仿真科普：仓库数字孪生

仓库数字孪生是指使用数字技术创建仓库的虚拟复制品,它利用物联网、云计算、大数据和其他先进技术,将实物仓库的结构、运转流程和信息等数字化,实现与实物仓库的同步并进行模拟、仿真和优化,从而达到监视实物仓库的状态、优化仓库的管理和运营、预测异常情况和提高效率的目的。

随着机器人自动化解决方案变得越来越复杂，工具对于在可用性、有效性和投资回报方面规划和验证所提出的解决方案至关重要。虽然3D模型、仿真和电子表格的混合足以进行基本分析，但在捕获仓库运营等复杂系统时，数字孪生模型更胜一筹，可以进行精细的系统分析、优化和测试,为决策者提供了更好的信息，让他们在部署和上线之前充满信心。

仓库中的订单履行提供了一个使用数字孪生建模的相关用例，在物料和信息流中具有多种相互依赖性，并且在操作中具有时间关键性。与数字孪生集成的仿真引擎还有助于对算法进行建模和测试，以优化订单履行。仓库运营会看到负载模式和峰值负载的波动，可以将其建模和分析为孪生模型上的不同假设场景，从而在实施实际自动化时减少意外并提高准备程度。

规划仓库运营的数字孪生

与在任何开发环境中构建模型一样，在仓库的数字孪生领域没有一种放之四海而皆准的方法。为系统建模设置数字孪生需要仔细评估用于对孪生建模的多种工具和平台的优缺点、模型及其接口的设计以及选择可以执行以下操作的方法。

规划仓库运营的数字孪生可以按以下步骤进行:

1.确定数字孪生的目标和范围。主要包括数字孪生要覆盖的仓库区域、要实现的功能targets等。这将决定后续模拟的详细程度和难易度。

2.收集仓库数据。包括仓库的平面布局、货架配置、机械化设备情况,以及仓库的进出库流程、运营数据等。这些数据是创建数字孪生的基础。

3.建立仓库的3D数字模型。根据仓库的设施布局和结构数据建立精确的三维模型,包括建筑物、货架、机械设备的CAD模型和空间位置关系。这是实现数字孪生的物理载体。

4.开发仿真算法和程序。以数字模型为基础,开发可以模拟仓库各项实际运作的算法和软件程序,包括进货、装卸、存储和出货等流程的仿真。这是数字孪生的关键技术。

5.连接与同步传感器数据。在实物仓库部署传感器等设备,实时采集存储与输送系统、机械设备的运行数据,与数字模型实现连接与同步。这使数字孪生具有实时性。

6.综合仓库数据构建全流程的数字孪生。将三维模型、仿真算法和传感器数据有机结合,利用虚拟现实或增强现实技术,创建一个高度拟真的仓库全流程数字孪生。

7.验证与应用数字孪生。在实践中检验数字孪生的准确性和易用性,逐步优化并应用到仓储运营管理中,实现监控、优化、预警、培训等功能。

通过以上步骤,可以规划出一个较为完整与高度拟真的仓库运营数字孪生。但这需要投入大量资源,且实施难度较大。可以根据实际需要选择覆盖仓库运营的关键环节或重要功能来逐步推进。

用于对行为进行建模的平台库

数字孪生的性能取决于用于对子系统及其操作进行建模的特定库。因此，孪生体的平台选择需要识别要建模的硬件的关键元素，包括按键品牌、表示所选硬件的库的可用性、控制模块和虚拟调试功能。

仿真能力

在为仓库设计数字孪生时，可以选择将子系统或子系统的某些部分建模为基于物理的孪生或硬件孪生。基于物理的孪生体使用物理原理模拟系统行为，而硬件孪生使用特定硬件组件的虚拟副本。两者之间的选择通常取决于所需的详细程度、可用资源以及要从孪生体捕获的仓库操作的特定细节。一些平台可能擅长提供高保真模拟，而其他平台可能更擅长与特定的硬件或软件生态系统集成。数字孪生的设计意图需要推动为孪生选择合适的平台。

测试策略

使用数字孪生的测试策略需要仔细考虑，以便将其用作系统测试和验证的宝贵工具，从而更全面地了解仓库在实际条件下的性能。

硬件孪生模仿物理系统的时间常数，以逼真的方式捕获它们的行为，但它们不适合加速测试。基于物理的孪生体很容易进行加速测试和并发测试，但根据假设的正确性，可能无法次优地表示真实的系统行为。需要验证这些假设以确保其准确性。此验证过程通常是孤立进行的，将每个假设视为一个单独的实体，确保及时识别和纠正任何不准确之处，而不会在系统中引起级联错误。

在选择对数字孪生中的不同子系统和模块、硬件或基于物理的孪生进行建模的方法时，必须仔细考虑上述因素。

记录数据和记录

数据记录和记录是任何数字孪生项目的重要组成部分。这些数据不仅可以作为仿真和测试的基础，还可以促进调试、系统优化和性能分析。有效的数据记录策略还可以帮助验证模型假设，进一步提高系统的准确性和可靠性。

结论

数字孪生不仅仅是模拟工具;它们代表了我们在仓库中规划、设计、部署和优化机器人自动化系统的方式的根本转变。精心设计的数字孪生，考虑到本文概述的各个方面，可实现可靠、可预测和高效的订单履行，促进客户满意度的创新和进步。

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