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★卡奧斯物聯科技股份有限公司魯效平，盛國軍

★卡奧斯工業智能研究院（青島）有限公司楊振發，陳錄城，王朋靜

1　引言

我國電機行業正處于一個快速發展的時期，隨著全球對高效節能產品的需求日益增長，電機制造業開始向高效、智能化方向轉型^[1,2]。為了適應這一趨勢，企業積極探索數字化轉型，通過引入自動化生產線、信息化管理系統以及物聯網技術等，提升設計、生產、管理和服務的智能化水平，提高生產效率和產品質量，實現生產流程的優化和資源的合理配置。但同時其也面臨著諸多的挑戰，如高度定制化的系統集成、全流程數據管理、工業智能算法開發等問題。

數字孿生技術作為制造業數字化轉型的重要手段，通過建立物理系統的虛擬模型，并與現實中的物理系統進行實時數據同步，從而實現對實際系統的精確仿真、監控和優化^[3,4]。在電機行業，數字孿生技術的應用潛力巨大，可為電機制造企業提供更加智能化、精準化的生產管理和運營優化方案。

2　卡奧斯工業數字孿生軟件介紹

基于自身制造業經驗和數字化轉型實踐，海爾卡奧斯打造了工業數字孿生軟件。該軟件通過數字化的手段構建了一個與物理世界同樣的虛擬體，數字孿生基于真實數據，并深度融合人工智能，從而實現對物理實體的了解、分析、預測、優化、控制決策。該軟件以工業設備的數字孿生為切入點，通過仿真模擬和深度學習增強理解，優化控制，打造虛實協同的工廠，并進一步以虛擬指導現實，幫助企業和用戶提高對產品質量的管控，優化供應鏈網絡、規程及庫存^[5]，為企業提供由離散數字孿生到組合數字孿生，最后形成組織數字孿生的整體解決方案。

卡奧斯工業數字孿生軟件涵蓋設備物聯、數據主線、數字孿生、工業智能四大核心模塊，具備數據采集、治理及智能化應用的全流程能力，可以實現設備間、系統間的物聯、數聯、智聯，從而幫助企業可視（全場景三維/實景可視化、全要素數據可視化）、可管（數據治理、設備管理與追蹤、生產流程管控）、可預測（生產計劃排程優化、設備預測性維護）。如圖1所示。

圖1 卡奧斯工業數字孿生軟件體系架構

設備物聯模塊提供設備接入、資產管理、規則引擎、可視化等服務。它通過MQTT、HTTP和CoAP等協議的加密傳輸，完成工業環境中全設備的接入以及數據采集，幫助傳統工業設備入網上云，實現了工業環境中海量數據的接入以及關鍵數據的實時傳輸，有效解決了物理模型與數字模型的真實性與動態一致性問題。

數據主線支持多源異構的結構化和非結構化數據。它通過可拖拽的模塊化的組件搭建數據ETL處理流程，同時內置了低代碼的數據處理引擎靈活處理企業各類數據，實現對設備、生產、工藝、質量、能耗等多方數據的統一治理分析，大幅提高了數據采集及清洗的效率、準確性和便捷性。同時，它降低了大數據處理分析技術門檻，用戶只需簡單操作組件面板的配置項，即可實現復雜的調度任務處理，為企業決策提供了分析依據。

數字孿生場景編輯器可以快速搭建高逼真虛擬場景，設備模型庫了提供大量的工業設備在線模型，通過所見即所得的場景編輯器十幾分鐘即可創建一個數據驅動的孿生工廠。它借助虛擬幾何三角面、動態全局實時光照系統提供毫米級仿真精度以及影視級渲染效果，并通過拖拽式的可視化報表系統與場景中的模型進行實時精準交互。

工業智能決策引擎可以提供圖形化的數據管理、模型訓練、模型管理等功能，簡化了開發人員的工作復雜度，實現了快速調優模型和生產發布。它內置了智能車間調度、故障預測等多個成熟算法，可以快速構建APS等生產管理系統，通過對產線設備及生產流程的仿真和對生產計劃的模擬，實現了對生產過程與結果的預測，推動了生產排程和工藝的優化調整，預測了可能發生的業務中斷及其影響，解決了供應鏈體系問題，改善了運營態勢，實現了制造流程中的需求平衡、資源平衡以整體生產環節的最優化。

3　典型應用案例

以電機行業某龍頭企業為例，該企業在穩步發展的同時，面臨著整體的智能化水平難以滿足其日益旺盛的發展需求的痛點。通過實地溝通調研，該電機企業主要存在以下問題與挑戰：

（1）數據基礎弱：電機生產制造場景復雜，存在海量多源異構的工業數據，多樣性、復雜性的工業數據，容易造成工業場景信息孤島化。工廠在生產中產生大量信息，并分散在各個系統中，當前企業的數據利用價值較低，數據浪費現象嚴重，數據在電機生產中沒有發揮出應有價值。

（2）設備監測不到位：工廠各種生產設備時刻保持在運行狀態，無法及時有效監測各用電設備電壓、電流、功率、功率因數、三相不平衡率、環境狀態等參數，對用能數據或設備狀態做不到預判斷，往往是設備停止運行時才被發現，安全隱患較大，影響設備壽命。

（3）產能不協調：作為傳統生產制造企業，生產制造端無相關設備連接，制造信息不透明，無法監控整個工廠生產的整體進度與設備情況，對于設備資產的管控不透明，生產數據等信息不互通，生產制造層面數字化智能化水平低，產能不協調。

圖2 電機工廠數字孿生智能生產系統架構圖

針對上述問題，基于卡奧斯工業數字孿生軟件，該企業打造了電機工廠數字孿生智能生產系統（如圖2所示）：

（1）利用設備物聯模塊采集生產設備的溫度、壓力、速度、產量計數等運行數據，結合3D可視化數字孿生模型，實時監控設備運行狀態，對設備進行精益化管理，提供設備臺賬、設備點檢、設備保養、設備維修、備件管理、在線遠程維修等功能，實現設備使用方和設備制造方的高效溝通，實時調度人員和資源解決問題，減少設備的停機時長。

（2）利用數據主線對數據進行集成管理和分析，建立故障預警、診斷、設備生命周期等工業機理模型，融合知識圖譜發現設備潛在問題，提高預測性維護的精度和效率；建立水、電、氣等對企業生產關鍵能源介質的能耗數據時序存儲庫和能耗數據分析模型，可視化實時展示能耗情況，同時根據排產情況，給出最佳工廠用能方案。

（3）利用孿生建模系統對生產設備進行精細建模（如圖3所示），融合設備的幾何模型、數據模型與仿真的機理模型，實現產線中上千個點位的孿生建模與互操作，通過產能仿真和智能算法優化，統計實際生產節拍與生產計劃差異，給出最佳排產方案。

圖3 電機工廠生產設備的數字孿生模型

通過該系統的應用，企業整體效益大大提升，設備故障處理時間降低了28%，設備綜合效率提升了16%。

4　總結與展望

數字孿生技術在電機行業的應用展現了巨大的潛力和價值，它通過實現物理實體的虛擬映射，在產品開發、生產管理和運維等多個環節提升了效率和質量，推動了電機制造業向智能化、綠色化、服務化方向發展。卡奧斯工業數字孿生軟件，可以幫助電機企業優化生產流程、提高資源配置效率、縮短研發周期、降低成本，并可增強市場響應能力。我們未來的研究和發展將集中在深化技術集成和提升數據管理能力方面，以開發更加智能化的決策支持系統，助力更多行業高質量發展。

★基金項目：泰山產業領軍人才工程專項經費資助項目（tscx202306029）；國家自然科學基金青年基金項目（62303272）；山東省自然科學基金青年基金項目（ZR2022QF038）；山東省博士后創新項目（SDCX-ZG-202203036）；青島市博士后創新項目（QDBSH20240102160）。

作者簡介：

魯效平（1981-），男，山東泰安人，教授級高工，現就職于卡奧斯物聯科技股份有限公司，研究方向為工業互聯網、智能制造關鍵技術等。

盛國軍（1970-），男，浙江紹興人，工程師，現就職于卡奧斯物聯科技股份有限公司，研究方向為工業互聯網、智能制造關鍵技術等。

楊振發（1993-），男，山東臨沂人，現就職于卡奧斯工業智能研究院（青島）有限公司，研究方向為智能傳感器、工業互聯網、大規模個性化定制理論及關鍵技術等。

參考文獻：

[1] 趙倩, 馬文博. 電機企業數字化轉型技術的策略[J]. 防爆電機, 2024, 59 (2) : 78 - 81.

[2] 李剛. 電機智能制造發展現狀及推進策略[J]. 防爆電機, 2023, 58 (4) : 85 - 87.

[3] 陶飛, 劉蔚然, 劉檢華, 等. 數字孿生及其應用探索[J]. 計算機集成制造系統, 2018, 24 (1) : 1 - 18.

[4] 江民圣, 魯效平, 張維杰, 等. 數字孿生技術在家電領域的模型架構與應用[J]. 制造業自動化, 2023, 45 (3) : 183 - 187.

[5] 魯效平. 基于工業互聯網平臺的智能工廠模式研究[J]. 自動化博覽, 2021, 38 (7) : 18 - 20.

摘自《自動化博覽》2024年5月刊