橡膠廠成型機3D數字孿生系統

1 引言  

隨著礦山機械、港口設備等重型裝備的大型化，57''~63'' G-OTR輪胎需求激增。成型工序作為輪胎制造的核心瓶頸，存在以下痛點：  

1) 工藝離散：一條輪胎需經歷120+步序，任何一步超時或超限均導致質量缺陷；  

2) 設備復雜：主機+20余套伺服工位，部件壽命難以精確管理；  

3) 數據割裂：PLC、MES、質檢系統獨立運行，無法形成閉環。  

傳統MES只能做到事后統計，難以實時干預。數字孿生技術通過“物理-虛擬”雙向映射，為上述問題提供了新的解決思路。  

2 系統總體架構  

3 數據模型與數據庫設計  

數據庫采用“一機一庫”模式，核心表清單如表1所示（節選）。  

表1 關鍵業務表及作用  

通過InfluxDB存儲高頻時序數據（10 Hz），MySQL存儲關系維度，實現冷熱數據分層。  

4 數字孿生關鍵技術  

4.1 工藝孿生模型  

- 機理模型：基于PE（Pressure-Expansion）方程建立鼓肩膨脹-材料應力耦合模型；  

- 數據模型：采用XGBoost對120維步序數據進行回歸，預測下一周期時長，MAPE<3 %。  

4.2 部件壽命預測  

- 規則：t_machine_parts_life 同時支持“時間壽命”與“次數壽命”，取min()作為剩余壽命；  

- AI：LSTM對歷史載荷譜進行訓練，預測精度提升至97 %。  

4.3 3D可視化引擎  

- Unity3D實時驅動>3萬個Mesh，幀率≥30 FPS；  

- 支持VR/AR模式，可在Oculus Quest中遠程巡檢。  

5 系統功能與實現  

5.1 設備儀表板  

實時展示：當前規格、班組生產率、最近循環周期、工位瓶頸（圖略）。  

5.2 部件壽命管理  

- 壽命百分比閾值可配置，低于設定值自動觸發短信/釘釘；  

- 提供“一鍵重置壽命”功能，需二次密碼確認，避免誤操作。  

5.3 產量分析  

- 支持日/周/月多維度切換，圖表聯動；  

- 引入“節拍分布”概念，將秒級周期聚合為小時級產能，實現快速定位瓶頸工位。  

5.4 故障報警  

- 采用“事件編號+EM+部套”三維索引，3 s內完成億級記錄檢索；  

- 提供錯誤排行榜、報警同比環比分析，輔助設備工程師精準定位。  

5.5 3D工藝&孿生大屏  

- 工藝展示：以動畫形式呈現帶束層貼合、胎面纏繞等關鍵步驟；  

- 孿生大屏：實時映射鼓肩位移、伺服扭矩，實現“虛實同步”。  

6 試點驗證與效果  

6.1 試點環境  

- 機型：57''巨胎二次法成型機；  

- 運行周期：2023-11-1 至 2025-08-31，共601天。  

6.2 關鍵指標  

- 產量：平均日產由5.5條提升至6.3條；  

- 質量：胎胚均勻性指數CV值下降12 %；  

- 故障停機：由每月11.2 h降至3.4 h；  

- 追溯：實現單胎-工序-參數-部件的4級追溯，查詢耗時<1 s。  

7 結論與展望  

本文構建的G-OTR成型機3D數字孿生系統，已在某橡膠廠三期成型車間成功落地，顯著提升了產能與質量。未來將：  

1) 引入強化學習算法，實現工藝參數的自適應優化；  

2) 擴展至硫化、檢測工序，打造G-OTR全生命周期數字孿生工廠。  

參考文獻  

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[1] Tao F, Qi Q. Make more digital twins[J]. Nature, 2022, 612: 26-28.  

[2] 王飛躍. 平行控制與數字孿生：邁向工業5.0[J]. 自動化學報, 2023, 49(1): 1-11.

論文作者：張文標、何維榕、王曉稷、盧金洪