【仿真】电子制造智慧工厂关键支撑技术：智慧工厂建模与实时仿真
2018年4月25日，第十届“NEPCON与智慧工厂1.0——电子制造的未来“主题研讨会在上海成功召开。本次会议围绕“电子制造智慧工厂整体规划与关键支撑技术”主题展开探讨。今天小编分享中科川思特副总经理王培卜女士的演讲资料。
合作咨询：peibu.wang@trustrobot.cn
中科川思特王培卜
南京中科川思特软件科技有限公司2014年加入科技自动化联盟，是一家专业研发机器人虚拟仿真技术的人工智能企业。 公司从工业机器人离线编程仿真技术起步进行研发，逐步发展出工业机器人生产线的规划仿真分析和实时仿真技术，以及采用深度学习对虚拟空间中多智能体进行物理仿真和决策以及对多机器人集群进行协同控制的相关技术。公司主营产品有三块：HedraCAM机器人离线编程系统，HedraSMF 智慧工厂虚拟仿真，HedraIn多智能体仿真平台。
数字化工厂物流仿真分析软件选型经验分享！
随着经济全球化趋势的加剧，数字化制造越来越引起人们的关注，这和产品制造过程的重要性密不可分，任何创新的产品如果不能被高效率的制造出来都毫无意义，并且制造过程的成本通常占总成本的70%以上，因此通过应用数字化制造技术来优化制造工艺及提高制造效率的意义十分重大，且前景广阔。据报道，运营好的企业约有50%使用数字化虚拟制造系统支持产品设计流程、制造流程的并行开发，使工艺人员在产品开发前期，就参与产品研发，提高产品可制造性；约有45%的企业对制造工艺和过程重用，避免所有设计都从头开始。CIMdata咨询公司的调查(2003)显示，采用了数字化制造技术的汽车制造企业，其产品推向市场的速度增加了30%，重复设计减少了65%，生产规划流程精简了40%，平均产量增长了15%。
中国制造业正处于由‘中国制造’向‘中国创造’调整和转型的关键时期，智能制造已上升为国家战略。目前，我国的制造业多停留在低端加工阶段，基础工业、核心技术、制造工艺、信息化智能化技术与发达国家还有较大差距，特别是制造工艺的仿真分析优化还处于初级阶段，导致设计出的同样产品，由于未能经过充分的制造工艺优化，造成制造可靠性得不到保证，故障率居高不下，使产品的竞争优势大打折扣。随着动力换挡、无级变速拖拉机产品的日趋复杂，自动化、智能化程度越高，建立数字化制造仿真分析平台，通过定量手段，对制造工艺和过程进行成本、变更的优化分析，保证可制造性前提下，实现快速、低成本、高质量的制造，提高企业核心竞争力。
1 数字化制造概念
1.1 数字化制造
数字化制造是利用数字化技术的工具软件在实物产品被生产制造出来之前，进行工艺规划、设计、仿真和管理的过程。数字化制造的内涵即数字化产品 (Product)、数字化工艺流程规划(Process)、数字化工厂布局规划(Plant)、车间生产数字化管理(Production)和数字化制造资源(Resource)，这里的资源既包括数字化设备(比如数控加工中心、机器人等)，也包括工具、工装和操作工人。数字化制造技术弥补产品设计与制造之间的鸿沟，使得在虚拟环境中开发设计的产品，在被投入车间正式生产之前，可以在虚拟环境中进行工艺规划、设计和仿真。产品设计保证产品能够达到性能上的要求，解决做什么产品问题；数字化制造保证产品制造能够达到设计上的技术参数和精度要求，又要高效保质低成本，解决了如何制造问题。在进入产品的制造周期，数字化制造与制造执行系统(MES)有着紧密的联系。MES系统按照数字化制造规定的工艺完成实际的制造过程。因此MES与数字化制造系统需要实现双向的信息集成。在产品实施过程中，约有40%～60%的时间要用于工艺规划生产准备。见图1。
图1 数字化制造功能与所占周期时间比例
1.2 数字化工厂
数字化工厂布局规划是数字化制造的一部分，通过利用三维方式快速设计高效工厂的布局；利用物流分析优化发现设计缺陷和瓶颈，提高规划的准确性和效率；一次建模可以在产品全生命周期过程中需要提高产能或增加产品种类时，进行产量仿真；并能最大限度地减少资本投资和提高生产效率。
图2 数字化工厂架构
2 数字化工厂软件选型的经验
2.1 需求分析
目前拖拉机企业的产品设计层和企业管理层的数字化具备了一定基础，产品研发基本实现了3D设计与仿真分析；但生产工艺规划部分设计手段严重滞后，尚未实现数字化。对于产品而言，一个完整的生命周期应该包括产品设计、工艺规划、制造、维护等诸多阶段，这其中，制造环节往往比设计环节更为重要，一个好的产品设计只有能够被高效率的制造出来，才能为企业创造价值。
随着动力换挡拖拉机等产品技术含量越来越高，对车间的自动化智能化程度要求也越高，制造工艺日趋复杂，目前采用的2D设计方式，很难进行各专业协同交流和工艺评审，导致工厂建成后发现干涉和瓶颈时而难以纠正。
工艺材料研究所承担着一拖集团公司制造技术进步的技术支撑职能，采用先进的设计分析工具和技术，为公司新建、扩建技术改造项目的重组和运行进行仿真分析其可靠性、经济性、质量、工期等，使生产线在投入运行前就了解系统的使用性能，为生产过程优化提供支持和依据。
2.2 品牌选择
2.2.1 调研
目前数字化工厂技术在全球范围内的汽车、航空航天机器人等行业得到了广泛应用并创造了可观效益，如BMW、Ford、大众等公司普遍采用数字化工厂技术，德国大众汽车公司从2002年就开始使用西门子Tecnomatix解决方案，将其用于支持产品分析、工厂建模和工艺规划等领域。一汽大众采用Tecnomatix数字化工厂技术成功完成了其AUDI A6L白车身生产线的建模和优化仿真解决方案。三一集团运用达索、交大江衡数字化工厂系统在14个事业部/公司先后进行了23项数字化工厂技术应用探索。
截至2010年底，三一集团运用数字化工厂系统在14个事业部/公司先后进行了23项数字化工厂技术应用探索，通过数字化工厂的成功应用，起重机二期基建周期相对于一期缩短了50%、降低设备投资4000余万元、降低基建成本100多万元、厂房设备空间占用率提升了14%、物料库存占用率降低了11%、大件物流路线缩短了15%、仓库日配送减少570多次。
德国大众汽车公司的工程师们在认识到生产规划软件的使用可以帮助提高效率之后，开始研究和比较各类生产规划软件。“在车身制造、物流及机器设备规划方面，Siemens的Tecnomatix解决方案力克群雄”。他们通过应用认识到，“在项目初期的虚拟规划做得越详细、越精确，开始实际生产时的出现的问题就会越少，成本会越低“。
通过以上调研，大众等汽车行业主要使用西门子的Tecnomatix中的工厂快速建模与物流优化三个模块，航空航天、三一等使用达索DELMIA中的车间物流仿真与分析模块。国内交大江衡研发的数字化工厂软件主要用于上飞、三一昆三等项目上。
2.2.2 国内外主要软件对比 见表1。
表1 数字化制造国内外主要软件对比
通过以上对比分析，达索的DELMIA数字化制造解决方案，广泛用于航空航天高端客户，基于CATIA产品设计软件上进行工艺并行研发，是产品设计向制造数字化的延伸；西门子的Teamcenter数字化制造解决方案，以制造自动控制为基础，集成NX等软件形成的，是自动化制造技术向产品创新、数字化制造、MES的延伸，与制造结合更紧密；江衡自主开发数字化制造解决方案，没有产品与制造的基础，二次开发比较灵活，比较适合中国国情。
2.2.3 选择适合的产品
综合以上的调研和对比，参考我所目前使用的西门子NX设计软件，以及在一拖广泛使用的西门子PLC控制系统 ，从集成性和自动化发展趋势以及与MES的接口方面考虑，选择西门子数字化工厂设计与仿真软件作为我们数字化制造的一个切入点，以便今后在西门子Teamcenter数字化制造平台上扩展虚拟加工、装配、自动化仿真、人机工程等功能。
数字化工厂模拟仿真软件所需的功能包括四方面：
1、快速建立工厂布局模型功能；2、仿真分析功能，通过仿真分析生产线瓶颈并进行优化；3、工厂的生产物流可视化； 4、生成数据报表功能。
西门子工厂仿真设计和优化解决方案的优势：
西门子工厂仿真软件提供了方便易用的集成化的图形操作界面，无需编译即可进行操作，可以随时进行建模、仿真、结果评估、动画等工作；集成的“SimTalk”语言，能够让工程师自由地对物流策略进行控制；工厂仿真软件提供丰富的结果分析工具，如瓶颈分析、Sankey图分析、Gantt图分析等；采用基于遗传算法的自动优化工具还能够对工厂仿真模型进行高效率的优化，帮助工厂提高工厂产能、提高设备利用率和降低成本；广泛的应用程序接口能够让用户的其他应用系统和工厂仿真软件进行有效的集成，保护用户在已有系统上的投资，扩展工厂仿真的应用领域和范围。
产品品牌确定后，也便于招标时在一个平台上比价。
2.2.4 确定招标要求
1)商务方面：着重强调投标人资格中需经过西门子公司的授权，必须有近二年同类型项目的实施经验以及培训、二次开发能力。
2)技术方面：提供的软硬件产品必须达到招标文件所要求的功能，指导协助甲方完成二条涂装线的数字化建模和仿真分析。采购的软件清单见表2。
表2 西门子数字化工厂软件系统包含模块及内容
2.3 招标定标
按照一拖公司招标流程进行招标公示，对报名的投标方交由纪委进行资格审查，合格后方可参与投标。评标由行业及公司的相关专家组成，对符合条件的四家投标方严格按照公平、公正、公开的原则进行议标，确定中标方。
3 实施效果
项目自合同生效之日起，一个月内供货并安装调试15天培训，100天指导我方完成涂装线的数字化工厂物流仿真项目的实施，截至目前已经分别在拖拉机覆盖件和底盘涂装线、工程机械结构件涂装线、消失模铸造生产线上进行了二维物流仿真分析、三维虚拟试运行的探索与应用。
使用时，首先在FactoryCAD中构建整个涂装生产线的三维工厂模型，再通过FactoryCAD和Plant Simulation的专用接口将三维模型导入到Plant Simulation进行物流分析仿真，指导工程师找出系统运行的瓶颈并且加以优化。
在拖拉机底盘涂装线、消失模生产线上，利用FACTORY CAD软件快速进行了三维布局，并利用工厂仿真软件实现涂装线设备三维动画，祥见图3，仿真涂装线设备工作情况；并采用虚拟现实技术，增加了方案的可视化程度，可以使客户也能身临其境的进行方案评审，增加方案的可读性和直观性，容易与用户交流沟通，方便决策。见图3。
图3 拖拉机底盘涂装线三维模型、三维仿真模型
在拖拉机覆盖件涂装线、消失模生产线上，利用物流仿真软件检验生产系统中的生产布局、资源利用率、生产节拍、产能和效率、物流和供需链、生产线平衡等是否合理，是否存在瓶颈问题，从而更好的优化涂装线，并根据仿真的结果，通过专家系统和优化方法的辅助，修改设计、优选了方案；并将优选方案用于指导拖拉机覆盖件涂装线的项目上，使涂装线在投入运行前就了解系统的使用性能，分析其可靠性、经济性、质量、工期等，为生产过程优化提供支持和依据。感谢西门子及实施方案对我们的支持。见图4。
图4 二维物流仿真分析的控制窗口和甘特图
结论
本项目根据数字化制造技术发展趋势，以及企业目前的需求，通过调研分析对比，介绍了本企业数字化工厂物流仿真分析软件的选型过程与经验，结合企业信息化、自动化应用现状，并考虑长远数字化制造技术的发展及功能的扩展应用，采用了西门子的三维工厂建模软件FactoryCAD、生产线物流分析仿真软件Plant Simulation软件，提高了一拖的工厂设计水平，达到了预期目标。
目前使用过程中还存在一些不尽如人意之处，西门子在汽车行业的四大工艺上已经有成熟的数字化工厂解决方案，汽车用户实施时可以借鉴的库和标准相对较多。而针对拖拉机行业品种多、产量不大的制造的特点还未形成成熟的解决方案，加上我们目前主要在涂装线和消失模线上应用，非标设备较多，提供的可供借鉴的工具库不全，因此在FACTORY CAD上快速建立工厂模型的优势还未充分体现；所以物流分析多以二维方式进行；企业自建参数化设备模型库需要二次开发，比较麻烦。希望在今后的实施过程中，西门子软件能够针对拖拉机行业特点不断推出完善的解决方案，更易操作，给予农机行业终端用户更多的技术支持，以促进农业机械行业数字化制造技术的进步。
基于虚拟仿真技术的数字化模拟工厂到底是啥？
现代工业经历了机械化、电气化革命，未来的第三次工业革命必然是以机、电、信息相结合的智能化制造革命。《经济学人》曾发表的《第三次工业革命：制造业与创新》专题报道中阐述了目前由技术创新引发的制造业深刻变化，其中，数字化与智能化的制造技术是“第三次工业革命”的核心技术。
作为数字化与智能化制造的关键技术之一，数字化工厂是现代工业化与信息化融合的应用体现，也是实现智能化制造的必经之路。数字化工厂借助于信息化和数字化技术，通过集成、仿真、分析、控制等手段，可为制造工厂的生产全过程提供全面管控的一种整体解决方案。
数字化工厂的若干关注点
根据在范围、阶段、视角上的关注点存在差异，对于数字化工厂也有不同提法，如可视化工厂、智慧工厂、智能工厂、数字化制造、虚拟工厂等。各个概念在关注点上也存在不同程度的交集，如智能工厂和数字化制造的交集就是以智能装备为核心的制造工艺过程智能化，特别是对制造装备本身的智能化。而上述各种提法之间除明显的交集之外也各有侧重，比如可视化工厂侧重于数字化工厂实现前期的数据采集和透明化，而智能工厂更侧重于后阶段的数据分析与决策。
上述提法中比较典型的有3类：基于三维模型的数字化协同研制，基于虚拟仿真技术的数字化模拟工厂和基于制造过程管控与优化的数字化车间。从制造管理的层次和从设计到制造的过程2个维度来看，它们涉及的业务范围大致如图所示。
当前，世界先进的飞机制造商已逐步利用数字化技术实现了飞机的“无纸化”设计和生产，缩短了2/3的研制周期，降低研制成本50%。在国内，航天科技211厂通过普及基于单一数据源的三维模型，制定了“三维到工艺”、“三维到现场”、“三维到设备”的步骤发展策略，重点解决了基于三维模型的设计工艺协同工作模式和三维设计文件的信息传递、生产现场无纸化和航天产品的加工、装配、检测等装备的数控化问题。数字化技术目前已开始推广至工程机械、造船等其他领域。
基于虚拟仿真技术的数字化模拟工厂
基于虚拟仿真技术的数字化模拟工厂是以产品全生命周期的相关数据为基础，采用虚拟仿真技术对制造环节从工厂规划、建设到运行等不同环节进行模拟、分析、评估、验证和优化，指导工厂的规划和现场改善。
仿真技术可以处理利用数学模型无法处理的复杂系统，能够准确地描述现实情况，确定影响系统行为的关键因素，因此数字化模拟工厂在现代制造企业中得到了广泛的应用：
●加工仿真，如加工路径规划和验证、工艺规划分析、切削余量验证等。
●装配仿真，如人因工程校核、装配节拍设计、空间干涉验证、装配过程运动学分析等。
●物流仿真，如物流效率分析、物流设施容量、生产区物流路径规划等。
●工厂布局仿真，如新建厂房规划、生产线规划、仓储物流设施规划和分析等。
通过基于仿真模型的“预演”，可以及早发现设计中的问题，减少建造过程中设计方案的更改。如三一重工开发了OSG技术的三维工厂布局规划平台，在集团内部首次应用于其宁乡产业园的工厂布局规划，缩短了工厂建设周期，并节省了因设计缺陷产生的成本，如图所示。
基于制造过程管控与优化的数字化车间
在制造企业，车间是将设计意图转化为产品的关键环节。车间制造过程的数字化涵盖了生产领域中车间、生产线、单元等不同层次上设备、过程的自动化、数字化和智能化。其发展趋势主要体现在：
底层制造装备智能化
底层制造装备方面，数字化工厂主要解决制造能力自治的问题。设备制造商不仅持续在提升设备本身高速、高精、高可靠等性能方面不断取得进展，同时也越来越重视设备的感知、分析、决策、控制功能，比如各种自适应加工控制、智能化加工编程、自动化加工检测和实时化状态监控及自诊断/自恢复系统等技术在生产线工作中心及车间加工单元中得到普遍运用。
中间层的制造过程优化
把机床设备和相关辅助装置进行集成，共同构成柔性加工系统或柔性制造单元。现今，不少厂商支持将多台数控机床连成生产线，既可一人多机操纵，又可进行网络化管理。如日本Moriseiki的最新机床产品上安装的操作系统MAPPS系统就可以通过使用CAPS-NET网络软件建立基于以太网的网络，从而可以对作业状况和生产计划进行一元化管理。
顶层的制造绩效可视化
在制造过程管理层次，随着精细化生产的需求越来越突出，近年来MES/MOM逐渐被制造企业所接受。MES/MOM可分为以下两部分：
●车间生产计划与管理
主要完成车间作业计划的编排、平衡、分派，同时涉及到相关制造资源的分配和准备。国内外已有较多提供MES/MOM解决方案的产品提供商，如艾普工华在离散制造业特别是汽车及零部件、工程机械、航空等行业，已确立了领先地位。
●现场制造采集与控制
以RFID、无线传感网络等技术为核心的物联网技术的应用。物联网技术被认为是信息技术领域革命性的新技术，借其可实现对于制造过程全流程的“泛在感知”，特别能够是利用RFID无缝、不间断地获取和准确、可靠地发送实时信息流。
基于泛在信息的智能制造系统进一步发展，使得装备本身的智能化水平也得到了提升，从而MES/MOM执行管理系统能够主动感知用户场景的变化并进行提供实时反馈。
随着MES/MOM等软件的应用推广，制造企业已逐步获得了大量制造数据。如何充分利用这些实时和历史生产数据，通过制造绩效可视化提高对异常状况的预知、响应和判断能力，也是近期发展趋势之一。主要分为以下几方面：
●对于实时数据，主要解决的问题是对制造异常事件的敏捷响应以及对制造绩效偏离的快速修复。
●对于多客户端的分布式展示和多并发的并行数据流，目前的趋势是利用基于B/S的可定制可缩放矢量图形技术来动态刷新来自服务端的数据推送。
●对于历史数据，主要解决的问题是如何从中找出改善未来制造业务的依据，特别是从质量趋势、物流瓶颈等数据中发现可能影响未来生产过程的规律。
结论与展望
数字化工厂技术已在航空航天、汽车、造船以及电子等行业得到了较为广泛的应用，特别是在复杂产品制造企业取得了良好的效益，据统计，采用数字化工厂技术后，企业能够减少30%产品上市时间；减少65%的设计修改；减少40%的生产工艺规划时间；提高15%生产产能；降低13%生产费用。
毫无疑问，设计层发布的三维模型是后续仿真规划分析的基础，而车间生产状态又可以反过来驱动生产模型，作为分析工厂运作的数据源；数字化车间需要智能装备的支撑，而要想最大限度地发挥智能装备的效益，则需要数字化车间提供全局的信息和基于全局信息的决策。
在中国，面对传统产业转型升级、工业与信息化融合的战略发展要求，大力开展对于数字化车间技术系统的研究、开发与应用，有利于推动实现制造过程的自动化和智能化，并可望有效带动整体智能装备水平的提升。
机器人行业离线编程和生产线仿真软件的区别
很多客户到我公司交流，经常会问我怎么有两个软件，HedraCAM离线编程和HedraSMF生产线仿真，离线编程和生产线仿真软件到底有何区别？
按照国际上通用的定义，这个领域属于 PLM(Product Lifecycle Management)产品生命周期管理范畴，CAX产品创新工具类软件,包含CAD\CAM\CAE。
CAD计算机辅助设计(Computer Aided Design)是CAX类软件的基础和平台，在工业机器人领域，CAD软件通常用来做三维造型和机械设计，如机器人本体模型和生产线上的三维模型都是工程师用CAD软件进行造型。
离线编程属于CAM计算机辅助制造 (computer Aided Manufacturing)，而生产线仿真属于CAE工程设计中的计算机辅助工程(Computer Aided Engineering)。
机器人做加工需要进行轨迹的规划，一般比较简单的加工轨迹用机器人本体自带的示教器即可完成，对于复杂三维轨迹点靠人手工无法完成的，才需要CAM离线编程软件介入，CAM软件要调用零件的三维CAD模型进行轨迹的规划，然后用仿真模组对产生的轨迹点进行虚拟验证，判断是否有碰撞，关节柔顺等合理性，不好的再通过软件工具进行调整，验证调整完成后通过指定品牌的机器人后置处理器，把轨迹点和工艺点同时输出到机器人进行加工。因为工艺的不同，CAM软件行业分的很细，铣削/打磨/抛光/切割/平板焊接/相贯线焊接/3D打印等加工方式的工艺和轨迹产生方式完全不同，这就是为什么市场上的CAM软件多于牛毛，没有哪个软件能通吃。在国外很多公司就几个人，熟悉一个细分行业，找准一个合适的CAD平台，慢慢积累经验，就开发出一款不错的CAM软件。例如我们开发的HedraCAM软件就是针对激光切割，相贯线焊接，融覆和3D打印行业的机器人离线编程，因为我们在激光加工领域做了20多年了，在这个行业有很深技术积累和背景。
离线编程这块用到的技术主要是网格拓扑，几何算法，路径规划，运动控制等，大多数离线编程软件都是基于其它品牌的3D CAD软件二次开发，受限制比较多，客户一般要付出CAD+CAM两个授权费用，HedraCAM是自有的CAD拓扑内核，在未来发展上更有优势。
早期工业机器人大量都是单元应用，在离线编程过程中，需要仿真模块进行验证合理性，这种仿真环境一般就是建立一个跟实际一样的虚拟机器人单元，对单元里面的机器人的加工轨迹进行碰撞与关节姿态分析。随着PLC等自动化技术的发展，大量工厂把机器人单元联合在一起，用物流系统进行连接，工业生产环境的改变，相应对软件的需求也有所改变，各种仿真分析软件也由此诞生。
机器人行业用CAE仿真分析软件主要有几个领域，一个是机械设计环节对机械结构的动力学分析；二是生产线的规划仿真分析，HedraSMF属于这个领域；三是动态复杂系统的分析，如地形场景这些，应用在服务机器人，交通等领域，我们的下一代产品也有这块的应用。
在自动化生产线规划过程中，通常用3D CAD软件进行三维设计，然后把模型转到生产线仿真软件中，对生产线上的机器人和机床，传送带，人员等进行位置，节拍，机器人可达性，碰撞，信号控制等等在虚拟环境进行合理性分析，产生节拍数据分析产能和科学的规划方案供工厂规划设计人员进行参考。在生产线仿真分析软件中，通常也会用到CAM离线编程产生的轨迹。
从用户角度，目前使用HedraCAM等离线编程软件的大多是工业机器人一线操作技工，来源于中职高职等培养一线技术人才的学校，企业的要求就是尽量提高编程速度和增加机器人的有效工时来提高整体加工效率，对软件的要求就是尽量傻瓜化，以易用为原则，轨迹规划和仿真分析技术的要求是算法准确，机器人运动轨迹的效率要高。未来离线编程CAM将逐步转变成智能感知的任务自动编程，即机器人通过三维视觉技术采集现场数据，对3D CAD模型产生的轨迹进行自动调整和优化。
使用HedraSMF这类生产线规划仿真软件大多是CAD机械设计类工程师，在大学里的工业工程，自动化专业背景，就业方向为机器人本体企业和集成商的方案设计规划，大型制造企业的设计部门，对软件的要求通常是提供大量组件数据库以便能快速搭建出生产线，对各种机器人的运动控制算法要比较精确，能有各种传感器与PLC的模拟器，可以进行场景渲染，输出准确的节拍数据和仿真场景动画。未来生产线仿真这块技术会往数字孪生和实时动态方向发展，数字孪生即实际的世界有什么物理特征，虚拟世界就有同样特征，虚拟和实际实时通讯，实际的任何变化也会在虚拟世界动态改变，虚拟仿真是人工智能全面介入人类生产和生活必备的基础技术。
总之，离线编程CAM软件与生产线仿真CAE软件技术层面是你中有我，我中有你，应用层面和侧重点则有很大不同。
最后谈一下三维动画和虚拟仿真分析软件的区别，国内有很多为机器人与自动化企业做三维动画方案的公司，三维动画通常是用Unity3D之类的游戏引擎进行二次开发。两者最大的区别是游戏动画没有相关算法，没有运动控制，运动规划，系统调度，离散事件，几何图形，物理建模等关键技术支持，即无法进行离线编程，也无法得到精准的节拍分析和产能数据，而在渲染，GPU加速，可视化等方面的三维动画和虚拟仿真分析软件技术上是共通的。
虚拟工厂：“现实制造”与“虚拟呈现”的融合
工业领域的全球竞争越来越激烈，企业面临着产品更新换代加快、价格竞争加剧，以及降低成本、优化资源和提升能源效率等一系列压力。随着客户个性化需求越来越多，产品生产也逐渐呈现出种类多、变化快等新特征，这迫使卷烟厂等企业要提升生产线的速度与灵活性，从而能够针对市场前端变化快速地调整生产。
工业4.0描绘了工业制造的新蓝图，对卷烟厂而言，构建虚拟工厂则是实现这个目标的基础。所谓虚拟工厂，是把“现实制造”和“虚拟呈现”融合在一起，通过遍布全厂的海量传感器采集现实生产制造过程中的所有实时数据，这些数据数量非常巨大，可实时、快速地反映生产中的任何细节。基于这些生产数据，在计算机虚拟环境中，应用数字化模型、大数据分析、3D虚拟仿真等方法，可对整个生产过程进行仿真、评估和优化，使虚拟世界中的生产仿真与现实世界中的生产无缝融合，利用虚拟工厂的灵活可变优势，来促进现实生产。
虚拟工厂有几个关键点：第一是真实工厂与虚拟工厂同步运行，真实工厂生产时的数据参数、生产环境等都会通过虚拟工厂反映出来，这需要采集的生产数据实时可用，并通过连续、不中断的数据通道交互；第二是虚拟与现实结合，利用三维可视化技术将生产场景真实展现出来，生产数据实时驱动三维场景中的设备，使其状态与真实生产场景一致，从而让管理者充分了解整个生产场景中各设备的运行状况，达到监测、查看、分析的目的；第三是通过大数据与分析平台，将云端中汇集的海量数据转化、分析、挖掘，帮助工厂制定更明智的决策，快速提高生产效率、降低成本和实现质量目标。
卷烟生产实时数据采集
要达到虚拟工厂中的生产仿真与现实世界中的生产无缝融合，需要生产数据与控制传感数据同步到虚拟工厂中，并保证数据采集的实时性、准确性、完整性。一个卷烟厂采集点多达数万个、设备接口种类十几种、通信协议数十种，生产传感数据要接入到虚拟工厂需经过多次协议转换和转发，延时时间无法控制。比如卷包车间的卷包机传感数据，首先要接入卷包机工控系统，由Modbus协议上传到卷包车间控制系统的实时数据库，再通过Profibus协议传送到卷烟厂MES数据采集系统，然后卷烟厂虚拟现实管理系统才能从数据采集系统的数据库中获取该生产数据。而这样方式下数据的传输速度，是无法满足工业4.0对数据实时性的要求的。
采用华为AR物联网网关则可以很好地解决上述问题。其不仅支持开放标准的以太网接口，还支持丰富的行业接口和总线标准，可与各种传感终端直接交互信息，将各种传感网络协议转为上层网络协议，无缝融合工业生产网与企业IP网络，构建扁平智慧的物联网架构。如果将AR物联网网关部署在卷烟厂工控层，由于其支持多种工业协议，可以把大量的传感器、控制器实时接入虚拟工厂，实现一次转发，全网共享，生产数据的实时性和完整性将得到很好保证。这样虚拟工厂的强大计算能力将与实际生产连为一体，全厂数据实时汇集到云端，信息孤岛不复存在，生产应用和服务将向云端转移，不仅卷烟生产变得更加灵活，而且可以在生产之前或者生产过程中动态配置生产方式，随时变更原定设计方案和生产计划，有效实现“个性化、小规模、变化快、可定制”的生产目标。
大数据分析助力虚拟排产
传统的排产方法凭借经验进行人工干预，然后将工单下达到自动化系统执行。这种方法比较适应大规模、标准化产品的自动化生产，而对个性化、小配方、小批量产品生产的适应能力明显不足，更难以满足工业4.0的要求。
虚拟工厂中采集了海量的实时及历史生产数据，并从各个系统汇集企业的生产计划、卷包机组生产能力、仓库库存情况、品牌优先级、工艺限制、计划变更、设备故障、质量状况、原辅料供应、工艺调整以及各生产单元间相互制约关系等大量结构化和非结构化数据，如何快速地分析挖掘这些杂乱的数据，成为卷烟厂确定排产方案的关键。
基于华为FusionInsight企业级大数据统一存储、查询、分析平台，可以为卷烟排产快速构建海量数据信息处理系统，通过对各类海量数据信息实时和非实时的分析和挖掘，帮助卷烟厂从各类繁杂无序的海量数据中获取真正的价值，及时洞察生产中的风险，进行决策优化。虚拟工厂根据大数据分析的结果制定排产方案，并建立卷烟厂生产模型，虚拟仿真系统根据生产模型对排产方案进行仿真。在这个过程中，及时发现问题，反馈修改方案，找出最优排产计划。排产调整周期从数十小时缩短到几分钟；排产准确率提高到98%；虚拟仿真排产不消耗实际生产所需的原料，每年可为卷烟厂节省数百万元的资源消耗损失。
GPU加速虚拟工厂
在工业4.0时代，虚拟世界将与现实世界高度融合。通过计算、自主控制和联网，人、机器和信息互相联接，融为一体，所有的生产数据将被全部整合到卷烟厂虚拟现实管理系统中。卷烟厂虚拟现实系统建立全厂的3D模型和设备3D虚拟生产模型，以三维的形式展现设备的运行状态、故障信息和主要运行数据。在三维虚拟工厂里，可以通过推拉、旋转、放大、透视等，多维度地获取生产信息。
要完美地展现三维虚拟工厂画面需要服务器具备强大的三维图形运算能力。卷烟厂生产系统越来越多，通过云端架构部署服务器，已是当今最重要的趋势。随着应用和服务向云端运算转移，卷烟厂虚拟现实管理系统的服务器也必然部署在卷烟厂私有云上。普通虚拟机的GPU是由虚拟平台软件模拟出来的，处理能力弱，画面刷新只有1帧/秒，并会出现大量贴图错误，无法真实展示卷烟厂生产状况。华为FusionSphere应用GPU直通技术，通过原生的驱动程序访问专业显卡硬件加速渲染虚拟工厂三维画面，3D处理能力比软GPU提高几十倍，很好地满足了虚拟工厂高性能图形处理的需求。能高清流畅地展现生产细节，使人身临其境地融入虚拟工厂，实现在三维环境下沉浸式数据展示。卷烟厂的生产管理效率得到极大提升。比如，过去人工巡检全厂需一天时间，而3D虚拟工厂巡检只要几十分钟，且更易发现隐蔽的异常情况；以前烟机设备检修繁锁复杂，设备拆解、组装费时费力，现在结合状态监测的3D可视化设备检修效率得到极大提高，还可以远程进行检测操作。
人工智能赛博物理操作系统
AI-CPS OS
“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。
AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。
领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：
重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？
重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？
重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？
AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：
精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。
智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。
高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。
边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。
AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：
创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；
对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；
人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。
给决策制定者和商业领袖的建议：
超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；
迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新
评估未来的知识和技能类型；
制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开
发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；
重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临
较高失业风险的人群；
开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。
子曰：“君子和而不同，小人同而不和。” 《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。
如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！
新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。
产业智能官 AI-CPS
用“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能），在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能；实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。
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新技术：“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”；新产业：“智能制造”、“智能金融”、“智能零售”、“智能驾驶”、“智能城市”；新模式：“财富空间”、“工业互联网”、“数据科学家”、“赛博物理系统CPS”、“供应链金融”。
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