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为适应由社会经济发展引发的个性化客户需求以及追求新的竞争优势,制造企业生产模式逐渐向小批量、多品种的定制化模式转变。小批量及定制化生产模式下,由资源、流程不确定性引发的复杂动态生产环境对大型多单元生产系统的运行控制精度提出了更高的要求。最新的工业4.0战略要求生产系统支持物联网环境下多单元间的自主交互与联动决策,实现系统整体的智能化优态运行。如何面向随机产生的动态性,对生产单元的执行状态进行精准建模与实时反映,并通过多单元在线联动决策实现对系统的适应性、迭代式、精细化管控来支持各环节高效协同运作是大型多单元生产物流系统过程控制的关键挑战。基于《中国制造2025》提出加快信息技术与制造技术的融合来推进智能化制造过程、智能化物流管理等技术在生产过程中的应用。本文以工业园区“产-运-存”三类典型单元的实时联动运作为研究对象,研究在数字孪生技术框架下的多单元联动优化问题,通过生产、运输和仓储多决策环节的实时协同决策和反馈执行解决动态环境下“产-运-存”决策可执行性、协同性和联动性差等问题。首先,分析了执行过程动态干扰对工业园区“产-运-存”联动运作过程带来的问题,并分析了实现“产-运-存”在线联动决策的挑战;其次,基于经典数字孪生框架提出跨单元的数字孪生联动决策信息架构:通过“物理环境-虚拟模型”的动态精准映射与实时反馈执行,并采用目标级联法(Analytical Target Cascading,ATC)对虚拟层中多个具有独立决策且联动运作的“产-运-存”决策单元以全局优化、分布控制的模式进行系统性协调,实现大型系统的在线联动决策;基于此,通过对动态性等级的划分及联动机制的分析,定性地提出了数字孪生框架下的的“产-运-存”动态联动决策方法。然后,针对工业园区“产-运-存”的特点结合ATC的建模思路,定量的建立了基于ATC的“产-运-存”联动决策数学模型;最后以某大型化工生产集团的多车间联动生产过程为例,基于其实际生产数据采用Matlab对所提出的数字孪生在线决策模型及ATC定量联动方法进行模拟仿真和对比分析,从而验证了本文所提“产-运-存”联动决策方法的优越性。