基于流程的数字孪生，提高工业化施工效率

长期以来，美国的建筑业一直是一个有利可图的行业，在过去的100年里，几乎没有有意义的创新，目的是提高建设速度并降低成本。不断增长的劳动力和供应链挑战，以及对建造更好建筑的压倒性需求，为工业化建筑（IC）提供了获得更大市场份额的机会。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中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过程和工具，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源效率技术集成到模块化建筑中，几乎没有额外的交货时间和初始成本。

工业化建设的需求

当美国努力跟上必要的建设速度时，项目正在外包给其他国家的公司，这些公司能够在更短的时间内完成工作。美国建筑业的现代化对于保持当地就业机会和各州数十亿美元从未如此重要。2019年，场外施工仅占美国1.3万亿美元总建筑价值中的500亿美元（其余部分由材料和劳动力占主导地位）。有明显的改进余地;然而，建筑业一直厌恶风险，几乎没有研发投资。

美国的施工过程在很大程度上仍然是手工的，包括在模块化工厂内。许多模块化单元仍然像现场过程一样采用棒状框架。这并不是说模块化没有效率更高，而是美国200+模块化工厂中的许多需要考虑新的工艺和产品，以便从目前的现场心态转向更可控，标准化和可重复的制造心态。

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通常，在场外施工中会发现以下一个或多个元素：

• 组件：可以组合在一起以构成完整系统和/或组件（如桁架或竖框）的元件。

• 组件：安装后需要最少饰面的大型建筑构件，例如地板或外墙板。

• 模块：完整的建筑模块在现场安装后几乎不需要额外的表面处理。这可能包括但不限于酒店、医院病房、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。在制造车间收集的与生产过程相关的工厂数据很少，因此很难知道从哪里开始优化过程。这种差距，即“看不见的工厂困境”，是虚拟数字孪生与传感器一起可以开始为更好的决策提供信息并消除瓶颈的地方。

数字孪生

数字孪生只是流程、产品或服务的虚拟模型，可实现虚拟世界和物理世界的配对。它在数据分析和系统监控方面非常有用，可以在成本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遇，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）。

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目前数字孪生在AEC中的使用主要围绕建筑运营和维护（Qiuchen等人，2020）和项目管理的施工时间表（Yusen等人，2018），主要关注建筑产品。我们专注于建筑过程。

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的数据的高级概念。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建。

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、可用设备、劳动力或人力以及所涉及的材料。

结果是离散事件模拟 （DES），这是一种将流程模拟为依赖于资源可用性的离散活动的方法。DES是对工厂车间发生的事情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。通过基本的虚拟模型，工厂经理可以更改工人或工位的数量，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。

使用离散事件模拟测量和优化基线性能的步骤

1. 工厂信息模型 （FIM） 首先使用离散事件模拟和虚拟现实创建。FIM 是模块化建筑工厂的数字表示形式，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中通常进行的体育活动库，其中包括以下活动：

一个。人类劳动者锤击，使用射钉枪，行走，搬运负载

b.起重机提升、移动和降低负载

c.叉车装载、移动和卸载物料

3. 工厂车间每个明确标记的物理工作区创建一个工作站库，该工作区是为在构建模块化单元时执行一组特定活动而保留的。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。这样可以深入了解工厂中的资源分配和过程性能，并提供可以直接输入到工厂模型中的数据，以便进行进一步的分析和预测。

4. 可以使用各种传感器更新模型，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。使用机器学习方法训练获得的数据，以确定是否可以确定单元的当前站和状态（空闲/忙碌/移动）。这样可以计算每个站点上每个盒子的时间，并可以直接用作概览模型的输入，以预测工厂性能（使用测试数据的预测准确率为94%）。

利用基于流程的数字孪生来改进工厂和产品

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层次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，他们都能够在实时场景中虚拟地看到收益或后果，并对工厂进行性能改进。

将能源效率融入工业化建筑

我们不仅在开发有利于建筑工业化的方法，以提高生产力。除了先进的制造工具和流程效率战略外，我们还在考虑将能效战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源效率集成。

过程分析路线图

下图显示了模块化建筑工厂整体分析的设想工作流程。目标是根据生产模块的时间和成本来量化生产线的性能，以及能源效率（EE）策略提供的能源效益。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 将预加载一个包含常见活动、工作站和底层流程的库，以及工厂本身的布局。

然后，FIM将采用将要建造的模块化单元的基于工业基础类（IFC）的建筑信息模型（BIM）以及正在考虑的EE策略作为输入。请注意，IFC 有助于在兼容 IFC 的软件应用程序之间共享和交换信息，例如将 BIM 直接导入其他工具（例如 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之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方面的作用。

交付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异地模块化建筑工厂中。这些策略包括先进的围护技术、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。作为由国家可再生能源实验室领导的这项研究项目的一部分，我们正在分析每种策略的产品流程改进。

基于气溶胶的工厂密封工艺，可提高建筑产品的气密性

传感器和摄像头正被用于与体积建筑公司合作，在模块化单元的工厂内空气密封期间进行时间和运动研究。工厂内数据收集可作为离散事件仿真模型的时间、成本和最终气密性的输入。使用现场密封基线，分析显示起始ACH低于现场，并且准备和密封时间缩短了40%-60%。由于密封时间明显加快，异地密封可降低成本 40%。

使用来自工厂试点演示、离散事件模拟建模和基于过程的数字孪生的数据进行此类比较分析，也正在针对其他已确定的策略进行。

厂内墙框

正在研究的另一种包络策略是使用热断裂螺柱在工厂内添加绝缘，而不是在现场添加连续绝缘。如果策略满足与基线范围相同或更好的产品效率，则关键绩效指标保持不变。

集中式 MEP 系统与单元内集成 MEP 吊舱

单元内集成的MEP吊舱将实现公寓隔间化，而不是集中式MEP系统。与传统建筑不同，几乎所有的MEP系统都可以在现场安装之前在单个场外设施中制造。我们正在通过国家可再生能源实验室园区的试点演示和原型设计来收集该战略的数据收集。

自动化集成和持续改进

作为这项研究的一部分，我们正在开发一种基于流程的数字孪生的固有能力，为将自动化引入工厂的主要手动施工流程提供指导。模块化建筑工厂的工艺工程师可以通过首先了解自动化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工厂生产线的完全手动框架站和人工监督的机器冥想框架站之间进行拖放交换。

正在进行的研究项目试图在建筑行业内启动一个流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经验。通过这种方式，我们的目标是确保更广泛地采用这些手段、方法和新颖的工具，通过确保提高建筑施工流程的生产力、质量和可负担性，提供更健康、更实惠和更节能的产品。

总之，美国建筑业偏向于现场施工。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更有效地执行高度重复的施工活动，节省大量成本、劳动力和时间，但需要强大的工具，如基于流程的数字孪生，才能真正实现我们的行业转型和工业化。

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Joseph Louis博士的研究兴趣在于施工运营背景下的模拟，可视化和自动化的交叉点。他利用这些领域的概念，为施工经理提供更好的方法来规划、监控和控制他们的运营，以提高安全性、最大限度地提高生产力并最大限度地减少设备闲置时间。路易斯博士热衷于与更广泛的社区互动，并组织了大学水平的TEDx讲座。

Ankur Podder于2019年加入NREL的工业化建筑创新（ICI）团队，专注于建筑的先进制造和集成科学。他的研究工作旨在促进永久性模块化建筑工厂生产过程中各种能源效率策略和分布式能源的整合。他的工作涉及将工厂信息建模和建筑信息建模融入NREL的建筑能源建模功能的战略，以及加速即将推出的模块化净零能耗建筑中的整个建筑系统集成。

Colby Swanson是一位连续创业者，创新战略家和建筑技术专家，他在建筑行业工作了20多年，对建筑空间有360度的了解。他目前是Momentum Innovation Group（MIG）的管理合伙人，这是一家创新咨询公司，帮助客户推动业务转型，并找到看不见的机会和增长领域。他还担任模块化动员联盟的主任，该联盟是15 +模块化建筑公司，拥有二十多家工厂的全国网络。