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在过去的 100 年里，美国的建筑业长期以来一直是一个有利可图的行业，几乎没有有意义的创新来提高建设速度、降低建设成本。日益增长的劳动力和供应链挑战，以及建造更好建筑的迫切需求，为工业化建筑获得更大的市场份额提供了机会。通过使用数字孪生优化工厂流程和材料改进以提高生产力对于使利益相关者能够分析工厂生产线的潜在费用和中断至关重要。
本文讨论了用于创建模块化建筑工厂数字孪生的流程和工具，以及如何使用它来改善整体工厂生产。我们还将展示一个正在进行的项目的初步结果，该项目使用数字孪生将能效技术集成到模块化建筑中，几乎没有或没有额外的交付时间和初始成本。
1、工业化建设的需要
尽管美国努力跟上必要的建设速度，但项目正在离岸外包给其他国家的公司，这些公司能够在更快的时间内完成工作。美国建筑业的现代化对于保持当地就业和各州数十亿美元的价值从未像现在这样重要。2019 年，在美国 1.3 万亿美元的总建设价值中，场外建设仅占 500 亿美元（其余部分为材料和劳动力）。有明显的改进空间，然而，建筑行业一直在规避风险，几乎没有研发投资。
美国的建设过程在很大程度上仍然是手动的，包括在模块化工厂内部。许多模块化单元仍然非常类似于现场工艺。这并不是说模块化效率不高，而是美国 200 多家模块化工厂中的许多需要考虑新的工艺和产品，以便从他们目前的现场心态转向更加可控、标准化和可重复的制造心态。
通常，在场外施工中会发现以下一项或多项要素：
- 组件：可以组合在一起构成完整系统和/或组件的元素，例如桁架或竖梃。
- 组件：安装后需要最少饰面的大型建筑构件，例如地板或外墙面板。
- 模块：现场安装后几乎不需要额外饰面的完整建筑模块。这可以包括但不限于酒店、病房、多户住宅和宿舍。
任何工厂的目标都是不断优化生产以提高产量，同时管理成本和质量。与制造车间的生产过程相关的工厂数据非常少，因此很难知道从哪里开始优化过程。这种差距，即隐形工厂困境，是虚拟数字孪生与传感器可以开始为更好的决策制定提供信息并消除瓶颈的地方。
2、数字孪生
数字孪生只是一个流程、产品或服务的虚拟模型，它支持虚拟世界和物理世界的配对。它在数据分析和系统监控中很有用，可以在代价高昂的费用或中断发生之前减轻它们。数字孪生用于通过模拟开发未来流程或新机会，并已用于许多行业，包括太空、能源、汽车、石油和天然气、医疗保健、农业，甚至城市规划（新加坡有一个数字孪生）。
目前在 AEC 中数字孪生的使用主要围绕建筑运营和维护（Qiuchen 等人，2020 年）和项目管理的施工进度表（Yusen 等人，2018 年），主要集中在建筑产品上。我们专注于生产过程。
上图显示了从工厂、其资源和最终构建的模块收集各种类型数据的高级概念。该信息用于更新整个工厂流程的数字孪生。所有这些都是为了通过分析来自现实世界的数据并在数字孪生中执行各种优化来改进模块的构造。
直到最近，还没有真正的方法来分析工厂的各种元素如何组合在一起并创建模块。为了为模块化工厂开发流程数字孪生，需要考虑四个要素：工厂空间；可用的设备；劳工或人类工人；以及所涉及的材料。
结果是离散事件模拟（DES），一种将过程模拟为依赖于资源可用性的离散活动的方法。DES 是对工厂车间所发生情况的高度详细和忠实的虚拟表示（下图），描绘了人类工人如何处理材料并与工厂中的设备进行交互。借助基本的虚拟模型，工厂经理可以更改工人或工作站的数量，并接收有关更改将如何影响构建时间以及空间和资源使用的真实数据。
3、使用离散事件模拟
使用离散事件仿真来测量和优化基准性能的步骤如下：
1. 首先使用离散事件模拟和虚拟现实创建工厂信息模型 (FIM) 。FIM 是模块化建筑工厂的数字表示，它集成了有关其物理布局、多个异构资源之间的交互以及底层流程图的信息。更准确地说，它是工厂的动态虚拟模型，不仅仅是其各个组件的总和，包括 IC 工厂车间和设备的静态 3D CAD 模型，以及工艺流程的非可视化示意图。
2. 必须制作和编目工厂通常进行的活动库，其中包括以下活动：
a) 人工操作如敲打、使用钉枪、行走、搬运货物
b) 起重机提升、移动和降低负载
c) 叉车装载、移动和卸载材料
3. 为工厂车间每个明确标记的物理工作空间创建一个站点库，为执行模块化单元构建中的一组特定活动而保留。正在测试计算机视觉以跟踪不同站点中模块化单元的存在。这允许对工厂中的资源分配和流程性能进行深入了解，并提供可直接输入工厂模型的数据，以进行进一步的分析和预测。
4. 模型可以使用各种传感器进行更新，这些传感器可以自动测量并向数字模型报告性能，以提供见解和预测。我们目前正在测试惯性测量单元 (IMU) 以检测模块的振动和运动。使用机器学习方法对获得的数据进行训练，以确定是否可以确定单元的当前站点和状态（空闲/忙碌/移动）。这可以计算每个站点的每个盒子的时间，并且可以直接用作概览模型的输入来预测工厂性能（使用测试数据的预测准确率为 94%）。
DES 模型的主要元素（左）；DES 模型的一小部分使用可用资源（中心）；增加活动和资源以建立更大的业务（右）。在实时模式下，模拟将演示活动如何开始、它们如何与之前的活动结束相互依赖，以及资源的可用性。
4、利用基于流程的数字孪生改进工厂和产品
在数字孪生中可视化工厂流程将使所有利益相关者能够在更大的层面上与决策过程进行交互。无论是材料变更、工厂流程还是自动化实施，他们都将能够在实时场景中虚拟地看到收益或后果，并改进工厂的性能。
5、将能源效率融入工业化建设
我们不仅在开发有利于建筑工业化以提高生产力的方法。除了先进的制造工具和流程效率策略外，我们还在考虑将能源效率策略整合到我们的研究中。这种新颖的集成工作流程可以在整个行业中得到利用，以确保在永久性模块化施工期间更广泛地采用能效集成。
6、过程分析路线图
模块化建筑工厂整体分析的设想工作流程如下图所示。目标是量化生产线在生产模块的时间和成本方面的性能，以及能源效率 (EE) 战略提供的能源效益。工厂信息模型将与现有的建筑能源模型 (BEM) 一起工作，以提供过程性能分析。FIM 将预装一个包含常见活动、工作站和基础流程的库，以及工厂本身的布局。
然后，FIM 将输入要建造的模块化单元的基于行业基础等级 (IFC) 的建筑信息模型 (BIM)，以及正在考虑的 EE 策略。请注意，IFC 促进了与 IFC 兼容的软件应用程序之间的信息共享和交换，例如将BIM直接导入其他工具（如 Unity3D 和 EnergyPlus）的能力。BIM 技术允许用户创建物理建筑物的数字表示。虚拟设计和施工 (VDC) 是一种类似的技术，但目的不同，因为它允许公司在破土动工前从头到尾分析施工计划。
当制造商将 EE 策略引入装配线时，FIM 的结果将在成本和时间影响方面提供。以下小节将描述 FIM 的每个组件在产生所需的分析结果中的作用。
7、提供高效建筑的集成工作流程
来自设计的BIM模型的输入，包括能源效率策略和建筑构件的几何和非几何数据，可以使用离散事件模拟建模进行有效分析。成本、时间和能源效率改进的关键绩效指标是特定于每个策略的输出。
目前正在研究的利用基于流程的数字孪生的选定策略很容易集成到场外模块化建筑工厂中。这些策略包括先进的围护结构技术、智能公寓控制平台、集成机械吊舱和工厂组装的建筑太阳能系统。作为这个由国家可再生能源实验室领导的研究项目的一部分，我们正在分析每个策略的产品工艺改进。
8、密封工艺用于提高建筑产品的气密性
与 Volumetric Building Companies 合作，传感器和摄像头被用于在模块化单元的工厂内空气密封期间执行时间和运动研究。工厂内数据收集用作离散事件模拟模型的时间、成本和最终气密性的输入。使用现场密封的基线分析表明，起始 ACH 低于现场，并且准备和密封时间减少了 40%-60%。由于密封时间显着加快，场外密封可将成本降低 40%。
使用来自工厂试点演示、离散事件模拟建模和基于流程的数字孪生的数据的此类比较分析也正在针对其他已确定的策略进行。
9、工厂内墙框架
正在研究的另一种封套策略是在工厂内使用热断螺柱添加绝缘材料，而不是在现场添加连续绝缘材料。鉴于策略满足与基线信封相同或更好的产品效率，关键性能指标保持不变。
10、集中式 MEP 系统与单元内集成 MEP 吊舱
与集中式 MEP 系统相反，单元内集成 MEP 吊舱将实现公寓分隔。与传统建筑不同，几乎所有 MEP 系统都可以在现场单元内安装之前在单个场外设施中制造。我们正在通过在国家可再生能源实验室园区进行试点示范和原型设计来收集这一战略的数据。
11、自动化集成和持续改进
作为这项研究的一部分，我们正在开发基于流程的数字孪生的固有能力，以指导将自动化引入工厂中主要的手动施工流程。模块化建筑工厂的工艺工程师可以通过首先了解其对数字孪生环境中性能指标的影响来逐步提高自动化水平。例如，该功能将允许用户在同一条工厂生产线的全手动框架站和人工监督的机器协调框架站之间拖放交换。
正在进行的研究项目试图在建筑行业内启动一个过程产品创新的共享开发平台，通过该平台，广泛的利益相关者可以参与并利用基于数字孪生的优化改进的学习。通过这一点，我们的目标是确保更广泛地采用这些手段、方法和新工具，通过确保提高建筑施工过程的生产力、质量和可负担性来提供更健康、更实惠和节能的产品。
总之，美国建筑业倾向于现场施工。重新平衡更多的场外实践对于应对当前的行业挑战至关重要。场外建筑行业有能力以显着的成本、劳动力和时间节省更有效地执行高度重复的建筑活动，但需要像基于流程的数字孪生这样的强大工具来真正实现行业转型和工业化。
原文链接：Process-Based Digital Twin for Industrialized Construction Efficiencies
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