在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè) 4.0 深度融合的背景下，技術(shù)創(chuàng)新成為孿生工廠EPC 總承包項(xiàng)目的核心競(jìng)爭(zhēng)力。捷瑞數(shù)字以 “解決行業(yè)痛點(diǎn)、提升項(xiàng)目?jī)r(jià)值” 為導(dǎo)向，在建模技術(shù)、數(shù)據(jù)處理、智能控制三大領(lǐng)域持續(xù)突破，形成了具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的技術(shù)體系，為孿生工廠建設(shè)注入了 “智能基因”。
傳統(tǒng)數(shù)字孿生建模技術(shù)存在 “精度低、更新慢、成本高” 的痛點(diǎn)，難以滿足復(fù)雜工廠的建設(shè)需求。捷瑞數(shù)字研發(fā)的 “新一代自適應(yīng)建模算法”，通過(guò)融合激光掃描、BIM、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了建模精度與效率的雙重提升。在建模數(shù)據(jù)采集階段，采用三維激光掃描儀對(duì)工廠場(chǎng)地與設(shè)備進(jìn)行掃描，掃描精度可達(dá) ±2mm，生成的點(diǎn)云數(shù)據(jù)能完整還原設(shè)備的外觀結(jié)構(gòu)與安裝位置；隨后將點(diǎn)云數(shù)據(jù)導(dǎo)入自主研發(fā)的 J3D 數(shù)字孿生引擎，引擎通過(guò) AI 算法自動(dòng)識(shí)別設(shè)備類型、提取關(guān)鍵參數(shù)，與 BIM 模型進(jìn)行融合，構(gòu)建出高精度的三維數(shù)字模型。在某汽車零部件生產(chǎn)廠項(xiàng)目中，利用該技術(shù)，僅用 15 天就完成了占地面積 2 萬(wàn)平方米、包含 300 余臺(tái)設(shè)備的車間建模工作，較傳統(tǒng)建模方法縮短了 60% 的時(shí)間，模型與實(shí)際工廠的偏差率控制在 1% 以內(nèi)。更重要的是，該算法支持模型動(dòng)態(tài)更新：通過(guò)在設(shè)備上安裝物聯(lián)網(wǎng)傳感器，實(shí)時(shí)采集設(shè)備運(yùn)行參數(shù)與位置變化數(shù)據(jù)，自動(dòng)同步至數(shù)字模型，使模型始終與實(shí)際工廠保持一致。例如，當(dāng)車間內(nèi)某臺(tái)數(shù)控機(jī)床因維護(hù)需要移動(dòng)位置時(shí)，傳感器會(huì)將位置變化數(shù)據(jù)傳輸至模型，模型在 5 分鐘內(nèi)完成更新，無(wú)需人工干預(yù)，解決了傳統(tǒng)模型 “靜態(tài)滯后” 的問(wèn)題。
孿生工廠運(yùn)行過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，如何從 “數(shù)據(jù)海洋” 中提取有價(jià)值信息，是提升工廠運(yùn)營(yíng)效率的關(guān)鍵。捷瑞數(shù)字開(kāi)發(fā)的 “工業(yè)數(shù)據(jù)智能處理平臺(tái)”，具備 “高并發(fā)、高容錯(cuò)、高智能” 的特點(diǎn)，能有效破解數(shù)據(jù)處理難題。平臺(tái)采用分布式架構(gòu)，可同時(shí)接入工廠內(nèi)的 PLC、傳感器、MES 系統(tǒng)等各類數(shù)據(jù)源，每秒數(shù)據(jù)處理能力達(dá) 10 萬(wàn)條，在某鋼鐵冶煉孿生工廠項(xiàng)目中，每天處理的生產(chǎn)數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)等高達(dá) 5TB，且數(shù)據(jù)傳輸延遲控制在 100ms 以內(nèi)。為挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，平臺(tái)內(nèi)置了 20 余種數(shù)據(jù)挖掘算法，包括設(shè)備故障預(yù)測(cè)的 LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、生產(chǎn)工藝優(yōu)化的遺傳算法等。在鋼鐵項(xiàng)目中，技術(shù)團(tuán)隊(duì)利用 LSTM 算法對(duì)高爐設(shè)備的振動(dòng)、溫度、壓力等 12 項(xiàng)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，構(gòu)建故障預(yù)測(cè)模型，提前 7-10 天預(yù)測(cè)出設(shè)備可能出現(xiàn)的故障，準(zhǔn)確率達(dá) 92%，使設(shè)備非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間減少了 35%。同時(shí)，通過(guò)遺傳算法優(yōu)化煉鋼工藝參數(shù)，調(diào)整高爐溫度、氧氣濃度等指標(biāo)，使鋼材的屈服強(qiáng)度提升了 8%，廢品率降低了 8%，每年為企業(yè)增加經(jīng)濟(jì)效益超 2000 萬(wàn)元。此外，平臺(tái)還支持?jǐn)?shù)據(jù)可視化展示，通過(guò)儀表盤、熱力圖等形式，將復(fù)雜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直觀圖表，幫助管理人員快速掌握工廠運(yùn)行狀態(tài)，數(shù)據(jù)決策效率提升了 50%。
生產(chǎn)過(guò)程的精準(zhǔn)控制是孿生工廠實(shí)現(xiàn)智能化生產(chǎn)的核心目標(biāo)，捷瑞數(shù)字在智能控制技術(shù)領(lǐng)域的創(chuàng)新，打破了傳統(tǒng)人工控制的局限性，實(shí)現(xiàn)了 “數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、自動(dòng)優(yōu)化” 的閉環(huán)控制。在某化工生產(chǎn)孿生工廠項(xiàng)目中，團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了 “AI 智能控制系統(tǒng)”，該系統(tǒng)由數(shù)據(jù)采集模塊、智能決策模塊、執(zhí)行控制模塊三部分組成。數(shù)據(jù)采集模塊實(shí)時(shí)收集原材料純度、反應(yīng)釜溫度、壓力等生產(chǎn)數(shù)據(jù)；智能決策模塊基于深度學(xué)習(xí)算法，分析數(shù)據(jù)與產(chǎn)品質(zhì)量之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，自動(dòng)計(jì)算出最優(yōu)生產(chǎn)參數(shù)；執(zhí)行控制模塊將參數(shù)指令發(fā)送至現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備，調(diào)整閥門開(kāi)度、攪拌速度等，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程的自動(dòng)化控制。與傳統(tǒng)人工控制相比，該系統(tǒng)使產(chǎn)品質(zhì)量一致性提升了 15%，如某類化工產(chǎn)品的純度波動(dòng)范圍從 ±3% 縮小至 ±1%，客戶投訴率下降了 70%。更值得關(guān)注的是，系統(tǒng)具備自我學(xué)習(xí)能力：通過(guò)持續(xù)收集生產(chǎn)數(shù)據(jù)，不斷優(yōu)化算法模型，適應(yīng)原材料批次變化、設(shè)備老化等動(dòng)態(tài)因素。在項(xiàng)目運(yùn)行 6 個(gè)月后，系統(tǒng)的參數(shù)調(diào)整精度較初期提升了 20%，即使面對(duì)原材料純度突然下降的情況，也能在 5 分鐘內(nèi)調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)，保證產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定。此外，系統(tǒng)還支持 “虛擬調(diào)試” 功能，在數(shù)字孿生模型中模擬不同生產(chǎn)參數(shù)的運(yùn)行效果，無(wú)需中斷實(shí)際生產(chǎn)即可完成工藝優(yōu)化，在某批次新產(chǎn)品試生產(chǎn)中，通過(guò)虛擬調(diào)試，將工藝定型時(shí)間從 15 天縮短至 5 天，大幅降低了試生產(chǎn)成本。
