數位雙生與虛實整合應用技術

前言

隨著數位化和智慧化技術快速發展，數位雙生技術作為現代工業與智慧製造的重要工具，透過創建物理系統的數位化模型[1]，使得企業可以進行即時監控、預測和優化，進而提升整體營運效率和生產品質，數位雙生技術也逐漸成為產品生命週期管理（Product Lifecycle Management, PLM）中不可或缺的一部分[2]。而數位雙生技術通過虛擬模擬和數據分析，在產品的概念、計畫、開發、製造、服務和支援、使用和維護及回收階段皆扮演重要作用[3]。本文旨在探討數位雙生技術如何在工業設備有效利用即時數據加以分析並回饋；研究主要目標是數位雙生技術在工業自動化和運動監測的應用，透過兩個應用案例來驗證其效用，藉由即時數據和感測器數據融合技術，提高工業自動化設備運行效率和安全性，實現自動化設備的數位雙生模型；研究目標包括開發一個即時監控和管理工業設備運行狀態的數位雙生系統，實現基於感測器數據融合技術的即時運動監測系統。

本文在系統設計與構建階段，實現基於可程式邏輯控制器（Programmable Logic Controller, PLC）的數位雙生（Digital Twins, DT）載具操作系統和基於Mahony的姿態和航向參考系統（Attitude & Heading Reference Systems, AHRS）的數位雙生即時運動監測系統，結合感測器數據融合技術，實現對工業自動化設備的即時監控和運動狀態的精確控制，在數據收集與處理階段，透過實驗收集工業設備的運行數據在數位雙生模型中進行處理和分析，且在機器人軟體開發系統（Robot Operating System, ROS）進行3維可視化即時運動姿態監測與調整，以提高工業機器人操作精度。

數位雙生系統

數位雙生系統涵蓋並緊密結合實體架構與虛擬架構兩個主要方面，能夠確保數位雙生系統的高效運行和準確性，為數據的即時收集、傳輸、處理及應用。實體架構是數位雙生系統的物理基礎，其實體架構組成有：(1)物理實體：如機械設備或運動機構。物理實體精確建模和狀態監控是數位雙生系統的核心任務。(2)感測器模組：負責收集物理實體的即時數據，包括慣性測量單元（Inertia Measurement Unit, IMU )、PLC以及接觸式感應開關等，能夠提供物理實體的運動狀態、位置、速度、加速度等關鍵數據。(3)數據傳輸模組：負責將感測器收集數據傳輸到數據中心，常用數據傳輸技術如電路、乙太網路和無線網路。(4)數據中心：數據處理和儲存的核心，通常由高性能伺服器和數據庫系統組成，數據中心需要具備強大的計算和儲存能力，常結合邊緣運算以應對大量的即時數據處理需求且能夠長期保存歷史數據以供研究和分析[4]。

虛擬架構是數位雙生系統的邏輯基礎，主要包括：(1)數據收集模組：負責從感測器模組中收集即時數據，並透過數據傳輸模組將數據傳輸到數據中心。(2)數據處理模組：負責對收集到的數據進行清洗、融合和分析。常用數據處理技術如高通濾波和互補濾波等去除數據中雜訊，並提供準確的數據融合結果。(3)數據儲存模組：負責將處理後的數據儲存在數據庫中。數據庫可以是關聯式數據庫或非關聯式數據庫，具體選擇取決於數據的特性和應用需求。(4)數據可視化模組：負責將處理後數據以圖形化方式呈現給用戶，常用的可視化工具如Unity、Dashboard、RVIZ以及MATLAB等，這些工具能夠提供直覺用戶介面以進行數據監控和分析，如圖1所示。

圖1 數位雙生系統架構示意圖

基於可程式邏輯控制器和擴增實境的數位雙生載具操作

數位雙生技術核心在於虛實一致性，即在虛擬模型中準確再現實體設備的運行狀態和操作過程。透過這種一致性，虛擬環境能夠提供更為完善和詳細的數據與運算分析，同時實體設備可精確將數據反映到虛擬數位模型中。藉由虛實雙向互動和回饋機制，實現更高效操作和更優化決策，進而提升整體生產效率和產品品質。透過數位雙生技術，生產線能夠實現高效、靈活和智能操作。案例一透過應用數位雙生技術於汽車零件生產和達明機械手臂，展示數位雙生技術於提升生產效率、遠程操作及彈性化生產方面的優勢。

在此應用案例一中分為兩部分場景，其一為德國實際專門針對汽車減振零件的汽車零件模擬生產單元，研究如何提高生產效率並減少錯誤率。於圖2展示該汽車零件生產線六個主要運作環節，包括：加入產品基底、加入內容物、加入上蓋、壓時上蓋、完成產品並產出減震零件及下方的輸送圓盤。每個運作環節的操作細節都進行數位模擬與數位建模，以實現汽車零件生產單元的數位雙生。其二，如圖3中所示，本文使用達明TM5-700機械手臂，該手臂具有高度靈活性和精確性，適合自動化生產過程中的各種操作，研究將達明機械手臂與PLC及其 Modbus I/O介面進行連接。

案例一實現方法分為四大部分做介紹，分別為：數據收集與傳輸、虛擬模型建構、通訊建立以達到遠程操作與即時監控以及共同優化決策系統之環境。