Исследование моделирования и развития гибкости на стадии проектирования производственной системы

На основе цифровых двойников (digital twin)

Аннотация

Гибкость производственной системы стала важным фактором для удовлетворения потребностей диверсифицированных рынков в условиях постоянно меняющейся и турбулентной рыночной среды. В этой связи в данной работе рассматриваются проблемы оценки гибкости для принятия решений с помощью метода оценки на основе цифрового двойника, который моделирует, прогнозирует и оценивает гибкость определенной схемы проектирования производственной системы (PSDS). На основе определения и анализа характеристик гибкости на этапе проектирования производственной системы, с применением моделирования данных (статическая функциональная модель (SFM) и динамическая модель прогнозирования (DPM)) и анализа данных (на основе процесса аналитических иерархий (AHP) и имитационного моделирования), предложенная схема оценивает гибкость системы на статическом и динамическом уровнях, помогает предприятиям оперативно приобретать индекс комплексной оценки гибкости системы, реализуя быстрый скрининг схемы проектирования производственной системы (PSDS). Успешное применение схемы оценки на конкретном предприятии полностью подтвердило целесообразность и эффективность метода.

Ключевые слова: цифровой двойник; оценка гибкости; цифровая модель; определение и анализ гибкости

1. Введение 

Заказные производственные системы (Customized production systems) стали для предприятий важным средством удовлетворения требований современного рынка производства в условиях спроса на многовариантную и персонализированную продукцию [1,2,3]. Заказная разработка производственной системы включает в себя несколько этапов проектирования, таких как анализ спроса, эскизное проектирование, изготовление, монтаж и ввод в эксплуатацию, среди которых эскизное проектирование является наиболее важным звеном в процессе заказной разработки. Заказное проектирование направлено на получение оптимального решения с целью удовлетворения производственных требований. Следовательно, процесс проектирования схемы системы будет длительным и итеративным, и для выбора будет предложено множество схем проектирования. Это требует от предприятий способности быстро и эффективно проводить отбор оптимальной схемы проектирования производственной системы. Чтобы соответствовать требованиям современного рынка, гибкость производства стала для компаний важнейшим средством проектирования производственных систем [4]. Гибкость играет важную роль в проектировании, производстве и эксплуатации производственных систем на предприятиях, и ее внедрение в производственные системы ведется уже несколько десятилетий [5,6,7,8,9,10]. Благодаря этому компания BMW смогла избежать увольнений на своих американских заводах в условиях мирового финансового кризиса 2008 года и его негативного влияния на продажи автомобилей [11]. Возможности гибкой конфигурации были использованы Накаджимой и др. [12] для разработки архитектуры командно-ориентированного спутникового программного обеспечения, что привело к сокращению цикла разработки продукта и сделало возможным частичное переиспользование спутникового программного обеспечения. 

Гибкость [13] — важное техническое средство, позволяющее производственным предприятиям перейти от традиционного способа производства к новому, и движущая сила технологических инноваций в обрабатывающей промышленности. Джаин и др. [14] в своем обзорном исследовании выдвинули предположение, что гибкость производства - это многомерная концепция, которая проявляет различные характеристики в разных измерениях. Джайн обобщил 12 типов гибкости и сформулировал соответствующие определения для разных типов гибкости. К обобщенным видам гибкости в обрабатывающей промышленности относятся гибкость станка, гибкость эксплуатации, гибкость тракта/пути, гибкость объема и т.д. Каждый тип гибкости описывает определенный аспект системы. Например, гибкость станка описывает количество и тип операций, которые может выполнять станок. Метрики гибкости, представляющие собой формулы, алгоритмы или методы, могут генерировать значения для конкретного типа гибкости при определенных условиях. 

С этой целью исследователи будут оценивать гибкость системы для ее разработки. Ученые, исследующие гибкость системы, в зависимости от целей своих исследований будут ориентироваться на различные свойства гибкости. Гибкость как многомерное понятие имеет различные характерные особенности и методы оценки на разных этапах развития системы. На этапе эскизного проектирования производственной системы ее гибкость выражается главным образом в способности системы удовлетворять производственные потребности предприятия. Чем выше способность системы удовлетворять потребности предприятия, тем больше гибкость проектируемой системы. Таким образом, проведение исследования гибкости производственных систем на этапе проектирования играет ключевую роль в развитии системы и удовлетворении рыночных потребностей.

В наши дни, с развитием нового поколения информационно-коммуникационных технологий, цифровой двойник сделал прорывной рывок в технологическом развитии [15,16,17]. Под цифровым двойником понимается процесс и метод описания и моделирования характеристик, процесса формирования и функционирования физического объекта с помощью цифровых технологий. Он позволяет имитировать поведение и работу объектов в реальном времени на основе сбора и обмена информацией [18]. Однако сбор данных и обмен информацией в реальном времени не могут быть осуществлены при исследовании производственной системы на этапе проектирования. Цифровая модель [19] как основной компонент цифрового двойника может помочь достичь объектно-ориентированного комплексного выражения и управления оцифровкой информации для моделирования поведения и работы сущностей/сущностных объектов. К цифровым моделям относятся в том числе имитационные модели, математические модели и т.д., в которых данные, необходимые для построения модели, могут обмениваться с физической моделью вручную. Цифровая модель реализует анализ работоспособности системы на этапе проектирования производственной системы (обмен данными в реальном времени не может быть реализован автоматически). Это также служит основой для построения ориентированного на гибкость цифрового двойника при производстве и эксплуатации реальной производственной системы. Поэтому в настоящей статье исследуется гибкость производственной системы, работающей на основе технологии цифрового двойника.

Однако в связи с развитием технологии цифрового двойника остается много сложностей в построении ориентированной на гибкость цифровой модели производственных систем, а также для изучения гибкости системы и содействия ее развитию. В первую очередь, важным вопросом стало формирование механизма исследования гибкости для систем, управляемых технологией цифрового двойника. Перенос технологии "цифрового двойника" на прикладные исследования гибкости систем может помочь всесторонне проанализировать гибкость системы. С другой стороны, свойства гибкости производственной системы связаны с многомерной информацией системы, а свойства гибкости системы демонстрируют высокую степень сложности и зацепления. Создание точной и всеобъемлющей цифровой модели гибкости системы становится таким образом ключевым вопросом. Соответственно, возникла необходимость в эффективном и быстром методе исследования для построения цифровой модели гибкости производственной системы. С учетом существующих исследовательских задач схема исследования в статье выглядит следующим образом. В разделе 2 представлена схема исследования на этапе проектирования гибкости производственной системы, управляемой технологией цифрового двойника. В разделе 3 изучено построение ориентированной на гибкость цифровой модели. В статье объединены методы, поддерживаемые существующей технологией цифрового двойника, для поиска подходящего метода исследования гибкости системы. В сочетании с реальными кейсами в разделе 4 демонстрируется целесообразность предложенного метода моделирования и исследования гибкости системы. Наконец, в разделе 5 представлены краткое заключение и идеи для дальнейшего развития.

2. Схема гибкости системы на основе цифрового двойника

Как эффективное средство реализации цифровой трансформации и интеллектуальной модернизации традиционных отраслей промышленности, технология цифрового двойника может осуществлять эффективное управление и анализ всего жизненного цикла продукта. Цифровой двойник существует на протяжении всего жизненного цикла продукта и использует виртуальные среды и технологии имитационных вычислений для повышения эффективности работы системы [20]. В производственной отрасли стандарт ISO/DIS 23247-1 [21] устанавливает, что цифровой двойник может реализовать цифровое выражение всех аспектов наблюдаемых объектов, в числе которых могут быть персонал, оборудование, материалы, окружающая среда, сопроводительные документы и т.д. Под сопроводительными документами в данном стандарте понимаются любые формы артефактов (требования, планы, модели, спецификации, конфигурации), которые помогают в реализации проекта. В производственной отрасли стандарт ISO/DIS 23247-1 [21] устанавливает, что цифровой двойник может реализовать цифровое выражение всех аспектов наблюдаемых объектов, в числе которых могут быть персонал, оборудование, материалы, окружающая среда, сопроводительные документы и т.д. Под сопроводительными документами в данном стандарте понимаются любые формы артефактов (требования, планы, модели, спецификации, конфигурации), которые помогают в производственном процессе. На основании вышеизложенного, при поддержке технологии цифрового двойника, в данной работе предложена схема исследования гибкости производственной системы на этапе проектирования, представленная на рис. 1. Эта схема используется для извлечения данных, моделирования и анализа свойств гибкости в проектной схеме производственной системы, что помогает быстро и точно оценить гибкость и принять решение об оптимизации для каждой проектной схемы. 

Схема исследования гибкости системы состоит из трех основных предметов. Первый предмет - это физическая система, в которой хранятся все проектные документы, включая проектную схему производственной системы, а к проектным документам относятся проектные требования на производство новой продукции, проектно-конструкторская документация, расчетные документы, проектные модели и т.д. Эти документы фиксируют весь процесс создания производственной системы от анализа исходных требований до формирования схемы проектирования, ориентированной на спрос. Это исходные наборы данных для реализации гибкого цифрового выражения системы. Второй предмет - это цифровой мир, который представляет собой цифровое выражение гибкости системы. Гибкость - это наблюдаемый и исследуемый объект, определенный стандартом ISO/DIS 23247-1. Все ее аспекты могут быть выражены в цифровом виде при поддержке технологии цифрового двойника и могут сохранять ту же частоту итераций обновления, что и физический объект. Асма Ладж [22] применила цифровую тень (digital shadow) для содействия принятию решений в процессе механообработки (machining process) путем управления и анализа данных. Построенная процессно-ориентированная цифровая тень включает в себя модель данных и анализ информации о процессе. Стандарт ISO/DIS 23247-3 предполагает, что информация, содержащаяся в наблюдаемом объекте, включает не только статическую, но и динамическую информацию. По этой причине цифровая модель, разработанная в данной работе, использует модели данных и методы анализа данных в процессе цифрового выражения, ориентированные на гибкость системы, а соответствующие параметры гибкости системы включают статические и динамические измерения. Модель данных используется для извлечения характеристических параметров, связанных с анализом показателей гибкости системы в исходном наборе данных, и формирует модель оценки гибкости на основе анализа этих характеристических параметров. На основе анализа данных был предложен метод анализа модели данных и проведена количественная оценка модели для оценки гибкости в динамическом и статическом измерениях, что позволило проанализировать гибкость системы. 

Третий предмет - информационный канал, который призван реализовать взаимодействие данных между физическим и цифровым мирами. С одной стороны, это позволяет реализовать извлечение и сбор данных, касающихся анализа особенностей гибкости системы, из физического мира в цифровой, а с другой - направить обратно результаты анализа и оценки гибкости системы, реализованные в цифровом мире, для оценки и развития производственной системы, нацеленной на спрос, в физическом мире. Однако из-за ограничений ввиду того, что он находится только на стадии проектирования, виртуальный и реальный мир не могут автоматически реализовать взаимодействие и обмен данными, извлечение свойств, оценка и анализ результатов исходных данных осуществляются вручную в рамках исследования гибкости системы. 

3. Цифровое представление гибкости системы

Необходимым условием для реализации выражения гибкости системы во всех аспектах является проведение всестороннего анализа свойств системы, что позволяет четко понять характеристики гибкости, а затем описать гибкость системы. Таким образом, в процессе цифрового выражения гибкости системы необходимо сначала проанализировать гибкость системы, выяснить, какие характеристики могут быть использованы для выражения гибкости производственной системы на этапе проектирования и какие показатели используются для измерения эффективности гибкости. 

На основе всестороннего анализа гибкости системы можно составить цифровое выражение гибкости системы в соответствии с предложенной архитектурой. Следовательно, в данном разделе на основе анализа особенностей системы создается цифровая модель, описывающая гибкость системы. 

3.1. Определение и анализ гибкости

1. Определение гибкости

Гибкость — сложное и многомерное понятие, имеющее различные определения и значения в разных сценариях применения. Адегоке Оке (Adegoke Oke) [5] в исследованиях по инновациям в продуктах выделяет гибкость рабочей силы и комбинированную гибкость (mix flexibility).  Гибкость рабочей силы позволяет ей выполнять широкий спектр производственных задач, а комбинированная гибкость помогает быстро производить или разрабатывать различные новшества, что влияет на инновационную эффективность продукции. Вей Чжонг [23] при исследовании гибкости сети тепловой системы определяет гибкость как способность управления балансом между накопителями энергии и различными источниками тепла (включая возобновляемые источники энергии) в условиях спроса на отопление. В роботизированной производственной системе для малых и средних предприятий (SME) Чен Чжэн [24] уделяет больше внимания гибкости настройки (customization) и проектирования. Гибкость в настройке позволяет малым и средним предприятиям самостоятельно настраивать необходимую производственную систему. Гибкость в проектировании [25] позволяет легко разрабатывать новые производственные системы путем внесения соответствующих изменений в уже существующие. Туллио Толио [26] считает, что правильная конфигурация или способность к реконфигурации производственной системы является ключевой технологией в проектировании гибкой линии передачи для удовлетворения спроса на изменение технических характеристик нового продукта. Благодаря ее многомерным особенностям исследователи, особенно те, которые работают в производственной сфере, выделили множество различных, но родственных классов гибкости.

Гибкость, изучаемая в данной работе, в основном рассматривает способность производственной системы удовлетворять спрос на выпуск новой продукции.  Потребности производственной системы в отношении предприятия охватывают множество аспектов, таких как эффективность, стоимость, производительность и т.д. Если производственная система может получить высокую эффективность и производительность при низких затратах, то это говорит о том, что проектная схема имеет повышенную гибкость. Однако положительной корреляции между стоимостью, эффективностью и производительностью системы не существует. Если производственная система стремится к достижению высокой эффективности, то приходится отказываться от стремления к низкой стоимости, а высокие производственные показатели в большинстве случаев теряют часть эффективности производимой продукции. Как видно, взаимосвязь между различными требованиями производственной системы к предприятию становится еще сложнее. Поэтому при оценке гибкости производственной системы на этапе проектирования мы учитываем лишь часть требований, необходимых для предприятия, к которым относятся способность удовлетворять запросы на выпуск многочисленных разновидностей, малых партий, быструю смену продукции и т.д. Эта способность, с одной стороны, выражена как способность производственной системы удовлетворять потребности в продукции, процессах и машинах предприятия, которая может быть получена путем анализа структурных атрибутов для PSDS, что называется статическими характеристиками работы PSDS, с другой стороны, как способность производственной системы удовлетворять изменения в спросе, возникающие на предприятии, которая может быть получена путем моделирования и прогнозирования для PSDS, что называется динамическими характеристиками работы PSDS.

2. Анализ параметров гибкости системы

В обзорной статье Джаин обобщил сведения о десятках типов гибкости и дал соответствующие определения для различных типов гибкости. К обобщенным видам гибкости в обрабатывающей промышленности относятся гибкость станка, гибкость эксплуатации, гибкость тракта, гибкость объема, гибкость продукта и т.д. В существующих исследованиях ученые часто оценивают показатели гибкости системы, измеряя определенное измерение гибкости, с тем чтобы помочь развитию системы. Байкасоглу [27] в качестве оценочного показателя гибкости производственной системы принимает гибкость станка, а в качестве характерных параметров для оценки гибкости системы рассматривает эффективность эксплуатации станка, вероятность преобразования функций, эффективность преобразования функций и количество работоспособных состояний. Оке [28] считает, что гибкость рабочей силы предоставляет ей возможность решать широкий круг производственных задач и расширять запас навыков и знаний по работе. Поэтому гибридная гибкость и гибкость рабочей силы рассматриваются как характерные черты исследования инновационности продукта. Фогель-Хойзер [29] рассматривает возможности реального времени, качество обслуживания, адаптивный диапазон и взаимодействие с пользователем в качестве оценочных индексов для перестраиваемой гибкости системы и разрабатывает цифровую модель оценки для количественного определения этого индекса, ориентируясь на способность системы к компенсации ошибок. 

Исходя из определения гибкости системы, гибкость производственной системы на этапе проектирования схемы в основном проявляется как способность производственной системы удовлетворять спрос на выпуск новой продукции. Уровень гибкости системы отражается присущей ей способностью, которая может быть получена путем анализа структурных атрибутов системы. Следовательно, для построения описательной метамодели системы используется унифицированный язык моделирования (UML), который позволяет описать общую информацию атрибутов системы на этапе проектирования путем представления сведений об атрибутах различных компонентов системы и связей между ними. UML позволяет стандартизировать и визуализировать весь процесс сущностей, свойств, отношений, структур, состояний и динамических изменений вещей [30,31]. Более того, UML предоставляет механизмы, с помощью которых можно определять новые виды элементов моделирования, а также соотносить информацию с новыми элементами моделирования [32,33]. 

Наиболее основные и важные компоненты на этапе проектирования включают: компонент продукта, компонент процесса и компонент станка/машины [34]. Описательная метамодель системы описывает общую информацию атрибутов системы в измерениях продукта, процесса и машины, представленных на рис. 2. На рис. 2 символ 1. * означает, что существует по крайней мере один экземпляр, 1 - что может быть создан только один экземпляр. Компонент продукта охватывает всю информацию о продукте производственной системы, а основным компоновочным блоком является разновидность продукта. Компонент продукта состоит из одной или нескольких разновидностей продукта, которые принадлежат к разным семействам продуктов. Компонент процесса отражает информацию о работе процесса, включая эксплуатационные возможности процесса, последовательность работы процесса и т.д. Компонент машины охватывает все типы машинопригодного оборудования, обрабатывающую способность машины, компоновку машины, способность машины к преобразованию и другую информацию о машине, входящую в производственную систему. 

Поэтому, комбинируя структурные атрибуты со специфическим описанием производственной системы, в данной работе предлагаются метрики оценки статических характеристик для гибкости производственной системы с точки зрения продукта, процесса и машины. Метрики измерения продукции включают: количество разновидностей продукции, схожесть продукции (Product similarity). Метрики измерения процесса включают изменчивость процесса и его способность к преобразованию. Метрики измерения машины включают универсальность и расширяемость машины. Определение метрик приведено в табл. 1, там же представлена связь между метриками статической оценки и гибкостью системы.

Таблица 1. Определение метрик и взаимосвязь между метриками и гибкостью системы.

Согласно определению гибкости производственной системы на этапе проектирования и характеристике работы системы, только метрики схожести продукции обратно пропорциональны гибкости системы. Схожесть продукта представляет собой структуру между типами продуктов, выпускаемых производственной системой. Чем выше степень схожести продуктов, которые может производить производственная система, тем ниже способность производственной системы выпускать различные виды продукции. Другие характерные метрики пропорциональны гибкости системы. Количество типов продукции подразумевает число типов продукции, которые могут быть произведены производственной системой. Чем большее количество видов продукции производится, тем выше способность проектной схемы производственной системы удовлетворять потребности многовариантного производства продукции. Под схожестью продукции понимается степень схожести продукции по структуре и процессу. Чем ниже уровень схожести между продуктами, выпускаемыми производственной системой, тем выше возможности производственной системы по выпуску различных видов продукции.

Изменчивость процесса — это индекс изменчивости технологического процесса производства продукции. Чем больше производственных линий может выбрать продукт в процессе производства, тем выше вероятность того, что система сможет продолжить производство при отказе определенного оборудования, а значит, тем больше будет гибкость производственной системы. Способность процесса к преобразованию — это эффективность производственной системы по преобразованию между двумя различными видами продукции, которая пропорциональна гибкости системы. Под универсальностью оборудования понимается уровень универсальности машины. Машины в механообработке можно разделить на специализированные (например, сверлильный станок, пильный станок) и общие (например, станки с ЧПУ, токарно-фрезерный комплекс и т.д.). Специализированная машина настраивается на конкретный процесс обработки и способна выполнять только один процесс, а машина общего назначения способна выполнять два и более процессов. Если в системе производственная машина обладает более высокой степенью универсальности, то это свидетельствует о более высоком уровне присущих системе способностей, а также о ее гибкости.

Расширяемость машины — это способность производственной системы к расширению при внедрении новых продуктов. Чем выше способность к расширению, тем выше гибкость. Производственные системы на этапе проектирования должны иметь не только способность удовлетворять потребности продуктов, процессов и машин для производства новой продукции, но и обладать способностью реагировать на изменения окружающей среды. Как видно из рис. 2, производственная система способна реагировать на изменения спроса. По этой причине адаптивность к окружающей среде определяется как метрика динамической оценки гибкости для PSDS. Изменения в окружающей среде, с которыми может столкнуться производственная система, включают в себя изменения внутренней и внешней среды. Изменения во внутренней среде включают в себя отказ устройства, износ инструмента, перегрузку в сети и т.д. К изменениям во внешней среде относятся аварийные ситуации, связанные с вводом производственных заказов, недостаточное снабжение сырьем и т.д. Учитывая, что данная работа представляет собой исследование этапа проектирования производственной системы, полагаем, что наиболее вероятным или предсказуемым изменением внешней среды является отказ устройства внутри производственной системы. Поэтому при динамической оценке гибкости для PSDS в основном рассматривается способность системы реагировать на возможные отказы устройств. Чем сильнее эта способность, тем выше уровень гибкости системы.  

3.2. Извлечение признаков гибкости 

Физическая система для сбора данных

Физическая система для оценки гибкости включает в себя несколько проектных схем, которые разрабатываются в соответствии с требованиями производства новых продуктов. В процессе реализации PSDS детальные проектные требования, проектная документация, проектные модели и другие проектные данные представляют собой полную физическую систему, а информация и данные, используемые для оценки гибкости, могут быть извлечены из физической системы. 

Предложены метрики гибкости для статической и динамической оценки системы. Статические метрики оценки предлагаются с учетом структурных атрибутов системы, а динамические метрики оценки в большей степени ориентированы на способность системы реагировать на изменения окружающей среды. В соответствии с предложенными метриками статической оценки и в сочетании с метамоделью описания структуры производственной системы определены основные параметры статической характеристики, описывающие гибкость PSDS, к которым относятся разновидность продукции