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數(shù)字孿生技術(shù)作為現(xiàn)代制造業(yè)的尖端技術(shù)之一，為柔性智能制造車間的優(yōu)化調(diào)度提供了強(qiáng)大的支撐。該技術(shù)能夠?qū)崟r(shí)模擬和預(yù)測生產(chǎn)過程中的各種情況，使制造企業(yè)能夠更準(zhǔn)確地把握生產(chǎn)進(jìn)度，從而有效避免生產(chǎn)延誤和浪費(fèi)現(xiàn)象。應(yīng)用數(shù)字孿生技術(shù)，企業(yè)可以更加精準(zhǔn)地制訂生產(chǎn)調(diào)度計(jì)劃，優(yōu)化生產(chǎn)流程，減少停機(jī)時(shí)間，進(jìn)而提升生產(chǎn)效率。

1 、柔性智能制造車間調(diào)度問題

FJSP(柔性智能制造車間調(diào)度問題)是 FIMS(柔性智能制造系統(tǒng))的核心問題，其突破了傳統(tǒng) JSP(車間作業(yè)調(diào)度問題)的限制，可使產(chǎn)品在多個(gè)加工機(jī)上進(jìn)行加工，而且每個(gè)加工機(jī)的加工時(shí)間不一樣。這種靈活性不僅提高了生產(chǎn)效率，還使得生產(chǎn)過程更能適應(yīng)市場需求的快速變化。具體來說，在 FIMS 中擁有 m 個(gè)加工機(jī)器和多個(gè)待加工產(chǎn)品，每一件產(chǎn)品都包括一個(gè)或幾個(gè)過程。明確柔性智能制造車間調(diào)度約束后，將 FJSP 劃分為全部與部分柔性生產(chǎn)2種作業(yè)方式，如圖1所示。

圖1 柔性生產(chǎn)車間作業(yè)模式

圖1中，m 為車間作業(yè)機(jī)械，j 為作業(yè)工序，1~3 為 j的下屬工序。

從圖1(a)可以看出，不同的作業(yè)工序，可以根據(jù)實(shí)際情況，選擇多個(gè)機(jī)械進(jìn)行作業(yè)，但并不是所有的機(jī)械都可以作為選擇。例如，j 1中的工序1，可以選擇機(jī)械 M1、M2 進(jìn)行作業(yè)，但不能選擇 M3 進(jìn)行作業(yè)。從圖1(b)可以看出，全部柔性車間中，工序可以根據(jù)具體需求，選擇機(jī)械。

基于整體層面分析，圖1(b)所述的全部柔性車間更符合工程的實(shí)際需求，但要確保車間作業(yè)時(shí)工序的規(guī)范性，還需要在現(xiàn)有內(nèi)容的基礎(chǔ)上，對作業(yè)中的工序進(jìn)行規(guī)范化調(diào)度。

2、數(shù)字孿生車間模型建立

在制造業(yè)的實(shí)際運(yùn)作中，AGV(自動(dòng)導(dǎo)向車)的調(diào)度根據(jù)環(huán)境配置和需求量的變化而變化。在初期，單一AGV 可能主要負(fù)責(zé)物料運(yùn)輸，其路徑規(guī)劃是核心。然而，隨著生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大和 AGV 數(shù)量的增加，調(diào)度問題逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)閷?shí)現(xiàn)柔性智能生產(chǎn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

在多 AGV 中，不再追求每個(gè) AGV 的個(gè)體最優(yōu)解，而是追求整個(gè)系統(tǒng)的全局最優(yōu)性能。具體來說，當(dāng) M 個(gè)AGV 服務(wù)于 N 個(gè)加工中心(M < N)時(shí)，AGV 調(diào)度系統(tǒng)需要高效、合理地安排 AGV 的運(yùn)作。為了確保調(diào)度系統(tǒng)的穩(wěn)定性和效率，設(shè)定了以下約束條件 ：首先，所有AGV 的型號和性能完全一致，以簡化調(diào)度邏輯，同時(shí)暫時(shí)不考慮 AGV 可能遇到的碰撞、離線、電量不足等特殊情況。

其次，AGV 的行駛速度恒定，并且為了簡化問題，不考慮 AGV 在節(jié)點(diǎn)處(如加工中心)的加減速時(shí)間。

最后，加工中心的位置分布要非對稱，以反映實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境的復(fù)雜性，此時(shí)忽略 AGV 在加工中心和自動(dòng)化立體庫裝卸貨的時(shí)間，以便更專注于調(diào)度策略的研究。除此之外，遵循“任務(wù)完成再分配”的原則，即只有當(dāng) AGV 完成當(dāng)前任務(wù)后，調(diào)度系統(tǒng)才會(huì)為其分配下一個(gè)任務(wù)，確保任務(wù)執(zhí)行的連續(xù)性和有序性。

在實(shí)際生產(chǎn)過程中，由于加工中心的位置分布不均勻，調(diào)度系統(tǒng)需要綜合考慮各種因素，如 AGV 的當(dāng)前位置、任務(wù)優(yōu)先級、加工中心的負(fù)載等，以最短時(shí)間完成系統(tǒng)生產(chǎn)的任務(wù)訂單。這就要求調(diào)度系統(tǒng)應(yīng)具備高度的靈活性和智能性，以適應(yīng)復(fù)雜多變的生產(chǎn)環(huán)境。圖2為機(jī)器人加工中心不均勻?qū)ΨQ具體位置示意。

圖2 機(jī)器人加工位置示意

圖2中，Rij 為加工中心 i 到加工中心 j 之間的路徑段，這一過程可用下述公式描述 ：

式中，k為AGC的數(shù)量，Lk為第k個(gè)AGV完成任務(wù)所需經(jīng)過機(jī)器數(shù)，Cij為圓弧段工作站路徑。

結(jié)合上述描述，建立數(shù)字孿生車間模型 ：

式中，Zk為數(shù)字孿生車間模型。

3 、車間多AGV調(diào)度算法

在 AGV 的運(yùn)行軌跡優(yōu)化問題中，可以采用基于遺傳算法的模型。在這個(gè)模型中，每個(gè) AGV 的運(yùn)行軌跡被視為一個(gè)基因，所有 AGV 的軌跡集合構(gòu)成一個(gè)染色體?？紤]到有 N 個(gè)機(jī)器人加工中心，其序號依次為1，2，…，N，為了標(biāo)識 AGV 返回起點(diǎn)的動(dòng)作，在染色體中增加了 M-1個(gè)額外的序號，這些序號對應(yīng)于 N 之后的連續(xù)整數(shù)，即N+1，N+2，…，N+M-1。每當(dāng)染色體中出現(xiàn)額外的序號時(shí)，即表示對應(yīng)的 AGV 已完成任務(wù)并返回起點(diǎn)。

為了簡化問題，假設(shè)起點(diǎn)(通常標(biāo)記為0)到自身的距離為∞，這意味著 AGV 不會(huì)停留在起點(diǎn)而不進(jìn)行任何操作。以10個(gè)機(jī)器人加工中心(序號0~9)為例，如果有5個(gè) AGV 負(fù)責(zé)貨物運(yùn)輸，可以構(gòu)建一個(gè)包含這些機(jī)器加工中心序號和額外返回序號(10，11，12，13，14)的染色體。表1為算法提供了必要的數(shù)據(jù)支持。

表1 加工中心工作站距離表

一個(gè)隨機(jī)的染色體編碼可表示為“6—2—12—7—11—1—8—10—3—4—13—5—9”。

種群大小的選擇應(yīng)當(dāng)與 AGV 的數(shù)量保持一定比例關(guān)系。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和理論分析，推薦在多 AGV 調(diào)度系統(tǒng)中，將種群大小設(shè)置在4N~6N。其中，N 代表 AGV 的數(shù)量。這樣的設(shè)置能夠在保證算法搜索范圍的同時(shí)，維持較高的運(yùn)行效率，從而更加符合實(shí)際調(diào)度問題的需求。結(jié)合模擬退火算法，設(shè)計(jì)指數(shù)變換的適應(yīng)度函數(shù) ：

式中，F(xiàn)為適應(yīng)度函數(shù)，α、β為常量系數(shù)，Z為父代染色體。當(dāng)適應(yīng)度函數(shù)越大，則路徑軌跡越短，得到的結(jié)果更優(yōu)。根據(jù)該算法，確定最優(yōu)調(diào)度路徑。

4、 實(shí)際案例

為了深入測試基于數(shù)字孿生技術(shù)的調(diào)度方法在實(shí)際應(yīng)用中的效果，構(gòu)建了仿真測試場景。在此場景中，模擬真實(shí)的生產(chǎn)車間環(huán)境，其中，包括40個(gè)作業(yè)機(jī)器人承擔(dān)車間內(nèi)的現(xiàn)場運(yùn)輸任務(wù)，確保生產(chǎn)流程的順暢進(jìn)行。

在場景布置方面，參考了實(shí)際生產(chǎn)車間的布局，力求使仿真場景更加貼近真實(shí)情況。通過模擬不同生產(chǎn)階段的需求，為機(jī)器人設(shè)置了多種運(yùn)輸任務(wù)，以檢驗(yàn)調(diào)度方法在不同場景下的適應(yīng)性和效果。同時(shí)，還考慮了機(jī)器人之間的協(xié)作與沖突問題，以確保整個(gè)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。場景布置如圖3所示。

圖3 場景布置示意(·表示作業(yè)機(jī)器人)

在車間作業(yè)場景中，應(yīng)用文章設(shè)計(jì)的調(diào)度方法，在布置的車間場景內(nèi)進(jìn)行調(diào)度運(yùn)輸任務(wù)。為了確保實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確性，設(shè)定了每條 AGV 線路的起點(diǎn)與終點(diǎn)為同一點(diǎn)。生成該柔性制造車間調(diào)度運(yùn)輸任務(wù)線路，如圖4所示。

圖4 柔性制造車間調(diào)度運(yùn)輸任務(wù)線路

對該方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行匯總，結(jié)果見表2?？梢钥闯?，文章設(shè)計(jì)的方法成功地為 5 條 AGV 調(diào)度線路規(guī)劃了從起點(diǎn)到終點(diǎn)的閉環(huán)路徑，這不僅彰顯了該方法的高效性和準(zhǔn)確性，也充分證明了其在實(shí)際應(yīng)用中的可行性。這一成果意味著，在柔性智能制造車間內(nèi)，文章設(shè)計(jì)的方法能有效實(shí)現(xiàn) AGV 的調(diào)度作業(yè)，確保生產(chǎn)流程的順暢進(jìn)行，提高了生產(chǎn)效率。

表2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果匯總

5 、結(jié)束語

在實(shí)驗(yàn)中，采用文章提出的方法，成功生成了柔性制造車間的調(diào)度運(yùn)輸任務(wù)線路圖。從線路圖中可以觀察到，AGV 的路徑規(guī)劃尤為優(yōu)化和簡潔，路徑中幾乎沒有冗余的轉(zhuǎn)彎和迂回。這種設(shè)計(jì)極大地減少了 AGV 在實(shí)際作業(yè)中的繞行距離。同時(shí)，基于路徑的合理性，AGV 的等待時(shí)間也顯著減少，從而極大地提高了整體的運(yùn)輸效率。這一結(jié)果充分證明基于數(shù)字孿生技術(shù)的調(diào)度方法在實(shí)際應(yīng)用中的高效性和實(shí)用性。

將該方法投入市場實(shí)踐后，生產(chǎn)效率提升了40% 以上。這一提升主要得益于對生產(chǎn)流程的精確控制和優(yōu)化，使得生產(chǎn)周期由原來的5個(gè)月縮短至3個(gè)月。