[发明专利]一种基于数字孪生与机器学习技术的智能车间生产加工系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于数字孪生与机器学习技术的智能车间生产加工系统及方法，本系统通过数字孪生技术将物理车间的数据实时传输到车间服务系统，车间服务系统对初始资源进行迭代优化，生成初始的生产计划，并将生产数据传送至虚拟车间，虚拟车间对生产加工过程进行仿真分析及优化，并将仿真结果传回车间服务系统，车间服务系统以过程控制的方式将命令传达至物理车间，系统通过机器学习对所需加工的工件数量进行预测，得出物理车间需要加工的工件数量；本发明通过数字孪生技术可以在虚拟车间进行工件生产加工的仿真优化及机床调动过程，通过机器学习可以预测出需要加工的工件数量，节约了资源，提高了产品研发的效率，并使得企业产品的生产数量更加合理。

技术领域

本发明涉及车间零件的智能化生产加工领域，尤其涉及一种基于数字孪生与机器学习技术的智能车间生产加工系统及方法。

背景技术

零件的加工是产品研发全生命周期过程中必不可少的环节之一，零件的加工方式与精度在很大程度上决定着产品研发的最终质量，而且在产品的研发过程中势必会用到多种机床，在零件的加工过程中机床的使用调度在一定程度上影响着产品研发的效率。因此，零件的加工在车间的整个过程中起着至关重要的作用。

数字孪生是指以数字化方式拷贝一个物理对象，模拟对象在现实环境中的行为，对产品、制造过程乃至整个工厂进行虚拟仿真，从而提高企业产品研发、制造的生产效率，企业利用数字孪生的理念，在数字化建模后可以先在虚拟环境里进行仿真分析，然后进行持续的迭代与改进，直至达到生产计划最优，再将其做成实物，从而极大地减少浪费，提高效率，节省成本，所以，数字孪生给企业带来了巨大的价值。

机器学习是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前机器学习在语音语义的识别、机器视觉、快销品的预测等众多方面有了广泛的应用，但是在工业产品的销售预测中应用还很少。

相关技术中，如果将数字孪生与机器学习相结合，不仅能够对零件的加工过程起到优化作用，而且通过机器学习预测出还需加工的工件数量，可以合理准备原材料的数量。故运用以上技术手段，对于企业而言具有重要的现实意义。

发明内容

本发明的目的在于针对已有技术的不足，提供一种基于数字孪生与机器学习技术的智能车间生产加工系统及方法，运用数字孪生与机器学习技术，使得零件的加工方式更加高效，机床的调动和原料的准备更加合理。

一种基于数字孪生与机器学习技术的智能车间生产加工系统，其特征在于：由三层架构与一个模块所组成，即物理车间经车间服务系统连接虚拟车间和机器学习模块。

本发明所述的物理车间是指工件在加工过程中涉及的实体车间，包括零件、组件、工件、加工设备、物料、传感器、执行器等等，除了具备传统车间的生产加工功能外，还具备异构多源实时数据的感知接入与融合能力。

本发明所述的车间服务系统是数据驱动的各类服务系统功能的集合，主要负责在车间孪生数据驱动下对车间智能化管控提供系统支持和服务，例如，车间服务系统基于虚拟车间对生产计划的仿真分析，对生产计划做出修改和优化。

本发明所述的虚拟车间是模型的集合，主要对人、机、物、环境等车间生产要素进行刻画，另外，在车间运行过程中，虚拟车间不断累积物理车间产生的实时数据，在对物理车间高度保真的前提下，对其进行调控与优化。

一种基于数字孪生与机器学习技术的智能车间生产加工方法，采用上述系统进行操作，运行方法包括如下步骤：

1)将物理车间的实时数据传入车间服务系统，车间服务系统根据实时数据生成初始的生产活动并反馈给物理车间；