数字化提供了越来越多的技术,为可持续生产提供了新的视角。数字孪生技术在可持续生产中是如何发挥作用的,又有什么发展要求?

可持续是下一轮生产必然的路径。

可持续发展日益重要

可持续性正日益成为未来工业生产的固有挑战。资源开采和气候变化带来的双重压力,让企业面临越来越大的可持续发展挑战。

资源开采

自从工业化开始及与之相关的人口增长以来,资源开采成倍增长。过去几个世纪中人们不负责任地过度开采,导致许多自然资源已经短缺,例如白银和锑。过去30年,全球资源消耗翻了一番,总增长率达到118%。按此趋势,这一数字到2050年将翻一番。

气候变化

按照目前的速度,2030年至2052年间,全球变暖可能会达到《手机买球》中商定的1.5°C限制。因此,联合国2016年宣布了17项SDG(可持续发展目标),其中SDG12是可持续生产和消费,这一目标旨在到2030年实现自然资源的可持续管理和有效利用,并通过预防、减少、回收和再利用显著减少废弃物产生。

数字孪生技术的作用

由于数字化和智能技术的大规模集成,行业正在发生重大变化。此类技术具有使物理实体可寻址、可编程、可通信、可感知和可追踪的潜力。许多研究人员强调他们有效实施可持续生产的能力,尤其是制造系统中物理实体的虚拟展示受到数字孪生技术的影响,被认为具有重要的可行性。因此,最近的一些研究将通常与可持续性相关的现有方法和思维模式与数字孪生概念联系起来,并概述了微观经济应用的技术挑战。这些自下而上方法的最新案例基于一种错误的假设,那就是对可持续生产有统一的理解,在此基础上形成的原则和方法工具包只能反映片面的内容,而不能确保满足可持续性的主要目标(即环境保护)。

然而,目前工业标准化开始将这些不充分假设转化为新标准。例如,DIN(德国标准协会)的工业4.0标准化路线图要求AAS(资产管理壳,由许多子模型组成,可以描述特定资产的所有信息和功能,有助于实现工业4.0的数字孪生场景,并在不同供应商的解决方案之间实现更好的协同并建立操作性)适用于包含可持续性数据并在产品生命周期结束时提供,用于有效处置或回收。

在关于数字孪生在可持续生产背景下的作用的分析中,虽然自下而上的内容发表越来越多,但自上而下的方法尚未提出。因此尽管可持续性是未来生产的一个关键因素,但它并没有最终定义,以便在技术上适用。所以评估数字孪生对可持续生产的贡献的现有(自下而上)方法没有从当代的角度全面考虑。为了在可持续生产的意义上将 DT 的技术发展引导到适当的方向,需要进一步(自上而下)的视角。

可持续性基线

虽然可持续性基线的根源可以追溯到早期的古代和18世纪的欧洲林业,但今天普遍接受的可持续性定义是由布伦特兰委员会于1987年制定的。它将可持续发展描述为一种使当代人能够满足其需求而又不剥夺后代人这种可能性的发展。

可持续性是一种纯粹以人类为中心的方法,它将自然环境从属于人类生存的目的,它的保存只为社会福利服务。然而,人们仍不清楚需要保护何种自然环境状态才能满足这一要求。

虽然长期以来人们对地球的生产能力没有明确的一致意见,但Rockström等人提出了PB(行星边界)的概念,现在是公认的最有希望的解释。他们确定了九个对维持当今生态系统服务至关重要的地球系统过程。该研究还确定了阈值,如果超过该阈值,可能会产生不可接受的环境变化。

Rockström等人提出的PB概念图。

生产环境中的数字孪生基础

数字孪生的概念首次出现于2003年Grieves教授在美国密歇根大学的产品全生命周期管理课程上。该术语被NASA采用并定义,虽然NASA的定义主要集中在航空航天领域,但它通过强调数字孪生的三个主要组成部分来利用Grieves的方法:真实世界的产品、该产品的虚拟展示以及连接两者的数据流。

近年来,随着传感、处理和通信技术的不断发展,数字孪生概念受到越来越多的关注。最近的研究提供了广泛定义和各种应用描述,Kritzinger等人对数字孪生概念全面回顾后区分了系统集成的三个阶段:

  • 第一阶段 – 数字模型:虚拟地展示产品,但不展示产品和模型之间的自动信息流;
  • 第二阶段 – 数字影子:与数字模型的不同之处在于将信息从现实世界产品自动上传为虚拟产品;
  • 第三阶段 – 数字孪生:实现两个系统之间的实时双向信息流。

根据Kritzinger等人,按物理和数字对象之间的数据流类型划分的系统集成阶段。

然而迄今为止,这三个术语主要用作同义词,这种情况尤其常见于数字孪生和数字影子。数字影子主要是一种将现实世界转移到虚拟世界的工具。相比之下,数字孪生旨在使用模拟和过程模型来生成尽可能准确地现实图像。因此,数字孪生远远超出了对物理结构的单纯模拟,它包含整个价值链中的各种信息,这些信息可以实现自主生产功能,例如材料成分、技术图纸、工作计划、加工说明、紧固件、零件清单、运输路线和/或排放。正如许多人认为的那样,数字孪生技术才刚刚开始。虽然该术语的定义非常明确,但作为系统互通性必备先决条件的数据连接性目前被视为实施中最困难的障碍。

为了克服数据连接问题,德国工业4.0平台和ZVEI(德国电子制造商协会)开发了一种标准化的数字孪生架构模型,就是AAS。AAS是有助于工业4.0生产任务的任何现实世界资产的虚拟展示,例如项目、软件或文档。AAS支持通过各种通信渠道和应用程序进行信息传输,在整个生命周期内形成本地分布式现实世界资产之间的联系。

为了总结和统一呈现数据类型以及通信标准,德国工业4.0平台和VDE(德国电子电气及信息技术协会)提出了分层RAMI 4.0(参考架构模型工业4.0)。RAMI4.0结构模型和工业4.0组件构成了制造系统数字孪生的核心。

然而AAS标准化并没有最终解决数据连接问题。事实上,产品生命周期中要链接的各种信息带来了更多的挑战,这些挑战无法单独由数字孪生架构处理。因此,数字线程概念越来越受到关注,它基于能够随时链接到相关信息的通信和数据平台,旨在描述产品整个生命周期的通信框架。数字线程为数字孪生提供了生成相关子模型和功能所需的所有信息。

数字孪生在可持续生产中的作用和前景

作为生产环境中所有物理实体的数字表示,数字孪生必须作为IT支持的可持续生产转型基础,通过担当一种支持技术来改进相关战略、思维模式、方法和决策的执行。因此,它本质上是一种工具,可以支持个人决策或在恒定的操作序列中独立决定可持续性。

数字孪生是持续运营序列中可持续发展的决策工具。

无论何种情况,可持续生产都要求对所用材料、物质、能源的数量、影响以及产生的排放物和废弃物保持尽可能高的透明度,因此必须对相关数据以及语义描述进行标准化获取和存储。用于主要数据收集的传感器数据和与相关数据库的接口是基础。然而迄今为止,尚未开发出能够代表现有可持续性应用程序多样性的标准化数据模型。

数字孪生必须能够全面整合与可持续性评估相关的子模型(影响指标模型、表征模型、蒙特卡洛模拟等),并持续跟踪它们的干扰。由于环境影响在实体生命周期的各个阶段由许多因素决定,生产对生态系统的影响(气候变化、海洋酸化、资源枯竭和临界等)通常伴随着发生的时间滞后。为了有效分析和避免这些不良影响,有必要在产品的整个生命周期中分别收集和共享供应链中每个步骤的相关数据,并确保应用的可持续性评估模型的互通性。除了上述AAS架构之外,数字线程的概念代表了一种特别有前途的方法,尽管其可持续性潜力需要进一步研究。

随着这些问题的解决,数字孪生仍然几乎不会对面向规范系统的生产解释做出贡献,这有几个原因:

  • 首先,上述方法代表了当前知识和方法的表现形式,这些方法可能会随着时间的推移而改变。
  • 随着新问题的出现,将开发新的影响指标和表征模型。
案例
例如环境合规管理是一个高度不连续的领域,产品遵守适用的环境法规只能在某个时间点以基于风险的方法的形式实现。但是,由于法规的数量和内容不断变化,因此必须定期评估是否符合开发中或已经上市的产品,即必须检查豁免是否仍然适用或是否有上述新的受管制物质在产品等方面存在一定的限制。因此应用的数字孪生子模型必须具有适应性并具有模块化结构,以便集成新的功能和信息。

如上所述,考虑实体的整个生命周期不足以进行可持续性规划。在生物智能方面,按照“从摇篮到摇篮”的理念,智能物理实体(产品、运营资源等)的开发和应用表明必须从一开始就明确如何重复利用所有使用的物质,同时必须考虑到技术进步。在实体生命周期的开始,很难预估一个社会的技术水平,特别是在商品寿命非常长的情况下。虽然现实世界产品的物理结构必须确保材料和物质的回收或组合具有高度的灵活性,但有必要通过适当的子模型跟踪技术进步,并在生命周期过程中开发回收场景。因此,数字孪生必须包含预测子模型,用于开发在其生命周期的不同点使用的所有物质的二次使用情景。

虽然存在各种政治机制(例如排放定价和交易、补偿)和技术选择(例如碳捕获储存、可再生能源、原材料基础的改变、废弃物转化为能源的工艺、增加回收利用)来解决个别影响类别,人们仍然需要一个全球协调的战略,来确保所有方法都按照PB的所有类别在世界范围内适当部署,因此这需要一个全球性的权威机构来监管整个生产。从当代角度来看,在PB框架内进行全球监管的整体生产是一个难以逾越的障碍。

从中期来看,单一国家的监管机构更有可能对公司的生产影响施加更严格的透明度要求。因此,只有那些能够可靠地向一个或多个监管机构提供相关信息的措施才能成功实施,而不会给制造公司带来不成比例的支出。所以在生产的规范系统思维方法的背景下,可以为数字孪生的作用定义三种不同的路径,这也可以理解为增加可持续性贡献的步骤:

通过集体生态系统影响子模型向一个或多个监管机构提供信息;
通过基于AI的生态系统决策子模型对单个现实世界资产进行主动控制;
独立、相互关联的生态系统控制子模型。

尽管要复杂得多,但方法2或3的基础可能是一种算法,它的工作原理很像对自动驾驶车队的控制。为此所需的算法只能在指定的道路上移动车辆,而不会将它们引导到没有指定用途的区域(田野、运动场、湖泊等)。以同样的方式制定约束,与PB类似,决不能超过约束。

因此,可以发现数字孪生在生产规范系统思维方法方面的作用。虽然它们的相关性和技术上的可行性出现在不同的时间点,但它们对于未来的研发仍然同样重要。

总结和展望

数字孪生被视为数字化行业的核心组成部分。由于它们的发展仍处于起步阶段,因此有必要整合现在可持续生产的基本要求,来鼓励相关领域(例如信息技术、生产工程、工商管理)的研究人员和开发人员提前解决这些问题,并适当地实施它们。在最近的一些研究之后,行业协会和标准化机构已经宣布可持续性是数字孪生发展的主要支柱。

如今,研究人员和专家正在解决可持续性背景下的某些方面,受到技术障碍和政策限制的影响,这些方面可能仅在遥远的将来变得可行,也可能永远不会实施。尽管如此,手机买球相信这里提出的观点可以作为在生产科学中适当的技术开发和应用的基础,成为以后人们迎接新挑战的“硬肩膀”。

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