文｜河南中菸工業有限責任公司洛陽卷菸廠
邱龍波 何文婕
摘 要：傳統的物流倉儲管理系統普遍采用二維的可操作界面實現信息的交換和自動化倉儲設備的調度，存在頁面分散、信息不直觀、信息量小、操作不便捷的問題。
針對物理世界與虛擬世界融合與交互不足問題，研究了數字孿生技術在菸草倉儲管理系統中的應用，提出了『車間層』、『設備層』、『控制層』的三層信息化架構，並在此基礎上，建立了物流倉儲的數字孿生平臺，實現了物理實體向虛擬工廠的遷移，推進了物流倉儲信息化、智能化、智慧化。
關鍵詞：倉儲管理系統、數字孿生、虛擬世界
一、引言
目前采用的倉儲管理系統，通常采用二維圖、表的方式向用戶展示數據資源的信息價值，所表示的信息有限且較為抽象，物理世界與信息世界的交互與共融程度較低，存在頁面分散、信息不直觀、信息量小、操作不便捷的問題。
隨著新一代信息技術與實體經濟的加速融合，工業數字化、網絡化、智能化演進趨勢日益明顯，催生了一批制造業數字化轉型新模式、新業態，其中數字孿生技術已經成為了數字工廠、智能智造研究的熱點和重點。
美國最早提出了數字孿生技術並將其應用於航空領域設備的健康監測和維護過程中，並將其定義為一個多物理量、多維度、多概率的仿真過程[1-5]。
GE、西門子等公司率先將數字孿生技術引入生產制造領域進行了應用，實現了物理信息與數字信息的全生命周期融合與交互[6-8]，相繼提出了全生命周期數字孿生、『數字化雙胞胎』的概念，並在生產制造領域陶飛等[9-13]系統性研究了數字孿生國內外研究應用現狀、應用領域等，提出了數字孿生的五維模型和標準體系，指出數字孿生車間將會是一種未來車間運行的新模式，並研究了數字孿生車間的物流信息融合理論與技術，並闡述了數字孿生技術在推動智能制造發展方面的重要意義。
劉大同[14]等歸納了面向復雜工業系統和復雜裝備的智能運行和維護領域的數字孿生技術體系、關鍵技術、發展趨勢和技術挑戰等，分析了數字孿生與其支撐的工業大數據、雲計算、人工智能、虛擬現實等的相互支撐和相互促進的關系。
趙浩然[15]等研究了面向數字孿生車間的三維可視化實時監控方法，對基於實時信息的生產車間三維可視化實時監控方法４個關鍵實現技術，即虛擬車間幾何建模、車間實時數據管理、車間多層次三維可視化監控和車間狀態看板構建方法等進行了詳細闡述。
設計並開發了原型系統，通過實例驗證了所提方法的有效性。
以上研究可以發現，目前國內數字孿生技術的研究正處於起步階段，理論研究較多、落地應用較少，主要研究集中在數字孿生技術在車間制造方面的應用，在物流倉儲方面的研究和應用較少。
因此，本文在以上研究的基礎上，進一步聚焦數字化倉儲，將數字孿生技術應用於菸草倉儲管理，構建菸草倉儲的數字孿生平臺，更加實時、直觀地呈現物聯網系統的人員、設備、物料、環境及運行等方面的信息，輔助管理人員進行業務管理和決策。
在物流運作的前端，運用智能硬件、物聯網和大數據等智能技術和手段來提高物流系統的分析、決策和智能執行，從而提高物流倉儲管理系統的智能和自動化水平。
二、基於數字孿生技術智慧化物流倉儲總體思路
1.信息系統架構設計
本文設計了一種『車間層』、『設備層』、『控制層』的三層信息化架構，通過對車間層環境、設備層設備、控制層的PLC程序進行等比例建模，采用智能傳感器獲取車間、設備以及PLC關鍵節點的運行數據，並建立數字孿生體與設備的驅動關系，實現物流倉儲的全流程、全時段、全方位的監測與控制。
其過程如圖1所示。
『車間層』指車間設備的數字孿生體及車間設備數字孿生體的參數信息，包括菸絲庫、成品庫、輔料庫高架庫的數字孿生體及貨位的數字孿生體，其中貨位的數字孿生體采用規定的編碼標識坐標信息。
『設備層』指生產設備的數字孿生體及生產設備數字孿生體的參數信息，包括但不限於穿梭車數字孿生體、機器人數字孿生體、AGV數字孿生體、堆垛機數字孿生體及相應設備數字孿生體的參數信息。
『控制層』指根據實際車間內傳輸的信號控制車間層和設備層中的數字孿生體產生相應動作，並選擇查看相應3D模型的參數信息，如通過鼠標移動以第一人稱視角漫遊整個倉儲的模擬景象和分佈，查看所對應設備的參數信息等。
同時，根據實際需要佈置了智能傳感器，通過PLC將智能傳感器采集的數據傳送至上位系統，驅動車間層、設備層的數字孿生體產生相應的動作。
2.智慧化解決方案
圍繞數字孿生技術應用和倉儲管理需要，提出了集『數據采集、數據處理、數據分析、遠程監控、故障預警』功能於一體的智慧化倉儲管理解決方案。
『集中管控』是將三個自動化庫的運維管理、計劃管理、作業管理、庫存管理、數據分析、設備啟停等集中在一個數字管控中心，遠程進行貨位管理、入庫管理、在庫管理、出庫管理、作業分析等，通過計算機指令調度車間設備工作。
『數字驅動』是指對底層設備采集的數據清洗、處理、分析，並以電子看板的形式在物流管控中心上進行展示，實時呈現卷菸成品、卷菸材料以及菸絲的庫存以及貨位分佈、計劃生產等信息，結合生產計劃和庫存狀況，自動制定需求計劃、配盤計劃、移庫計劃等，使倉庫始終處於一個良好的庫存狀態。
『智能盤點』是指直接在物流集控中心上進行盤點，采用不同的顏色對存放物品的類別、規格、牌號等信息加以區分，車間統計可以輕松地了解在庫物品的存放狀態，通過鼠標點擊要盤點的區域、貨位，查看相應的規格、牌號、數量、質量等信息，完成精細化盤點。
『故障預警』是指生產現場設備的故障情況通過交換機實時傳送至所映射的數字孿生體中，以閃爍或鳴笛的形式進行預警，中控操作工通過移動鼠標位置確認故障發生的真實物理位置、故障初步原因等信息，以語音的方式通知維修工進行維修，提高設備維修的效率。
『防差防錯』是指物流集控中心在上位系統完成與MES對接，根據生產計劃自動分解、下達菸絲和輔料配送計劃以及成品入庫計劃，與人工制作的工單在數量邏輯關系上進行自動比對，判斷數量關系是否匹配，實現物流工單防差錯管理，同時增加二次防差錯確認功能，確保物流工單精準、無誤下達。
三、技術應用
1.基於webgl技術的建模過程
本文采用webgl技術對物流倉儲進行建原，webgl技術的操作使用方便、全程實時數據三維可視化監控，方便發生異常時調閱及追溯，有助於提高故障排錯率、提高生產效率，建模過程如圖2所示。
《1》數據服務層
將數據分為業務監控數據和控制監控數據，其中業務監控數據包括『決策分析、績效評價、資料管理、計劃管理、倉儲管理、費用管理』六大類數據，通過對底層設備所采集的數據進行上鉆、下鉆、切片，清洗、整理，形成標準數據結構的數據，並通過數據接口上傳至雲平臺。
控制監控數據包括『智能調度、故障預警、防差預警、狀態監測、預防性維修、溫濕度管控』六大類數據，通過智能傳感設備、邊端設備采集，包括不限於設備的運行參數、溫濕度參數、技術標準參數、控制閾值等數據，通過智能傳感設備和邊端設備的預處理，將數據轉化為標準化數據結構，上傳至雲平臺。
《2》應用服務層
雲平臺將所采集的數據進行匯總、分發、處理，利用圖形軟件制作與車間環境、設施、設備以及關鍵設備節點的數字孿生體模型，並賦予相應的數字孿生體模型與物理實體相同的數據信息，實現數字孿生體所表現的形狀、結構、參數以及空間位置等信息與物理實體一致。
同時建立數字孿生體與物理實體的映射關系，驅動數字孿生體產生物理實體同步的動作，真實還原物流倉儲現實作業場景。
《3》三維交互層
通過鼠標切換不同倉儲的不同場景，以第一人稱視角漫遊整個物流倉儲，查看數字孿生體所對應的物理實體的參數信息、工作狀態以及歷史運行狀況等信息。
通過圖形化管理工具，可以實現三維模型向橫切面、縱切面二維畫面的轉換，能夠實時展示每一層貨架的貨位信息、商品信息，在線盤點立體庫、密集庫商品存放規格數量，並采用抽盤的方式確保數字孿生體所展示商品的數量與物理實體數量一致，保證帳卡物相符。
不同用戶設置權限管理，可以有效區分系統運維人員和使用人員的工作職能，為系統運維人員提供PLC可視化監測界面，實現物流設備故障的預警。
2.查詢效率優化提升技術
數字孿生場景的應用後，工控網絡的數據量和運算量大幅提升，經常出現網頁卡頓、刷新慢等問題，目前服務器的容量和算力達不到數字孿生技術應用的要求。
通過對西門子PLC查詢效率的研究，現有技術采用單線程的方式進行輪詢，即先將所有待查詢的IP地址放在一個集合中，然後遍歷這個集合。
當查詢IP地址多時，這種技術查詢效率較慢。
以西門子PLC查詢為例，查詢效率在40個/秒～200個/秒，當數據查詢地址超過100個時，這種技術的查詢效率已經非常低。
因此，創新了一種IP組的地址查詢方式。
即將所有待查詢的數據放置於一個集合中，然後根據IP進行分組，分成不同的小集合，再對每一個小集合設置一個獨立線程，每隔一段時間進行遍歷查詢，在上位機與PLC通訊中，使用TCP 進行通訊，最後將結果寫入數據庫中，如圖3所示。
這種方式可以大幅提升IP地址的查詢速度，延時速度達到10ms以下，相比單線程查詢技術，效率提高了500%，提高數字孿生界面加載、渲染速度，提升數字孿生平臺的流暢性。
3.虛擬工廠分層設計方法
將物流中PLC設備數據在三維場景中進行實時的自動化映射，讓三維料箱依照數據去一比一對應現場的料箱，同步驅動三維作業流水線，讓全場景細粒度設備實現互聯互通。
同時將立體貨架按照物理實體進行分層，展示每一層貨物的存儲信息，實現遮擋信息、隱蔽信息的直觀展示。
將立體倉庫通過構建關鍵設備的故障預警、故障預測模型，采用紅色標記、閃爍報警和語音報警的方式，向平臺推送故障發生的位置、故障原因以及建議解決方案，幫助維修人員快速鎖定設備故障位置，大幅提升設備故障的維修效率。
該方法解決了因視覺遮擋造成的信息交互困難，可以直觀地獲取內部料箱的數據情況，根據料箱的位置分層處理，單獨顯示每一層料箱狀況，完成自動盤點作業，確保帳卡物相符。
四、取得成效
項目建設開始於2020年11月，2022年3月建設完成。
分兩期進行建設，一期主要為監控環境、硬件設施以及基礎3D可視化的界面建模，二期主要是軟件環境、數字孿生監控界面以及故障預警系統的建設與升級。
項目在河南中菸洛陽卷菸廠應用。
主要成效如下：
一是設備故障率穩步降低。
項目完成後，物流設備故障停機率由原來的3.94%降低為0.49%，極大提高了自動化倉儲的運行效率，保證了生產的連續性。
二是質量管理能力有效提升。
通過與MES系統對接，自動分解生產工單下達物流工單指令，建立菸絲RFID二次防差錯機制等，實現了全過程的防差錯管理，提高了物流倉儲的運行質量。
三是實現了運維保障智能化。
通過對物流設備加裝智能傳感器，自動采集、分析設備運行數據，研究設備劣化規律，構建預測性維修模型等，實現了事後維修向預測性維修的轉變，大幅提升了設備的運維保障水平，降低了生產時段設備故障發生時間。
五、結束語
本文針對傳統物流倉儲管理系統的不足，提出了采用數字孿生技術對現有的倉儲管理系統進行迭代升級，彌補了傳統倉儲管理系統界面分散、信息量小、操作不便捷等問題，提升了物流倉儲的信息化、智能化、智慧化水平，構建了『集中管控、數據驅動、智能盤點、故障預警、防差防錯』五位一體的智慧化倉儲解決方案，有效促進了物流倉儲運行效率的提升。
END
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