基于数字孪生的计算机集成制造系统（CIMS）动态调度优化研究

一、引言

CIMS 通过整合设计、生产、物流、管理等环节的信息与流程，实现制造全链条的协同高效，但其传统调度依赖预设生产计划，面对“紧急订单插入、设备突发故障、物料供应波动”等动态工况时，易出现调度方案与实际脱节，例如某汽车零部件厂因机床突然故障，传统 CIMS 调度需 2 小时人工调整计划，导致生产线停工 1.5 小时，订单交付延迟；某电子设备厂因未预判物料短缺，静态调度方案使 3 条生产线闲置，资源利用率仅达 65%_oering 随着《“十四五”智能制造发展规划》明确“推广数字孪生技术在生产调度中的应用”，数字孪生凭借“实时映射、虚拟仿真、闭环优化”的特性，成为破解 CIMS 调度痛点的关键技术，其通过实时采集物理车间数据，在虚拟空间构建高保真模型，模拟不同调度方案的执行效果，提前预警风险并动态调整策略，将 CIMS 从“被动应对”升级为“主动优化”，对提升制造企业生产效率、降低成本具有重要实践价值。

二、数字孪生与 CIMS 的融合逻辑及核心技术框架

CIMS 的核心需求是实现“信息集成-流程协同-决策优化”，数字孪生通过“五维模型”（物理实体、虚拟模型、数据链路、服务模块、孪生应用）与 CIMS 各环节深度耦合——物理实体对应 CIMS 的车间设备、物料、产线等硬件，虚拟模型依托三维建模与多物理场仿真技术复现生产场景的几何特征、运行状态及物理规律，数据链路通过物联网传感器、工业以太网实时传输设备转速、温度等生产数据，服务模块提供仿真分析、故障诊断等功能，孪生应用对接 CIMS 的 MES 与 ERP 系统输出动态调度指令，最终形成“物理感知-虚拟仿真-决策下达-物理执行”闭环；支撑这一融合的核心技术包括三大类：实时数据采集与传输技术，通过 RFID 标签、振动传感器等 IoT 设备采集全要素数据，借助 5G+边缘计算实现 50ms 内低延迟传输，某机械制造厂应用后虚拟模型对设备状态的映射误差小于 1% ；高保真虚拟建模与仿真技术，采用 SolidWorks、Unity 等工具结合 ANSYS 有限元分析、FlexSim 离散事件仿真，复现设备物理特性与生产流程逻辑。

三、基于数字孪生的 CIMS 动态调度优化应用路径

3.1 设备故障下的调度快速响应

设备故障是导致 CIMS 调度中断的主要因素，基于数字孪生的调度可实现“故障预警-虚拟仿真-方案优化-执行反馈”的闭环：预警阶段通过设备传感器实时采集振动、温度、电流等数据，虚拟模型基于机器学习算法（如 LSTM）分析数据趋势，提前 30 分钟预判故障风险，如某电机厂通过虚拟模型预警轴承磨损，避免故障停机；若设备突发故障，虚拟模型立即更新故障状态，仿真“设备替换、工序转移、订单拆分”等多种调度方案。

3.2 多订单动态优先级下的资源优化配置

制造企业常面临“常规订单与紧急订单并存”的情况，传统 CIMS 调度易出现资源争抢，基于数字孪生的调度可实现资源精准分配：在订单建模环节，于虚拟空间录入各订单的工序要求、交付周期、物料需求，标注优先级（如军工订单优先级高于民用订单）；资源仿真阶段，虚拟模型整合设备产能、物料库存、人员配置数据，模拟不同优先级订单的生产排序与资源分配方案，计算“订单交付率、设备利用率、成本”等指标。

3.3 生产瓶颈的预测性优化

CIMS 调度的核心目标是消除生产瓶颈，数字孪生通过虚拟仿真提前识别瓶颈并优化：瓶颈识别环节，虚拟模型基于实时生产数据（如工序耗时、设备负载），采用“鼓-缓冲-绳”（DBR）方法定位瓶颈环节，如某汽车组装厂通过虚拟模型发现“涂装工序”耗时最长，为生产瓶颈；优化仿真阶段针对瓶颈环节，模拟“增加设备、优化工序顺序、并行作业”等方案，例如上述汽车组装厂通过虚拟仿真，将“涂装工序分两班作业”与“优化涂料干燥参数”结合，使瓶颈工序效率提升 30% ；虚拟模型还会实时追踪优化效果，若瓶颈转移（如后续“总装工序”成为新瓶颈），立即重新仿真调整，某机械制造厂应用后，生产线整体效率提升 25% ，生产周期缩短 20%

四、现存问题与优化对策

4.1 现存问题

智慧工地在高校基建应用中存在四方面突出问题：一方面虚拟建模难度大、成本高，复杂制造场景（如多工序、多设备耦合）的数字孪生模型需兼顾几何精度与物理特性，建模周期长达 1-3 个月，且专业软件（如 ANSYS、DigitalTwinStudio）与硬件投入高，中小制造企业难以承担；另一方面数据质量与实时性不足，部分企业 IoT 设备老旧，数据采集频率低（如每 5 分钟采集一次设备数据），且存在数据噪声（如传感器误差），导致虚拟模型与物理实体映射偏差，影响调度决策准确性；此外算法与场景适配性差，现有动态优化算法多针对单一场景（如仅适配设备故障），面对“故障+订单调整+物料短缺”的复合工况，算法计算复杂度剧增，优化效率下降（如计算时间超过 30 秒，错过调度窗口期）；最后人员操作与维护能力弱，数字孪生系统需专业人员（如仿真工程师、数据分析师）操作，而制造企业现有员工多擅长传统生产管理，对虚拟建模、算法调试等技能掌握不足，导致系统应用效果打折扣。

4.2 优化对策

针对上述问题，可从四方面制定优化对策：一是分阶段建模，降低成本门槛，采用“核心环节优先建模”策略，先针对瓶颈设备、关键工序构建简化模型（如忽略次要物理特性），后期逐步完善，同时推广“云原生数字孪生平台”（如阿里云 IoTTwin），中小企业可按需租赁算力与软件，降低初始投入；二是升级数据采集体系，保障数据质量，替换老旧 IoT 设备，采用“边缘计算+5G”实现数据采集频率提升至 1 秒/次，同时引入数据清洗算法（如卡尔曼滤波）过滤噪声，结合区块链技术确保数据不可篡改，某电子厂应用后数据准确率从 85% 提升至 98% ；三是研发复合场景自适应算法，基于强化学习与迁移学习技术，训练可适配多工况的算法模型，例如某高校联合制造企业开发的“多场景动态调度算法”，在复合工况下计算时间缩短至 15 秒内，优化准确率达 92% ；四是校企合作培养专业人才，联合职业院校开设“数字孪生+智能制造”课程，定向培养操作型人才，同时企业内部开展“理论培训+实操演练”（如模拟设备故障调度优化），编制简易操作手册，某汽车零部件厂培训后，员工系统操作熟练度提升70‰

五、结论

基于数字孪生的 CIMS 动态调度优化，通过“实时映射-虚拟仿真-闭环优化”的技术路径，有效破解了传统 CIMS 调度“难适配动态工况、响应滞后”的痛点。实践表明，应用该模式的制造企业，设备利用率平均提升 15%-30% ，故障响应时间缩短 60% 以上，订单交付准时率提高至 95% 以上，生产综合成本降低 10%-20%_o 。尽管当前存在建模成本高、数据质量不足等问题，但通过分阶段建模、数据体系升级、算法优化与人才培养等对策，可逐步完善。未来，随着数字孪生与工业元宇宙、大模型技术的融合，基于数字孪生的 CIMS 将实现“全场景自主调度”，进一步提升制造业智能化水平，为制造企业应对市场竞争、实现高质量发展提供更强技术支撑。

参考文献

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