数字赋能 海口印刷“智造”再升级

随着中国印刷业智能化建设的逐步深入，数字化基础较好的印刷企业开始探索构建信息双向驱动下的智能印刷工厂。基于运维数据和预测分析，推动印刷生产过程中设计、印制、储运、服务，企业经营过程中控制、执行、管理、决策的全面智能化，逐步实现生产过程深度优化和经营管理智能决策。对龙头企业而言，协同产业链要素对印刷生产中关键使能技术开展先行先试，积极推动数字孪生等新技术的应用是重要任务。海口印刷

　　数字孪生：

　　实现智能制造的关键

　　数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成精确映射，从而反映相对应的物理实体的全生命周期过程。该技术的关键在于数据的获取和映射的建立。

　　按照表现形态，数字孪生技术以产品为主线，贯穿了产品生命周期中的设计、制造以及服务等不同阶段，并在不同阶段引入不同要素，形成了不同阶段的表现形态。

　　按照技术层级，数字孪生可分为5个技术层级。初级数字孪生表征为数字化模型，主要目标是实现物理对象的可视化。中级数字孪生包括数据描述、数据融合，主要目标是基于动态数据驱动建立物理世界和数字空间之间的数据联系。高级数字孪生包括动态孪生、自主孪生，主要目标是实现实时场景下的数字孪生应用。目前，中级数字孪生是工业领域数字孪生研究与应用的重点。

　　三个层面：

　　智能工厂创新应用

　　根据行业属性和智能工厂建设需求，数字孪生在印刷行业应用可以按照对象、目标的不同，分为三个层面：基于信息融合实现印刷装备状态预测、基于数据驱动实现印刷车间瓶颈分析，以及基于诊断分析实现印刷企业的决策支持。

　　随着印刷业智能化的深入推进，工业大数据成为印刷设备智能化的重要引擎，是驱动印刷生产、服务运维智能化的关键要素。以天津长荣10色凹版印刷机为研究对象，分析凹版印刷机的套准状态与设备各关键数据的相关性，通过采集传感器、印品质量等实时数据，以及初始状态等离线数据，基于改进的多色集合理论构建印刷机数字孪生模型，可为数字孪生在印刷设备上的应用提供有益探索。

　　基于生产数据的车间运维，能够克服传统车间生产维护方法的局限性，实现数据驱动下印刷生产流程再造和生产资源优化配置。以昆山科望印刷车间为对象，构建印刷车间数字孪生模型，基于车间数据的采集分析设备综合效率及车间瓶颈，可构建以数据驱动生产管理的持续改善机制。这种通过对智能印刷车间需求分析，基于数字孪生技术实现离散制造系统仿真，通过对车间运行状态的监测与调控，预测分析车间生产运行过程中的动态性能，将对生产瓶颈提出合理的解决方法，更好地指导车间生产、辅助决策。

　　企业智能化建设是系统工程，需要软件与硬件的融合应用。根据印刷行业智能化的发展现状、印刷工厂的智能化建设现状和未来目标建立一个可供参考的模型，制定诊断评估系统，对于推进印刷行业数字化转型、智能化建设具有实际意义。依据行业标准《印刷智能工厂参考模型》，通过建立智能印厂诊断评估模型、诊断评价指标体系，通过企业自评和专家评估，基于评测数据确定印刷企业的智能等级，从而为企业智能化规划提供决策支撑。这种基于数字孪生思想建立具体印刷企业的细粒度数字能力画像，是数字孪生在印刷智能工厂建设中的另一类应用。

　　逐步探索：

　　解决系列瓶颈问题

　　作为智能制造的前沿技术，数字孪生在细分行业的具体应用尚在探索期。针对不同的应用场景，数字孪生模型的建模方法包括建立机理模型，以及应用人工智能、多学科仿真与优化、工艺仿真和工厂仿真等技术。

　　对于极度离散型制造的印刷加工生产，发挥数字孪生技术在印刷智能工厂建设的价值还需要解决一系列关键问题，包括印刷制造复杂程度高，工作机理模型有待建立；印刷生产离散程度高，数字采集能力有待强化；印刷过程大数据欠缺，数据分析方法有待探索；印刷领域研究力量弱，理论与实践结合有待加强。万物皆可孪生，应用前景广阔。在这场新的技术和管理的升级与变革中，“但凡人能想象之事，必有人能将其实现”。