一种基于数字孪生的智慧工厂管理系统的制作方法

本发明属于工厂管理领域，特别涉及一种基于数字孪生的智慧工厂管理系统。

背景技术：

1、目前，随着信息技术和智能制造的发展，工厂管理系统越来越多地融入了高级信息技术，以实现工厂生产的智能化、自动化和网络化。数字孪生技术，作为一种新兴的技术手段，通过创建实体工厂的虚拟副本(即数字孪生体)，可以模拟、分析和预测工厂的生产过程，从而优化工厂的设计、生产、管理等各个环节。数字孪生技术的应用，为智慧工厂的建设提供了新的解决方案。

2、传统工厂管理系统中，虚拟模型与实际生产之间往往存在一定的信息延迟，实时性不足，导致管理决策不能及时响应生产现场的变化。传统系统在分析和决策支持方面通常依赖于人工经验，缺乏高效的数据分析和智能决策机制，决策过程较为缓慢且易受主观因素影响。尽管现有的管理系统可以实现基本的生产调度和控制，但在生产线优化、资源配置等方面往往缺乏灵活性和深度优化能力。在设备维护方面，许多工厂管理系统仍采取传统的反应式维护策略，即在设备发生故障后才进行维修，不能有效预防故障发生。生产线上的各个系统和模块之间信息共享不充分，导致数据利用率低，无法形成有效的数据闭环，影响了整体优化和协同工作的效率。

3、由于技术限制，传统工厂管理系统在用户交互设计方面通常不够友好，操作复杂，对操作人员的技能要求较高。

4、为克服现有技术的上述不足，基于数字孪生的智慧工厂管理系统应运而生。这种系统通过构建高度仿真的数字孪生模型，实现对实体工厂的实时映射和同步更新，从而提供更加精确和即时的生产监控。同步单元的引入，保证了实时数据的无缝接入和高效处理，使得基础框架模型始终与实体工厂保持一致。此外，管理决策单元结合了先进的数据分析和人工智能技术，为工厂管理者提供了强大的决策支持，优化生产流程，提高资源配置的智能化水平。通过这种方式，基于数字孪生的智慧工厂管理系统不仅能够提升生产效率和产品质量，还能够降低运营成本，提高工厂的整体竞争力。

技术实现思路

1、本发明提出一种基于数字孪生的智慧工厂管理系统，解决了现有技术中通过高度集成的数字孪生技术解决了实时数据同步、生产过程监控、预警机制的缺乏以及远程管理决策支持的问题，增强了工厂运营的实时性、预见性和灵活性。

2、本发明的技术方案是这样实现的：一种基于数字孪生的智慧工厂管理系统，包括

3、在模拟软件中预设工厂场景并基于工厂基础流水线构建基础框架模型；

4、在基础框架模型中创建同步单元，通过同步单元接收传感器和数据采集设备上传的实时数据，对基础框架模型中的工厂基础流水线进行调整，形成调整模型；

5、根据调整后的调整模型建构数字孪生仿真模型，将实际工厂数据与数字孪生仿真模型关联后进行同步更新，依据数字孪生仿真模型建立管理决策单元；

6、通过预设在管理决策单元的管理编码进入管理决策单元内的数据展示界面中，定时将数据展示界面中的仿真数据与工厂校正数据进行对比，将进行对比的数据按照工厂流水线重要度设定权重值，并将对比数据映射到管理决策单元中后，得到与标准权重值相等的特征数据；

7、将该特征数据导入数字孪生仿真模型中进行对应适配形成对比系数，随后建立数据监管时间线，将对比系数按照对比时间点构建监管曲线，并在监管曲线上下设置警戒线，在对比系数超过警戒线后触发警示；

8、将警示信息在管理决策单元那种的数据展示界面进行展示，并同步发送至管理人员移动端，管理人员通过移动端进入管理决策单元对超出警戒线的特征数据进行调取，对该特征数据对应的基础流水线中的设备进行检修。

9、在本技术方案中，使用同步单元负责接收实时数据并调整基础框架模型，进而构建数字孪生仿真模型并进行同步更新。这一点不同于传统的工厂管理系统，它们没有数字孪生或其更新机制不够高效。数字孪生技术的引入和同步机制的优化使得虚拟模型能够精确反映实体工厂的实时状态，从而增强了生产过程的可视化和监控能力。实时同步确保管理决策基于当前最准确的工厂运行数据进行，提高决策的时效性和有效性。

10、本技术方案中的管理决策单元利用仿真数据与实际校正数据的对比分析，并将数据按重要度设置权重值，这种数据驱动的决策单元在现有技术中不常见。通过设置权重值，管理决策单元能够针对不同生产流程的重要性进行区分，并根据实际运行数据和仿真数据间的对比，识别出偏差较大的关键环节。这种方法使得管理系统不仅关注异常情况，也关注对生产影响较大的环节，从而实现更加精细化的管理。

11、本技术方案中采用了对比系数和监管曲线，并设定警戒线来触发预警，这与现有技术中的简单报警系统相比，提供了更高级的预警机制。监管曲线和警戒线的设置为系统赋予了预测性维护的能力，有助于提前识别潜在的生产问题并采取措施。当监管曲线超过警戒线，系统会自动触发警示，并将信息实时发送至管理人员的移动设备。这种远程监控和预警机制使得管理人员能够及时响应，即使不在现场也能进行有效管理。

12、将警示信息同步发送至管理人员的移动端并允许远程访问管理决策单元是本技术方案的特点，而现有技术没有这样的移动集成功能。移动端集成大大提高了管理人员的灵活性和响应速度。无论管理人员在何处，都可以实时接收到关键信息，并通过移动设备直接进入管理决策单元进行必要的操作，如检修调度，这为智慧工厂的管理带来了新的便利。该技术方案通过集成先进的数字孪生技术、数据驱动的决策支持、预警机制以及移动端远程控制，显著提高了智慧工厂管理的效率和智能化水平。

13、作为一优选的实施方式，所述传感器和数据采集设备将设备的运行状态数据和设备的工作参数数据以及生产线的运行状态数据以及工厂环境数据，根据采集数据在已经构建的基础框架模型中进行数据微调后形成调整模型。

14、作为一优选的实施方式，所述设备的运行状态数据包括开机、运行和停机数据，所述设备的工作参数数据包括设备的温度、压力、速度和功率数据，所述生产线的运行状态数据包括产量、原材料的使用率和产品合格率数据，所述工厂环境数据包括工厂环境温度、湿度、噪声和光照数据。

15、作为一优选的实施方式，在设定权重值前收集与评估指标历史数据，通过统计分析或机器学习算法，确定历史数据中不同参数对评估指标的影响程度，根据分析结果，为每个参数设定权重值。

16、作为一优选的实施方式，所述历史数据中的参数包括生产效率、设备故障率、产品质量率、设备运行数据、生产数据、人员数据和环境数据，通过机器学习算法获取参数之间关联度，并根据关联度建立权重排序。

17、采用了上述技术方案后，本发明的有益效果是：通过数字孪生模型和实时数据同步，管理系统能够实时反映工厂的运营状态，使得监控更加精确和及时。管理决策单元的数据驱动机制能够提供基于实际运行数据的深入分析，帮助管理人员做出更加科学和合理的决策。实时数据的有效利用和数据驱动的决策可以优化工作流程，减少停机时间，提高生产线的效率和产出。预警机制和警戒线的设置可以预测潜在的设备故障和生产问题，有助于提前采取维护措施，减少意外停机损失。及时的维护和故障预警有助于维持设备在最佳运行状态，延长设备使用寿命，提高设备的整体利用率。连续监控和及时的警报系统有助于提前识别安全风险，保证生产过程的安全性。移动端集成使得管理人员可以随时随地接收警告信息和访问管理系统，增加了处理紧急情况的灵活性。通过优化生产流程和预防性维护减少了资源浪费和意外成本，从而降低了整体的运营成本。该技术方案不仅增强了生产过程的控制和监督，还提升了管理效率和响应速度，同时降低了运营风险和成本，对智慧工厂建设和运营有着重要的促进作用。