面对数字仓储系统进行全面设计,揭示出数字化仓储技术与装备的功能特点,进而提出数字仓储系统实现路径.结果 数字仓储系统实现了对物料、成品从订单发出到在途、上架、入库、出库全流程的追踪监控,对仓储、物流资源进行了一体化管理,实现了智能制造信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行.结论 在智能制造的大环境下,数字仓储系统能够满足制造企业大规模定制生产要求,具备高柔性的全流程数字化管理模式,助推智能制造进一步发展.     

基于大数据分析的建材企业智能运营管控平台研究

在数字经济时代背景下,加快建设建材企业智能运营管控平台,对于推动建材行业数字化转型与高质量发展至关重要。本文构建基于大数据分析的建材企业智能运营管控平台架构,运用人工智能、大数据、数字孪生等新技术手段,建立基于新一代信息技术的生产工艺优化模型,实现跨行业跨企业多用户高并发访问使用,助力企业高效完成生产运行管控。本研究为建材企业智能运营管控平台设计、项目建设提供参考借鉴。     

基于区块链的食品冷链质量安全信息平台构建

目的 研究区块链技术在食品安全领域,尤其是在生鲜食品冷链物流质量安全监测中的具体应用,以加强食品质量安全管理,提高食品冷链供应链效益.方法 分析生鲜食品冷链物流质量安全管理的薄弱环节,论证区块链技术的食品冷链质量安全监测适用性基础上,以区块链为底层技术构建食品冷链质量安全信息平台,研究区块链技术的创新应用对食品冷链质量安全管理的提升效果.结果 应用区块链技术构建了数据统一、运营高效的生鲜食品冷链质量安全信息平台,对食品质量安全信息进行了实时采集,实现了质量安全风险即时预警、质量安全问题有效溯源,有助于重塑食品质量安全生态系统.结论 区块链作为分布式账本、数字签名、溯源存证等一系列核心技术的组合,基于区块链技术创建食品冷链质量安全信息平台,能够强化微生物污染监测、缩短食品冷链在途时间,并使质量安全问题得到有效追踪溯源,对于加强食品质量安全管理、促进生鲜食品供应链优化有重要意义.     

基于Plant Simulation的智能制造测试床仿真模型 设计与应用

为了验证智能制造测试床的整体布局设计和制造工艺在生产运营环境下的合理性，利用西门子Plant Simulation工厂仿真软件进行生产节拍和设备利用率分析。首先，建立了按订单生产运行的制造生产线二维仿真模型，根据生产要求对二维仿真模型进行输入参数设定，并根据二维仿真模型运行后得到的分析统计结果进行工艺布局、物流布局和制造策略的优化。然后，在二维仿真模型基础上，为了让仿真模型在建设阶段和运营阶段具有更直观的展示效果，基于原三维设计图，在三维仿真模型中替换或导入各对象的三维模型，并运用Simltalk语言编写精细的三维位置坐标和动作路径动画程序，对仿真模型进行三维效果优化。结果表明优化后的智能制造测试床三维仿真模型可以实现与实际生产一致的业务运行模式，它具有更形象、逼真的动态运行展示效果。仿真结果可指导智能制造测试床的建设与优化，且在测试床投入运营后，仿真模型还能够接受运营数据以对测试床进行持续迭代的优化。提出的仿真模型设计方法为实现智能制造测试床的“数字孪生”奠定了基础。     

基于数字孪生软件的设备预测性维护技术研究

本文研究分析了钢铁行业设备智能运维的现状,将数字孪生技术应用在设备预测性维护领域,通过研究棒线材设备故障诊断分析技术、轧机故障信号降噪重构特征识别方法、基于设备的振动信号报警识别方法及计算设备、具有故障点定位的棒线材设备故障诊断方法和设备数字孪生模型研究等,建立基于AIoT的棒线材设备数字孪生运维系统,以数字孪生3D可视化的仿真方式展现“产线级”和“设备级”对运行数据的实时监测,辅助修护决策取得较好成效。丰富多元的人机交互方式推动全新生产管理和设备维护协作模式的发展,成为企业数字化转型升级的重要引擎,为数字孪生技术的研究与落地应用提供参考。     

机组式凹印机可视化监控平台的研究与开发

目的 为解决凹版印刷生产过程中监控系统功能单一、可视化程度低、信息利用率低等问题，构建一种基于数字孪生的监控系统四层架构模型。方法 通过SolidWorks、3DS Max、Unity 3D三维建模软件搭建凹印机虚拟场景，基于Modbus TCP/IP协议采集设备的实时数据，使用SQL Server数据库对设备数据分类存储，并结合凹印机虚实映射逻辑结构，编写C#脚本实现物理实体与虚拟模型间的同步映射，完成监控系统的开发。结果 该监控平台实现了凹印机的虚实同步运行、状态监控、套准偏差监控和健康管理等功能，为印刷企业智能化运维提供了可行方案。结论 与传统印刷装备监控相比，基于数字孪生的监控系统突破了时间、空间、投入成本等条件的限制，操作者可实时掌握凹印机的生产信息、运行状态、历史信息等，极大地提高了设备稳定生产的效率，降低了企业的成本。     

传统能源行业基于数字孪生技术的负荷灵活控制应用探索

面对新能源在供电结构中比例不断提升的环境,传统能源行业需要利用火电灵活控制技术协助进行电网调峰调频。本文围绕国内某660MW火电机组制粉系统,基于数字孪生方法论,对其软硬件进行改造,提出针对火力发电厂制粉系统全生命周期的四层架构,构建了火电机组制粉系统物理几何模型、数据仿真模型、机理模型及通信模型,引入回归模型和神经网络算法,通过模型优化及应用决策,提出了优化制粉系统运行参数的建议,在实践中通过创新性优化制粉系统,达到了提高火电机组负荷控制灵活性的目的,为今后数字孪生在火电机组的负荷灵活控制应用提供借鉴。     

基于数字孪生的高动态生产系统联动决策方法

个性化需求引发的随机高动态干扰加大了生产系统高效运作的难度。如何面向随机高动态干扰,构建在线联动决策方法,实现对生产系统的精准决策以支持各生产单元的高效协同成为关键挑战。以模块化生产的多单元联动运作为研究对象,基于数字孪生构建多单元联动决策架构、机制和模型。通过实时精准映像与动态虚拟仿真,实现高动态生产系统的在线协同运作和自主联动决策。最后以某大型化工企业的多单元联动运作为例,验证所提方法可以显著降低系统运作总成本,实现复杂多单元生产系统在高动态干扰下的最优化运作。     

基于五轴加工中心智能生产线的数字孪生应用研究

智能制造是我国近年来大力倡导的重点发展方向之一.随着智能制造试点的不断建立、发展和完善,数字孪生技术逐步得到应用.基于此,以五轴加工中心智能生产线为例,对数字孪生技术的应用情况进行总结.基于数字孪生技术,按1:1的比例构建五轴加工中心智能生产线上实体设备的数字模型并配置对应的物理属性,使得数字模型具有与实体设备相同的动...     

上下冲击式速冻机流场和换热特性研究现状

目的 为了提高食品冻结的品质,需要对冲击式速冻机的结构尺寸和内部流场进行优化,改善冲击式速冻机的冻结效率.方法 综述影响该类速冻机换热特性的4个因素,即喷嘴的形状和尺寸,射流阵列的排布,喷嘴到输送带距离和喷嘴间距的改变,速冻机进出口压差等.结果 通过回顾计算流体力学技术和实验研究在这4个方面优化速冻机换热特性的案例,总结了上下冲击式速冻机流场变化的规律.结论 该研究为新型速冻机的优化设计提供了理论支撑.     

大数据与数字孪生驱动的智慧校园集成设计研究

目的 为解决智慧城市集成化设计中仍存在数据孤岛与智慧决策的相关问题,因此设计了一套以智慧校园创新服务生态为导向的园区集成设计方案,为大数据与数字孪生驱动的智慧城市构建提供建设新思路。方法 研究通过建立智慧校园数据的标准信息模型,采用结构化数据为主的物联网传感器进行部署,并利用大数据与深度学习方法实现校园的智慧大脑,开发了基于Web 3D与数字孪生驱动的人机共融可视化平台,从可操作性角度制定了可执行、可落地的智慧校园设计。结果 从大数据特点切入对智慧校园的构建状况进行分析,建立智慧校园数据的标准化模型,设计了基于GRU-CNN深度学习智慧大脑的Web 3D与数字孪生驱动可视化平台。实验表明该系统具有数据可视化与智能决策功能,能提供给用户沉浸式、多维动态的人机共融交互体验。结论 利用大数据驱动的数字孪生可视化平台可以实现校区一体化运行,增强校园结构的智能化、高效化和人性化,提高使用效率。智慧校园集成平台设计同时可以推动现代化城市进一步完成数据互通互联、数据可视化、智慧服务管理新模式。为当前智慧城市的建设提供技术及理论参照。     

基于供应链视角的包装可视化研究

目的从包装在供应链中的角色出发,研究包装可视化的必要性及技术方法。方法基于供应链视角,以包装为研究对象,通过分析新技术高速发展和消费习惯不断升级的背景下对包装的新需求,提出包装可视化的重要性,并分析实现包装可视化的各种技术方法。结果以包装为载体,以二维码、AR增强现实、RFID、NFC、数字水印、TTI标签、智能传感、全球定位等智能化、数字化技术为手段,通过对商品的原材料、生产、仓储、物流、销售、消费等全生命周期的信息采集,构建智慧物联大数据平台,实现包装数字化。结论以包装为载体,通过数字化技术使包装变成真正的自媒体以及和万物互联的载体,将商品的原材料、生产、仓储、物流、销售、消费等全生命周期的信息数据以文字、图形、图像、音频或视频等可视化的方式在终端设备上显示出来,实现实时交互、处理、监控和决策的目的,增强包装在防伪溯源、智能定位、信息决策、消费者体验、移动营销、品牌宣传、文化传播等方面发挥的价值,从而助力实现供应链管理的可视化和高效化。     

Knowledge-driven digital twin manufacturing cell towards intelligent manufacturing

Rapid advances in new generation information technologies, such as big data analytics, internet of things (IoT), edge computing and artificial intelligence, have nowadays driven traditional manufacturing all the way to intelligent manufacturing. Intelligent manufacturing is characterised by autonomy and self-optimisation, which proposes new demands such as learning and cognitive capacities for manufacturing cell, known as the minimum implementation unit for intelligent manufacturing. Consequently, this paper proposes a general framework for knowledge-driven digital twin manufacturing cell (KDTMC) towards intelligent manufacturing, which could support autonomous manufacturing by an intelligent perceiving, simulating, understanding, predicting, optimising and controlling strategy. Three key enabling technologies including digital twin model, dynamic knowledge bases and knowledge-based intelligent skills for supporting the above strategy are analysed, which equip KDTMC with the capacities of self-thinking, self-decision-making, self-execution and self-improving. The implementing methods of KDTMC are also introduced by a thus constructed test bed. Three application examples about intelligent process planning, intelligent production scheduling and production process analysis and dynamic regulation demonstrate the feasibility of KDTMC, which provides a practical insight into the intelligent manufacturing paradigm.     

Digital twin-driven smart supply chain

Today’s supply chain is becoming complex and fragile. Hence, supply chain managers need to create and unlock the value of the smart supply chain. A smart supply chain requires connectivity, visibility, and agility, and it needs be integrated and intelligent. The digital twin (DT) concept satisfies these requirements. Therefore, we propose creating a DT-driven supply chain (DTSC) as an innovative and integrated solution for the smart supply chain. We provide background information to explain the DT concept and to demonstrate the method for building a DTSC by using the DT concept. We discuss three research opportunities in building a DTSC, including supply chain modeling, real-time supply chain optimization, and data usage in supply chain collaboration. Finally, we highlight a motivating case from JD.COM, China’s largest retailer by revenue, in applying the DTSC platform to address supply chain network reconfiguration challenges during the COVID-19 pandemic.