数字孪生技术在冻干机智能化中的应用探索_王磊.pdf
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1、王磊数字孪生技术在冻干机智能化中的应用探索王磊(东富龙科技集团股份有限公司,上海 201100)摘要:针对数字孪生技术在冻干机中的应用探索展开研究,介绍和分析了冻干机智能化应用的现状和数字孪生技术。以制药行业冻干机为例,提出了基于制药设备全生命周期管控的数字孪生架构,并探索了基于数字孪生的冻干机设计、数字化交付、设备管控、故障诊断与健康管理等应用。为未来冻干机智能化研究和新应用的落地,提供了理论和实现方法参考。关键词:数字孪生;冻干机;数字化交付;故障诊断中图分类号:TQ 051.892文献标志码:A文章编号:2095-817X(2023)01-0051-005目前,随着新一代信息技术(如云计
2、算、工业互联网、物联网、大数据、人工智能和智能传感器等)的迅猛发展,装备制造业信息化、数字化、智能化水平不断提高。在新一代信息技术的不断融合发展中,催生出一些新的业务形态和业务模式。数字孪生作为新一代智能制造技术的关键性使能技术,也在该时代背景下诞生,并与工业互联网、工业大数据、人工智能、VR/AR 等深度融合,不断创新,逐步成为各行各业加快数字化转型的重要驱动力。发展数字孪生技术也成为我国推动传统产业转型升级、培育壮大产业的新动能,助力制造强国,成为推动我国经济高质量发展的重要手段之一。另一方面,随着生物制药的大力发展,制药企业对药品冷冻干燥设备的需求不断发展,生物制药冻干机也越来越向信息化
3、和智能化方向发展。其不仅仅需要满足药品的冻干基本需求,还需要越来越“智能”,需要具备一定的智能故障诊断、健康管理、大数据分析、性能分析、工艺分析、设备零部件管理、报警管理和分析等功能。而数字孪生技术作为实现新一代智能制造的关键性使能技术,与冻干机的智能化发展趋势相结合,探索数字孪生技术在冻干机上的应用,将助力生物制药冻干机往智能化方面发展和新技术应用在制药行业的落地。收稿日期:2022-11-01作者简介:王磊(1986),男,硕士,研究方向:制药装备应用与技术、制药行业的系统化、信息化、数字化、智能化应用和计算机化系统验证等。1 冻干机智能化技术现状和数字孪生概述1.1 冻干机智能化应用现状
4、冻干机属于制药生产过程中的关键性设备,但是由于制药行业高法规监管的实际现状,整体上冻干机的智能化应用趋于保守和谨慎。在传统模式下,冻干机的设计、生产装配和运维大多都是靠人工进行,其操作和应用主要依赖于人的经验,培训和维护成本较高。然而,随着市场的不断发展,客户对冻干机的需求开始从满足基本功能向个性化、多样化、智能化需求发展。另一方面,随着工业互联网、大数据、人工智能、VR/AR 等新技术在其他行业的应用和推广,冻干机的智能化应用也在逐渐展开。其中,应亦丰针对冻干机的数据采集进行了冻干机的数据云端化改造 1的探索应用。赵志宏针对冻干机的维护进行了冻干机制冷系统的故障分析 2的应用研究。刘超针对冻
5、干机的 PAT 技术应用做了基于 TDLAS 技术的冻干工艺过程控制装置的设计与探讨 3的研究。综上可知,冻干机智能化应用还是探索阶段,应用范围偏局部应用,针对冻干机全生命周期的整体智能化应用偏少,新一代信息技术在冻干机智能化中的应用尚未展开。1.2 数字孪生概述数字孪生的概念起源于“阿波罗计划”4,最初由 Grieves 教授于 2003 年在美国密歇根大学的产品全生命周期管理课程上提出,并被定义为三维模型,包括实体产品、虚拟产品以及二者间的连接,直到2010 年,“Digital Twin”一词在 NASA 的技术报告中被正式提出,并被定义为“集成了多物理量、多尺51化 工 与 医 药 工
6、 程第44卷第1期2023年2月出版Chemical and Pharmaceutical Engineering 2023,44(1)装备应用与研究度、多概率的系统或飞行器仿真过程”5。传统的建模仿真是一个独立的单元建模和仿真,仿真的类别和广度有限,而数字孪生技术具有多维度模型、全要素数据、多要素连接、双驱动闭环优化、高保真和实时性等特征。因此数字孪生技术可以用于解决传统的机理模型无法解决的非线性、不确定、复杂度更高的问题,其可以采用大数据、云计算 6、人工智能、5G 7-8、深度学习等新技术构成不断优化的系统,实现虚实结合,数据和模型驱动的广泛应用场景,可以用于实现冻干机从设计、制造、运营
7、、维护的整个生命周期的管控。2 基于制药装备全生命周期管控的数字孪生参考架构面对制药企业转型升级的趋势,制药生产企业需要更为高端的制药装备用以满足制药高法规、高稳定性、高可靠性、高灵活性的需求。因此将数字孪生技术应用于冻干机的设计、制造、运维、服务等全生命周期的管控,将大大提升制药过程生产和运行的稳定性。为此我们结合制药装备的特点和数字孪生的优势,提出了基于制药装备全生命周期管控的数字孪生参考架构,如图 1 所示。图 1 制药装备全生命周期管控的数字孪生参考架构Fig.1 Digital Twin Reference Architecture for Full Life Cycle Contr
8、ol of Pharmaceutical Equipment设计需求工艺优化设备监控远程运维设 计制 造运行和监控运维和服务设备运行数据制造装配数据设计数据加工装配参数设置用户需求设备监控PLC 控制设备运维设备 BOM设备管理孪生数据融合平台孪生数据传输各类通信协议运维和服务数据装配工艺模型零部件模型三维模型数据交互虚实交互能源分析模型故障诊断模型参数优化模型CFD 分析电子 SOP配方管理VR/AR 培训设备数据传输物理冻干机虚拟冻干机三维建模数字装配参数优化故障诊断应用层数据层连接层数字化交付制造知识库曲线分析能源诊断该参考架构分为物理的冻干机实体和虚拟冻干机,其主要包括设备连接层、数据
9、层和应用层。冻干机的物理冻干机实体包括物理机械部件和物理动作特征、装配行为。冻干机主体设备零部件、参与制药冻干过程控制的冻干机控制系统、质量管控系统、冻干机运行和维护中所涉及到的人、机、料、法、环等物理因素,这些都体现了冻干机的物理特征。这些构成了物理冻干机实体。虚拟冻干机主要通过三维建模、数字映射、人工智能等技术,将物理冻干机的零部件、装配过程、控制过程、管理过程等进行数字化建模。形成冻干机的数字化零部件模型、装配模型、冻干机工艺模型、冻干机关键流体模型、冻干机运行和维护中的能源优化模型、故障诊断模型以及和其相关的数字化资料、知识库等一系列数字化映射的虚拟化过程。虚拟冻干机和实体冻干机需要通
10、过双向映射和实时数据的驱动进行交互,其数据的连接起到关键性的作用。其连接层主要包括物理冻干机和虚拟冻干机连接到数字孪生融合数据层的各类通信协议和物理接口,接口主要包括以太网接口、物联网接口、传52化 工 与 医 药 工 程第44卷第1期2023年2月出版Chemical and Pharmaceutical Engineering 2023,44(1)感器接口等,通信协议主要包括 PLM、CFD、PLC、SCADA、DMS 等系统之间的协议,例如西门子的S7 协 议,OPC、OPC-UA、Modbus、MQTT、TCP/IP、Profinet 等。通过连接层将孪生数据和设备数据进行互联互通,最
11、终实现感知数据、计算数据、服务数据和空间数据的采集。基于冻干机设计、制造、运行、维护和服务全生命周期的所有数据都非常需要。如何将设备 BOM、加工工艺数据、设备运行的监控数据、设备维护数据、关键性参数数据、故障诊断数据、三维模型、能源分析模型数据等进行分析、处理、整合和融合,需要数据层的支撑,因此数据层的处理至关重要,并且可以将虚拟模型数据和设备数据相互虚实融合,交互迭代并动态优化,助力产品生产。冻干机全生命周期的智能化管理,主要通过设计服务、制造服务、运维服务等相关应用 App 实现,因此数字孪生应用层应用开发的丰富程度和不同场景,决定了数字孪生实际应用于冻干机设计、制造、生产、培训、运维的
12、深度和广度以及实现冻干机智能化应用的关键。3 冻干机数字孪生应用实现3.1 冻干机制药装备数字化设计在冻干机产品设计初期,采用基于模型定义MBD(Model Based Definition)的设计,实现冻干机根据客户需求的定制化方案设计、详细设计和功能描述设计等。在方案设计的初期,我们使用 BIM 设计和设备三维设计,可以根据客户厂房的实际需求做设备布局和管道的初步设计,并确定主要的系统组成和设备布局。针对客户的特殊需求,我们还可以采用流体仿真软件如 Star CCM 对冻干机的结冰过程进行工艺过程的仿真。通过 PLM 软件建立冻干机所涉及到的主要系统三维模型和零部件的三维模型,方便设计的选
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