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王继祥:“数字孪生” 究竟是什么样的“黑科技”?物流领域如何应用?

2017/12/22 14:46:54来源:作者:王继祥
“数字孪生” 究竟是什么样的物流“黑科技”?

  1、数字孪生是物流数据化的基础

  数字孪生(Digital Twin),是以数字化方式为物理对象创建的虚拟模型,来模拟其在现实环境中的行为。通过搭建物流作业全流程的数字孪生系统,能实现物流系统全过程数字化,提高智慧物流系统创新水平,提高物流作业效率,实现物流系统柔性化与智能化。

  Digital Twin一词由美国密歇根大学的迈克尔·格里菲斯教授,于2003年在他所讲授的产品生命周期管理课程上引入,并且于2014年在其所撰写的白皮书中进行了详细的阐述。最近世界最著名的IT技术咨询公司Gartner发布《2018年十大战略科技发展趋势》报告,数字孪生技术被列为十大战略科技第4名。

  数字孪生类似于物流系统的仿真模拟,他让物流系统仿真过程越来越精确,越来越智能。数字孪生技术从虚拟制造、数字样机等技术上发展而来,原本是美国军方在航天系统研究中提出来的,现在已经拓展到智能制造、预测设备故障以及改进产品等多个领域,也必将向智慧物流系统延伸。

  随着物联网技术的发展,利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多科学、多物理量、多尺度的仿真技术,建立智慧化物流中心的“数字孪生”模型,可以模拟和测试智慧物流中心的各种场景下的运行情况,解决系统面临极限需求是遇到的问题,优化智慧物流中心系系统,并完成动态调整。

  目前敏锐的工厂及生产线已经引入数字孪生,在没有建造之前,对工厂进行仿真和模拟,并将真实参数传给实际的工厂建设,有效减少误差和风险。待厂房和生产线建成之后,日常的运行和维护通过数字孪生进行交互,能够迅速找出问题所在,提高工作效率。智能制造比物流系统更为复杂,在智慧物流系统引入数字孪生技术大有可为。

  2、数字孪生技术在物流业的应用场景

  通过对物流的流程中每一个细节都为它们创造一个数字孪生模型,实现物流实体系统的虚拟化,运用历史数据进行运行模拟,借助机器学习对各种场景的物流系统运作进行快速调校和持续升级,从而创造出最好的物流系统运行状态,可以应用于今后“双十一”电商物流系统的前置布仓大数据的压力测试。

  数字孪生不仅包括实体物流网络物品的数字化,更包含物流系统本身和作业流程及设备的数字化。数字孪生就像是数字化的双胞胎,实行的是虚拟与现实相互促进的过程,谁驾驭了这个过程,谁就将占领市场先机。

  数字孪生技术在智慧物流中应用,不是要让虚拟世界做现在我们已经做到的事情,而是要发现物流系统潜在问题、激发创新思维、不断追求优化进步。

  传统智慧物流系统建设模式,完成设计后进行工程建设时,遇到问题需要调整难度很大。复杂的物流系统集成,要站在全局考虑每个环节是否协调,进行完善的前期规划。每个环节由设计人员和施工人员基于不同的系统独立工作,容易导致设计信息的流失,施工调试人员很难准确理解设计人员的意图,增加出错的几率。利用数字孪生可以提前对各个方面问题进行系统规划,实现设计人员和建设人员的协同。一旦发生设计变更,可以在数字孪生中方便地更新施工建设流程,包括更新物料清单,创建新的工序,将完成各项任务所需的时间以及所有不同的工序整合在一起,进行分析和规划,直到产生满意过程方案。

  物流中心建成后,如果运行了一段时间,产生了新的变革性的需求场景,也可以借助数字孪生技术对物流中心技术架构和功能进行智能化和柔性化调整。

  3、数字孪生技术在物流业应用前景

  未来的智能产品,将分为两个,一个是实体,一个是实体的数字孪生体。智能可以在产品的实体中,也可以放到数字孪生体上去。实体与孪生体之间,采用物联的手段。在孪生体这边,除了产品档案,更多的是使用和维护的方法,还可以附加更多功能。

  数字孪生将对智慧物流带来重大颠覆性创新;如全程无人化智慧物流框架体系中,智能货架、搬运机器人、智能拣选模块、无人装车系统、无人卸车系统、无人卡车、无人机、配送机器人等物流智能物件的实体与数字孪生体进行物联,就能够建设智慧物流系统控制平台,操作数字孪生体就能实时控制全程无人化智慧物流系统,还能实时了解它们的工作状态,零部件的运作情况,方便今后的维修与使用。

  数字孪生除了能够实时智能控制物流设备外,意义更深远的是,数字孪生模型能持续积累智能物流设备与产品设计和制造相关知识,不断实现重管理与调用,实现持续性改进设计与创新。
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