2024工厂规划与验证应用白皮书.pdf
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1、 西门子数字化工业软件 SIEMENS DIGITAL INDUSTRIES SOFTWARE 工厂规划与验证应用白皮书 基于工厂数字孪生的仿真规划,促进精益、创新和绿色 制造工程(MFE)团队 2024 年 3 月 西门子数字化工业软件 引 言 新质生产力在 2024 年两会隆重提出,其核心标志是全要素生产率大幅提升,特点是创新,关键在质优,本质是先进生产力。当您阅读完本白皮书,就能深深体会到基于西门子 Plant Simulation 开展工厂规划与验证,就是新质生产力一种落地方式:其核心标志是让工厂内全部要素在生产任务驱动下按照工艺要求来平衡协作,大幅提升整体生产效率,特点是利用数字孪生
2、空间,让制造工程师低成本尝试与验证各种创新性的生产组织与管理方案,关键在遵从精益制造,验证与分析工厂关注的各项指标,找到保障质量最优的最合适方案,本质是赋能制造工程师一种先进的数字手段和生产力。本书是各行各业典型客户应用工厂规划与验证的经验总结,可应用的各种业务场景全面呈现。您不仅能够了解开展数字化工厂规划与验证项目的推荐做法与流程,同时还能让您从工厂整体层面,找到基于工厂数字孪生的仿真规划,促进精益、创新和绿色目标的实现的手段和路径。让数字精益手段推进精益在您工厂的深度推进。对于了解西门子 Plant Simulation 产品的领域专家,您可更深入与全面了解其关键技术与各种能力:基础能力、
3、高级能力、系统优化能力、集成能力、客制化与拓展能力、衍生产品等。为您进一步释放其效能提供无限助力与可能。最后,希望您记住:西门子 Plant Simulation,是业界的标配新质生产力;通过离散事件仿真和各种优化算法,实现高效的精益验证;利用工厂数字孪生技术,给您无限的规划创新的数字空间;通过清晰的能耗排放量化,让碳足迹在您的工厂得到精准核算与透明可视。西门子数字化工业软件 1 目录 一、推进“新型工业化”,催生精益绿色智能工厂.1 1.新型工业化向智能、循环目标迈进.1 1)市场的需求要求制造业更具灵活性和定制化.1 2)企业对循环经济、可持续发展的持续追求.1 3)数字化和智能化技术在制
4、造领域的应用.1 4)人机协同与自动化.1 5)全球化和供应链的数字管理.1 6)数据驱动决策.1 2.灯塔工厂是践行精益绿色智能典范.1 3.数字精益让精益贯穿工厂生命周期.2 1)传统改善方式手段的限制.2 2)传统方式对人员经验的依赖度高.3 3)传统方法难以处理大量数据.3 4)传统改进措施缺乏验证手段.3 二、基于工厂数字孪生的仿真规划,促进精益、创新和绿色.4 1.离散事件仿真,高效的精益验证.4 2.工厂数字孪生,低成本创新空间.4 3.能耗排放量化,碳足迹可精准核算.5 4.Plant Simulation,业界标配工具.5 5.工厂仿真可应用的精益改善领域.6 三、开展数字化
5、工厂规划与验证的流程与应用阶段.7 1.开展仿真项目的流程.7 西门子数字化工业软件 2 1)确定具体的仿真概念和目标.7 2)数据搜集.7 3)仿真建模.7 4)仿真计算及优化求解.7 5)结果评估.7 2.仿真规划的应用阶段.8 1)价值流分析及仿真帮助制定工厂顶层规划.8 2)生产过程仿真明确工厂设施需求.9 3)物流、仓储及生产管控策略也是重要影响因素.10 4)工厂的三维可视化更易于与建设过程协同.10 5)数字化工厂在日常生产过程中持续产生价值.11 四、西门子数字化工厂规划与仿真解决方案的关键技术.12 1.Plant Simulation 技术特点及能力概述.12 1)图形化、
6、模块化建模.12 2)对象库管理和扩展.12 3)仿真数据及分析工具.13 4)开放性及系统集成.13 5)内置多种功能强劲的优化工具.13 2.生产过程及物流仿真建模能力.14 3.继承 NX LineDesigner、FactoryCAD、NX BIM 中定义的产线模型.15 4.驱动物料在数字工厂间的流动.15 5.仿真不确定性.16 6.仿真数据的抽取及专业评价工具.17 西门子数字化工业软件 3 1)瓶颈分析(BottleneckAnalyzer).18 2)物流密度与方向(SankeyDiagram).18 3)能耗分析(EnergyAnalyzer).18 4)成本分析(Cost
7、Analyzer).19 7.系统优化能力.20 1)实验管理.20 2)遗传算法(GA).20 3)神经网络.21 4)与外部优化引擎 Heeds 的集成优化能力.21 5)用户自定义算法的集成能力.22 6)分布式优化计算.22 8.集成能力.22 1)数据库类的接口.23 2)虚拟调试与实时通讯的接口.23 3)物联网类的数据接口.25 4)与 MES/APS/WMS 等应用程序间的集成接口.25 9.客户化定制的能力.26 1)设备特性数据层面的自定义.27 2)内部控制逻辑的自定义.27 3)外观可视化的自定义.27 4)用户交互界面的自定义.28 10.扩展功能.28 1)点云可视
8、化.28 西门子数字化工业软件 4 2)虚拟现实技术(VR:Virtual Reality-).29 3)甘特图.29 11.西门子基于 Plant Simulation 的衍生产品.29 1)Optimize My Plant 令模型价值延伸至产线运营.30 2)Xcelerator Share 促进规划的协同.30 3)Plant Simulation 与工业元宇宙系统的集成.31 五、应用案例详解.32 1.生产过程仿真案例.32 2.价值流分析案例.33 3.物流中心的案例.35 4.流程行业的案例.36 六、附录.37 西门子数字化工业软件 1 一、推进“新型工业化”,催生精益绿色智
9、能工厂1.新型工业化向智能、循环目标迈进 新型工业化是推进中国式现代化的重要引擎,是加快构建新发展格局、着力推动高质量发展的内在要求,是全面建成社会主义现代化强国的战略选择。作为国家战略,在 2035 年要基本实现的新型工业化目标中,也明确了“智能化+循环经济”两大方向。如何基于自身基础条件和远景目标,朝着智能化、循环经济的未来方向前行,是每个企业需要认真考虑的问题。在最近的 10 年间,大量中国企业经历了对工业 4.0、智能制造领域的理论学习、项目实践、试点建设和逐步推广的过程,积累了许多有益的经验,也涌现了一大批的类似灯塔工厂等的先行企业。在新型工业化时代的市场发展趋势和技术发展背景下,越
10、来越多的变化出现在传统的制造领域,适应这些变化,也是我们企业向智能+循环转变所必须考虑的要素条件。1)市场的需求要求制造业更具灵活性和定制化 柔性生产系统:采用灵活的生产线和智能化的制造设备,使生产更具适应性,能够灵活应对市场需求的变化。定制化生产:新工业化时代强调个性化和定制化的需求,使得企业能够更好地满足客户多样化的需求。2)企业对循环经济、可持续发展的持续追求 绿色制造:注重环境可持续性,采用可再生能源、环保材料,减少废物排放,推动绿色和可持续的制造实践。循环经济:强调资源的循环利用,减少浪费,通过再生材料和再制造降低对新原材料的依赖。3)数字化和智能化技术在制造领域的应用 传感器技术:
11、大规模使用传感器技术,实时监测和收集生产过程中的数据,为智能决策提供支持。物联网:设备、机器和系统之间的连接性增强,形成更为智能和协同的生产环境。人工智能:在生产中引入机器学习和深度学习,使系统能够自动学习和适应,提高生产效率和质量。4)人机协同与自动化 机器人和自动化:引入更多的机器人和自动化系统,减轻体力劳动,提高生产效率。协作机器人:人机协同工作变得更加普遍,机器人与人类员工共同完成任务,提高工作效率和质量。5)全球化和供应链的数字管理 全球供应链:通过数字技术和物联网,实现全球供应链的实时监控、协同和优化。数字化采购:采用电子商务、在线采购和供应链管理系统,提高采购效率和透明度。6)数
12、据驱动决策 大数据分析:利用大数据技术对海量数据进行分析,提取有用信息,支持企业决策和优化生产流程。实时数据:实时监测和反馈生产数据,使企业能够更快速地做出决策,迅速适应市场变化。2.灯塔工厂是践行精益绿色智能典范 伴随着越来越多的企业投身到智能制造转型的实践,不免也给企业带来许多困惑:我们企业的转型方向在哪里?我们现有的生产运营模式有哪些问题?浪费在哪里?企业应该采用何种技术的组合来建设自己的新的车间?我们应该实施哪些生产制造的管理系统?类似这样的问题,企业是迫切需要得到解答的,往往在得到清晰的答案前,企业改变的决心难以下达,制造转型的步伐也会变得停滞,论证的时间变得很长。西门子数字化工业软
13、件 2 所以,企业非常需要在制造转型的过程中得到方向上的指引,从类似智能制造的试点单位,灯塔工厂的评选中看到别的企业在哪些方面做出了改变,取得了哪些成果,有哪些可以借鉴的经验。“灯塔工厂”是近几年由世界经济论坛推出的新概念。“灯塔工厂”起到的是类似于灯塔的作用,被视为第四次工业革命的领路者,是数字化和工业4.0的表率,为其他制造型企业揭示了在第四次工业革命中的发展方向。“灯塔工厂”由达沃斯世界经济论坛和麦肯锡咨询公司共同遴选,主要评判标准是工厂在运用第四次工业革命技术来提升经济和运营效益方面取得的成就。截至 2023 年底,世界经济论坛公布的“灯塔工厂”名单,合计全球有 153 家“灯塔工厂”
14、,在中国的工厂有 62 座。“灯塔工厂”在一定程度上可以看作拥有世界一流的制造能力。合格的“灯塔工厂”需要满足四大标准:实现重大影响、成功整合多个用例、拥有可扩展的技术平台和在关键推动因素中表现优异。“灯塔工厂”的经验可成为制造企业的指路明灯,展示如何从数字化中挖掘新的价值,包括大幅提升资源生产率、提高敏捷度和响应能力、加快新品上市速度、提升客制化水平等。世界经济论坛官网发表的文章称,目前大多数制造业企业面临衰退危机,但仍有部分企业脱颖而出,实现了规模化发展。在全球衰退危机、能源价格不断攀升,供应链运转中断的背景下,这些“灯塔工厂”为制造业如何保持竞争力,同时继续创造就业机会树立了榜样。援引世
15、界经济论坛官方的评述,青岛海尔冰箱互联工厂的入选灯塔工厂,其评语中写道:“面对日益增长的定制化设计、快速交付和高品质的需求,海尔冰箱工厂借助大数据、数字孪生和先进视觉检测技术,加快研发、升级制造流程和物流调度模式。订单响应周期缩短了 35%,生产效率提高了 35%,质量性能提高了 36%”。在打造低碳工厂方面,海尔冰箱通过实施绿色技改项目,单位产品综合能耗每年下降 10%左右;三一重工开展大规模数字化转型项目,实施了专业化治理。为应对重工行业市场的周期性波动、多品种小批量及重型部件生产挑战,工厂充分利用柔性自动化生产、人工智能和规模化的工业物联网(IIoT),建立数字化柔性的重型设备制造系统,
16、最终实现产能扩大 123%,生产率提高 98%,单位制造成本降低 29%;宁德时代入选的宜宾工厂则进一步深入应用人工智能、物联网和柔性自动化技术,将生产线速度提高 17%,产量损失减少 14%以及实现了零碳排放。从入选“灯塔工厂”的工厂的具体实施项目范围和成果来看,企业建设灯塔工厂都是以“绿色、可持续发展”作为企业的责任,围绕着如何在有限的生产资源的情况下,在“精益化”生产的基础底座上,借助“数字化”的手段,以“智能化”作为其发展目标,通过对产线的柔性化改造,能够实现多品种,不同批量产品的灵活制造,实现产能提升,效率提高和生产制造成本的减低,能耗减少等目的。3.数字精益让精益贯穿工厂生命周期
17、传统上,诸多企业对于自身的运营改善,也付出了积极的努力。精益方法论在这个过程中起到了重要的作用。例如:通过企业价值流 VSM 的调研和改进,通过学习及实施丰田精益生产 TPS 方法,积极推行看板和拉式生产,现场 5S 改进手段等,通过各种精益化的手段,发现企业在运营过程中的问题和浪费,再付诸于改进措施,实现不断提升精益制造水平的目的。不过,在实施精益改善项目的过程中,也体现出这些方法的局限性:1)传统改善方式手段的限制 传统的精益改善,主要采用现场走、看、问、讨 西门子数字化工业软件 3 论的方法发现问题,对于一些上下游关联、或由于生产组织复杂的场景,由于缺乏适当的数据支撑,可能面临着问题发现
18、不准确、不充分的情况。2)传统方式对人员经验的依赖度高 问题分析和改进措施的建议,主要依靠精益专家的经验,判断可能的改进方向和应用点,对精益专家在本行业、本工厂的运行经验要求较高,往往精益专家在某个领域的专业知识无法有效迁移到另一个专业。3)传统方法难以处理大量数据 涉及到问题分析过程关于产品、工艺、生产调度等过程,其实有大量的输入数据。精益改善方法主要依靠手工处理这些数据,按照能力平衡的大原则进行一些数据分析和计算,而遇到多产品混线、不同批次批量的复杂生产场景,基本上会做典型化场景处理并进行数据简化,所以,类似产线平衡、设施数量等的手工测算结果,并不能完全说明问题,存在较大的误差。4)传统改
19、进措施缺乏验证手段 精益专家的改进方案需要具体落实整改措施后,在生产线上付诸实施,需要经过一段时间的运行后才会有所反馈,进而判断改进的效果。这带来的问题是周期很长,产生的成本巨大;而且一旦效果不尽如人意,需要再次进行第二个方案的实施和评估,这是许多企业所不能承受的。结果往往是工厂带着缺陷运行,无法发挥其最大效能。因此,企业需要解决传统精益改善方法的不足,必须要在精益改善的各个阶段,积极采用数字化技术,将工厂现有的情况和未来改进方案进行量化评估,来提升精益改善的效果。利用数字化技术,在精益改善对应方向的指导下,建立现状工厂的数字化模型,对工厂运行的输入输出条件进行数据量化,对工厂运行逻辑进行重现
20、,反映出工厂真正的约束边界条件。数字化技术,基于仿真模型,利用历史的生产数据或虚拟的场景数据,对整个生产过程进行复现,从中采集大量的特征数据,利用数据对比、可视化图表等,找出工厂产能极限、仓储需求、物流需求等关键指标,使我们更易于感知改进方向。对于未来的改进方案和效果评估,也可在真正实施前,在仿真环境中进行试算,降低改善可能需要的成本。对预期效果更有信心。数字精益,能够加快持续改善的迭代,低成本实现一次性的高水平精益,实现新型工业化时代的“智能化+循环经济”的目标。新型工业化时代要求企业从多个角度进行全面的改革。从制造工程角度来说,紧密关注精益、绿色、智能制造的新趋势,对标灯塔工厂,坚持持续改
21、善,采用数字化规划,让企业更好地适应并引领这个充满机遇和挑战的新型工业化时代。西门子数字化工业软件 4 二、基于工厂数字孪生的仿真规划,促进精益、创新和绿色 无论是对工厂现状进行诊断、还是对工厂未来改进效果进行评估,都可借助数字化手段,为物理工厂建立一个数字模型,再利用仿真技术,对历史的生产过程和未来的预期进行虚拟的生产运行,从而获取特定的量化指标,帮助我们发现问题和寻找更优的方案。1.离散事件仿真,高效的精益验证 那么如何才能建立符合物理工厂实际情况的工厂仿真模型呢?一直以来,现实世界中的许多事件或系统的复杂度过高而难以模型化或直接求解,如生产系统、群体行为、多线程并发等。最终得益于计算机技
22、术的发展,离散事件系统仿真(DES,Discrete event system simulation)方法被用来研究这类复杂的事件系统(包括物理工厂制造运行系统),取得了非常好的效果。这种仿真实验的步骤包括:画出系统的工作流程图,确定事件到达模型、服务模型和排队模型(它们构成离散事件系统的仿真模型),编制描述系统活动的运行程序并在计算机上执行这个程序。最后在程序执行过程当中,获得每时每刻,每个设备或物料的状态变化信息,经过数值分析和处理形成特定的评价指标。工厂仿真规划就是 DES 在工厂生产制造方面的具体应用:通过工厂运行的离散事情仿真,模拟(复现/验证/预测)整个工厂(前期/短期/长期)的运
23、行情况,研究工厂运行的风险,效率和有效性。也可主动设置系统的变更,即更换另一种方案配置,进行仿真验证。这使工厂规划师、精益改善师们可以清楚地了解各种流程设计策略的优缺点,选择最优最精益的方案,极大提高精益改善的验证效率。2.工厂数字孪生,低成本创新空间 基于 DES 离散事件仿真技术,可以建立一个用于呈现工厂生产制造过程的工厂数字孪生,在这个数字空间里,可以将原材料的生成过程,物料的生产和流转顺序、消耗的工时等按照实际的约束条件模拟出来。其中对于设备资源的占用,按照 DES 离散事件仿真中的排队系统方式进行处理,如果资源空闲,即可安排该工序的执行,如果资源被占用,申请资源的物料就进入排队系统,
24、等待系统按照实际的控制原则进行调度。作为数字空间的仿真引擎,则负责这个过程中各个物料和资源的状态改变和相关信息的记录,对物料在每工序的处理的开始、结束时间进行计算。重复这个过程,即可将未来一段时间内,各产品的生产过程预测出来,同时得到各个设施和工厂整体的指标表现。通过对不同工厂资源配置的数字孪生模型的构建,赋以不同的产品组合、产品订单的执行,可以在多个可行方案中进行仿真试算,以每一个计算指标的比较,可明确不同资源配置下工厂的运行性能,从中获得指标表现优异的方案组合。这个方式在进行工厂精益化规划的过程中,能够不消耗实际资源的情况下,快速对方案进行评估。这允许制造工程师进行工厂规划方案的尝试创新,
25、并及时验证的创新的效果。西门子数字化工业软件 5 3.能耗排放量化,碳足迹可精准核算 对于可循环经济这一目标的达成,工厂数字孪生也可起到相同的作用。如前述的 DES 离散事件仿真所采用的建模、虚拟生产、数据记录和分析的方法,可将能耗相关指标也纳入仿真的范畴。能在规划和运行两个方面进行能耗排放方面的量化计算。例如领导想清楚:工厂需要多少台设备、怎样的设备组合、消耗多少能源、才可完成每日订单?这可将每个设备的额定功率、待机功率、状态切换功率和时长等相关参数纳入仿真范畴,用于分析不同方案组合下的能耗情况,选择经济并兼顾绿色的方案。基于工厂数字孪生的仿真技术,能够模拟某个订单组合和工艺顺序条件下的设备
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