自动化产线仿真与优化升级

需求背景

自动化产线依赖物理调试与人工经验优化，换型效率低且故障预判不足，导致新品导入周期超45天，设备综合效率（OEE）仅65%。传统离散仿真模型精度不足±85%，无法精准预测多机器人协同节拍冲突与物流瓶颈

需解决的主要技术难题

解决机械动力学、物流系统与控制逻辑的跨尺度耦合仿真；突破物理产线每秒万级数据点与虚拟模型的毫秒级闭环交互；在数字孪生体中集成强化学习算法，实现动态节拍自优化；兼容AGV集群调度、人机协作等非线性生产逻辑

期望实现的主要技术目标

设备节拍仿真误差 ≤ ±3%

数字孪体数据刷新周期 ≤ 100ms

支持200+设备节点并发仿真

仿真运算加速比 ≥ 10:1

产能提升幅度 ≥ 15%

动态调度优化响应时间 ≤ 1秒