文晓容
新疆金风科技股份有限公司，新疆 乌鲁木齐 830026
摘要：为解决产品设计、生产规划与制造之间的不确定性，提高生产系统的可靠性，人们提出了数字化工厂概念，文章从概念和技术两个层面叙述了数字化工厂的实现方式，并对数字化工厂的结构与生产仿真等技术的进行了分析研究。最后，以煤化工工业制造企业的数字化转型应用为例，提出了相应的数字化赋能生产制造的工厂的设想，实现对数字化工厂概念的拓展，为数字化工厂的进一步应用研究提供思路借鉴。
关键词 数字化工厂；数字化建模；数字化仿真；虚拟制造
当今时代，产品的更新换代与设计周期日益缩短，各企业也纷纷加速响应市场需求，生产能力与生产效益不断提高。随着信息技术与互联网的不断发展，制造技术已经从物质形式制造向智能制造转变。采用最快的速度、最低的成本推出高质量的产品来占领市场，才有可能让企业处于不败之地。虽然许多企业不断引进新的生产系统，但是由于缺乏有效的集成，生产车间高度自动化设备与管理系统并没有效地合，与此同时建造一种数字化的工厂可以对制造过程中的数据进行数据化，就像是连通所有数据的一座桥梁，并通过设定好的程序对这些数据进行交换、加工、处理，直接对生产过程进行管理和控制。减少产品生产过程中的错误，提升生产的效率，达到机器控制机器的生产效果，节省了大量的人力，降低了生产所需的成本，从而提升了产品的市场竞争力。
1 数字化工厂技术
1.1 数字化工厂概念
所谓数字化，是将各种形式的信息转化为适当的数字化模型，对于计算机来说是转化为二进制代码，从而引入计算机内部进行统一处理。数字化的基础是计算机技术，随着以计算机为核心的数字化技术在制造业的应用，才有了数字化工厂的概念。数字化工厂是指以产品或服务全生命周期的相关数据为基础，在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，因此数字化工厂又被称为“虚拟工厂”。数字化工厂是对整个生产系统进行设计、优化，通过网络对各组分进行相关业务数据以及信息的交流，从而实现虚拟制造，利用实际运作中的信息，通过设定好的程序调整生产过程中可能出现的失误，实现实际运作的数字化。
1.2 数字化工厂结构
数字化工厂有狭义和广义之分，狭义数字化仅仅是指工厂生产过程数字化，而广义数字化是更加全面的数字化，包括前期的市场需求数字化、产品设计数字化、生产加工数字化、企业管理数字化等。整个数字化工厂系统就形成了对实际企业的虚拟映射，以最快的时间满足客户的需求，提高产品的质量和生产过程所涉及的质量和动态性能，从而更好地投入市场。
广义数字化工厂包括一切与制造有关的活动过程，主要包括原料供应、制造企业、销售部门等
（1）原料供应：为制造企业提供原料的环节，需要原料供应商提供各种原材料、半成品、零件等。这里通过虚拟技术将可能花费的费用进行分析，通过网络技术选取最廉价的材料，并虚拟供应，分析可能出现的问题进行解决。
（2）制造企业：进行虚拟管理，调整人才分布状态、设备功效等，以保证生产能够以最快最好的效益进行，防止因为客观原因导致生产不能高效进行。
（3）销售部门：分析潜在的市场，对可能市场的销售方法、服务方式进行模拟，发现客户，为客户提供数字化订单服务。同时能够得知产品的库存情况，参与数字化产品设计、制造和销售服务，提供市场需求等数字化信息，向企业传达数字化订单。客户是制造企业的产品和服务的受体，是企业利润的来源。
1.3 数字化工厂关键技术
数字化工厂的技术基础是计算机技术，相应的关键技术有数字化计算机建模
与数字化计算机仿真。
（1）数字化建模。由于数字化工厂需要采用适当的建模方法，对建模结构进行分析与简化，最后通过建立数字化工厂的企业模型，作为企业信息系统的建立运行的基础。企业数字化建模是借助计算机实现数字化描述、存储和表达实际产品，其中主要包括产品的外观、性能和状态等关键信息，以便在软件系统中进行各种数字仿真和分析，因此，模型的精准程度影响到对真实情况的反应，对于后续的工作以及精确的模拟仿真有着很大的影响，可以说这是数字化工厂技术的基础，起着十分关键的作用。
（2）数字化仿真。数字化仿真是虚拟制造的基础，是利用计算机技术虚拟制造出一个环境，这个环境是虚幻的，但是人们对于这种环境的感觉是逼真的，最重要的是人们可以通过一些行为与这个环境进行交互，同时环境还可以实时地做出相对应的反应。虚拟的对于数字化工厂而言，这个系统可以是真实工厂的映射，也可以是客观不存在但是可以制造出来或者将来可以存在的工厂。可对工厂设备、流水线等进行详细剖析展示，由外而内表现工厂的客观情况，并可通过鸟瞰、内部漫游、自动动画播放等形式对设备逐一表现，从而决定是否使用模型，大大提高了设计规划的质量与效率。
2 数字化工厂应用分析
2.1 煤化工生产工艺制造智能数字工厂应用分析
由于数字化工厂的卓越性，数字化工厂可以应用在很多生产制造领域中，例如航天工业、汽车制造、智能家居、零件部生产等行业已实施应用。
基于实时数据采集的在线生产管理可以利用设备数据采集感知系统、工业数据采集引擎或与之同类的软件进行采集，借助传感器采集数据后的波形频谱分析、转换为计算机在线分析设备及生产数据反应设备运行机理及状态参数，并以此为基础进行技术分析、计算和统计等，最终以特定图形、具体数字或多维模型等形式展现，并随时通过数据的分析对生产进行调整。通过对采集到的在线实时数据进行分析进而实现生产管理的优化，实现以订单为导向的生产计划调度，为提升企业市场竞争力提供技术保障。
2.2 智慧矿山的实际应用优势分析
从煤炭开采离散型行业智慧矿山的应用分析，可以发现智慧矿山是劳动密集型行业对无人化、少人化有迫切需求，数字化以后可以根据生产实际情况，定制自己的运行工况结构知识库和资源库，提速生产计划时间，提高规划质量预见并减少安全风险，降低人工及设备成本实现生产现场以及管理职能部门之间的良好集成，升级产品后服务市场，适应新时代的要求，提升产品的竞争力。
主要优势体现如下两方面。
（1） 智慧矿山的这些技术的应用正逐步推广，打造无人少人，利用5G 低时延等特性，实现煤炭综采/掘工作面从自动化向无人化演进。
（2） 智慧矿山的推行可以更好地实现安全生产：利用AI+机器视觉+物联网等，实现隐患风险要素感知、预警、处理、回溯。
（3） 效率提升：打通业务孤岛，实现数据融合，大幅提升生产、管理效率。
3 结论
数字化工厂是集数字化建模、仿真和虚拟现实技术为一体的现代化制造新概念，通过设备实时信息数据管理集成在一起形成的现代化工厂，是实际工厂生产在数字环境中的描述与表达。本文基于传统生产制造过程中的问题和数字化工厂技术基础，阐述了如何具体构建数字化工厂。通过具体案例的分析达到对企业现场智能系统作用的理解，在数字化工厂相关技术的推动下，可使企业生产运营数据管理智能化、生产线可视化、企业价值最大化，真正实现数字化制造，帮助更多的企业跟随工业的发展潮流。
参考文献
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