基于数字孪生的零件智能制造车间调度云平台

被引:37
作者
刘志峰
陈伟
杨聪彬
程强
赵永胜
机构
[1] 北京工业大学先进制造与智能技术研究所
关键词
数字孪生; 智能制造车间; 调度云平台; 动态扰动预测; 全生命周期监控系统;
D O I
10.13196/j.cims.2019.06.012
中图分类号
TP277 [监视、报警、故障诊断系统]; F273 [企业生产管理];
学科分类号
0804 ; 080401 ; 080402 ; 1202 ; 120202 ;
摘要
零件制造车间中工作要素路径的未知性、时间的不确定性,以及生产要素信息的孤立性,严重影响了车间调度的有效运行。基于数字孪生技术提出一种解决零件智能制造车间调度问题的新方法——调度云平台,构建了调度云平台的框架模型以及调度工作流程;搭建了调度云平台的全生命周期监控系统,监控产品的实时运行状态;基于全生命周期监控系统实时监控的数据,利用大数据分析技术对车间生产过程中多源动态扰动进行预测和诊断,在此基础上提前由调度云平台对动态扰动制定相应扰动策略;为阐述如何将所提模型落地,以某企业零件智能制造车间为例,对调度云平台模型进行应用验证,同时指出了基于数字孪生的零件智能制造车间未来的工作方向。
引用
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共 13 条
[11]   A survey of dynamic scheduling in manufacturing systems [J].
Ouelhadj, Djamila ;
Petrovic, Sanja .
JOURNAL OF SCHEDULING, 2009, 12 (04) :417-431
[12]  
An effective hybrid particle swarm optimization algorithm for multi-objective flexible job-shop scheduling problem[J] . Guohui Zhang,Xinyu Shao,Peigen Li,Liang Gao.Computers & Industrial Engineering . 2008 (4)
[13]  
Reconfigurable manufacturing systems: Key to future manufacturing[J] . M. G. Mehrabi,A. G. Ulsoy,Y. Koren.Journal of Intelligent Manufacturing . 2000 (4)