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以阵列天线、卫星等复杂产品离散装配车间为例，其装配过程多以流程为主进行组织生产，可以通过工作流技术实现装配过程的可视化建模，如图3.10所示。可视化建模步骤如下。
（1）在工艺设计阶段，工艺师创建装配工艺流程图，装配工艺流程图由一个个装配流程节点通过并行、串行及连接线组成。
（2）工艺师对每个装配流程节点加载节点基本信息（包括名称、额定工时、是否是关键节点等）、工艺卡信息（包括工序、工步等）、物料清单信息（也称物料配套信息，包括零部件清单、标准件清单、元器件清单、主辅料清单、工装工具清单等）、检验信息（如质量控制内容和要求、关键工序控制卡、自定义表格等）、其他信息（如工艺简图、三维装配动画等）等结构化工艺信息。
（3）在生产调度阶段，车间调度员将装配计划细分为装配任务，并为装配任务添加班组、工位、开工时间、完工时间等装配资源约束和时间约束。将装配计划和装配任务与装配工艺流程图关联，针对计划和任务下的每个具体产品，都生成一个流程化的、由一系列装配流程节点组成的装配工艺流程图，从而完成装配工艺流程向具体的车间实际装配流程的实例化转变。
（4）在现场装配阶段，装配人员按照装配流程图进行装配操作时，通过所加载的信息对装配流程节点进行信息集成和展示，进而用来指导现场的装配生产。在装配过程中按照工艺规程采集相应的数据并与装配流程中的节点进行关联，包括完工信息、实做工时、视频图像、实做物料、技术状态、质量等数据。通过控制装配流程节点就可以实现对整个产品装配过程的控制和对产品装配数据的管理。
图3.10 基于工作流技术的装配过程可视化模型
在此基础上，建立以流程为核心、以装配活动节点为管理对象的产品装配工艺设计数据与装配执行数据组织模型，如图3.11所示。该模型符合复杂产品的装配特点，有利于工艺数据和过程数据的集成管理。
在装配工艺阶段，通过装配工艺流程图和装配流程节点实现工艺信息（工艺卡、检验、装配资源）的结构化组织，并且装配工艺流程图与装配物料清单（BOM）节点关联，为实现基于BOM的装配工艺数据管理奠定基础。装配流程节点代表具体的装配活动，是装配流程图的基本组成元素。
在装配执行阶段，通过实例化的装配流程图和实例化的装配流程节点实现装配过程信息（工艺执行信息、实做工时信息、质量信息等）的结构化关联管理，并且装配过程信息是工艺设计信息的实例化映射对象。例如，实例化的装配流程图是装配工艺流程图的实例化映射对象；实例化的装配流程节点是装配流程节点的实例化映射对象；装配资源使用信息是装配资源的实例化映射对象；实测质量记录信息是装配质量要求的实例化映射对象等。其中装配对象使用信息和装配资源使用信息是实做物料数据的重要组成部分，包括配套物料使用信息、工装工具使用信息和主辅材料使用信息等。
图3.11 基于工作流技术的产品装配工艺设计数据与装配执行数据组织模型
复杂产品研制中的装配工艺通常不稳定，装配现场存在许多反向作业、工艺更改和返工返修等逆向过程，产生了大量的中间状态数据，通过数据版本关联可实现对这些中间状态数据的管理。
产品装配数据版本是指装配信息在一定时间内保持相对稳定的数据状态，记录了装配数据伴随装配周期的演变过程，主要包括产品设计数据版本、装配工艺数据版本及装配过程数据版本。数据版本的演变是指在原有数据版本的基础上，生成一份新的数据版本作为对原有数据版本的修改、补充或替换，新版本与原版本之间相互独立又相互关联。数据版本关联是指同一对象的各个数据版本之间存在的关联关系，是实现数据版本管理和追溯的前提。产品设计数据版本包括两个部分：一是组成产品的零部组件及其关联设计文件（三维模型、二维图纸、文档）在多级审批过程中导致的版本升级，称为小版本升级；二是产品设计信息处于发布状态时针对设计问题的更改导致的数据版本升级，称为大版本升级。装配工艺数据版本也包括两个部分：一是在装配工艺设计阶段，装配工艺文件在多级审批过程中导致的小版本升级；二是在装配执行阶段，装配现场技术问题的出现（包括设计变更和工艺变更）导致的大版本升级。其中，小版本用“小写字母+顺序号”来标识，如a.1，a.2，……；大版本用“大写字母”标识，如A，B，……。当小版本从审批状态变为发放状态时，版本升级为大版本，如从b.3升级为B.3。由于工艺审批通过后才能开展生产，因此，装配过程数据版本号与工艺文件版本号是一致的。
当前，国内外学者针对产品设计数据版本和装配工艺数据版本的管理进行了大量的研究，但对逆向过程的产品设计数据版本和装配工艺数据版本的管理研究成果较少。逆向过程主要包括设计变更、工艺变更、临时工艺和工艺划改。其中，设计变更是指用新的产品设计结构来替代原有产品设计结构；工艺变更是指用新工艺替代旧工艺（工艺大版本发生变更），装配人员在新工艺的指导下进行装配操作；临时工艺是对旧工艺的补充工艺；工艺划改是指在工艺、检验等环节人员确认的前提下，操作人员在车间现场直接对工艺内容进行少量修改的行为。逆向过程的产品设计数据版本演变过程较为简单，只需要对大版本进行升级即可，如从B版本升级到C版本。逆向过程的工艺数据版本演变过程较为复杂，为此采用“<设计版本号><工艺版本号><临时工艺版本号><工艺划改版本号>”的版本命名规则，形成线性结构与树形结构相结合的数据版本关联模型，如图3.12所示。
图3.12 线性结构与树形结构相结合的数据版本关联模型
逆向流程的产品设计数据版本和装配工艺数据版本管理模型表示了产品设计数据版本、装配工艺数据版本、临时装配工艺数据版本、装配工艺数据划改版本之间的层级父子关联关系，大版本与小版本之间的关联关系，以及同一层级之间存在的父子关联关系。例如，产品设计数据版本B是产品设计数据版本A的父版本，装配工艺数据版本B是装配工艺数据版本A的父版本。产品在装配过程中出现的问题（包括技术问题、质量问题）是触发流程更改，导致产品设计数据版本和装配工艺数据版本变更的主要原因。通过现场问题处理单实现同一层级版本之间的关联，实现闭环的版本控制流程，其中同一层级版本之间的关联及闭环控制流程如图3.13所示。
图3.13 同一层级版本之间的关联及闭环控制流程
基于上述对复杂产品装配数据组织及版本管理和数字孪生的装配过程同步建模的分析，本节提出了一种基于数字孪生的复杂产品装配数据层次化管理与追溯方法。该方法通过构建涵盖产品设计、工艺设计和装配执行的产品装配结构树（或作产品装配BOM），实现对产品各环节、全要素、全过程装配数据和版本数据的管理。在此基础上，建立产品数字孪生体中各模型与装配BOM中各节点之间的映射关系，从而实现基于数字孪生的产品装配数据层次化管理与追溯。
产品装配结构树是产品结构管理在装配生产中的具体应用，每一个具体的产品都对应一个产品装配BOM。以某航天器为例，其装配BOM的层次结构从上到下依次包括型号、研制阶段、产品、组（部）件和零件。使用产品数字孪生体和装配BOM进行数据的管理，一方面符合装配企业内部的运作过程，易于理解和使用；另一方面将企业内大量数据的管理归结为产品对象和模型的管理，降低了管理的复杂度。基于数字孪生的复杂产品装配数据层次化管理与追溯模型如图3.14所示。
图3.14 基于数字孪生的复杂产品装配数据层次化管理与追溯模型
基于Sim3D视景仿真图形渲染引擎，通过3D车间可视化与UI数据可视化对车间要素进行建模和场景布置，在此基础上建立融合数据与数字孪生模型间的映射关系，从二维全要素和全业务运行状态、三维全过程两个方面综合反映复杂离散制造车间的运行情况，实现对物理车间的可视化同步运行和全局监控。二维全要素和全业务运行状态监控主要通过建立车间多层级电子监控看板来实现，其在实时数据的驱动下更新相关数据及统计信息和预测信息，如任务进度信息、物料使用情况、工序完成情况、环境状态等实时状态；瓶颈资源、预计完工时间、关键质量特性预测值等预测信息。三维全过程监控，主要是基于所构建的车间数字孪生体模型，分别针对车间物料流转、产品工艺状态变化、设备运行和人物动作等进行虚实同步映射，实现对车间运行过程的数字化镜像，如图3.15所示。
图3.15 基于实时信息的装配车间运行过程同步映射
（1）车间物料流转映射
车间物料流转映射包含产品在车间内及工位间的流转运输过程，依照装配工艺流程来控制物料及产品在车间数字孪生模型中的物流。根据在制品和物料的实时位置生成车间事件，并作为决策点规则地整合至车间运行逻辑模型，在与对应的三维几何模型关联后，对实时更新的位置信息进行插值处理，进而拟合出连续的物流过程，实现实时位置数据驱动的车间物料流转的同步映射。同时，根据相应的调度算法，实时修改生产调度规则，辅助现场操作人员进行决策。
（2）产品工艺状态变化映射
产品工艺状态变化映射即产品模型在产品不同装配工艺阶段的实时动态展示。一方面根据工艺流程、工序完成情况和物料使用情况等数据确定正在进行的工序和装配进度，并在工序完成后将产品的三维模型转换成相应工艺阶段的模型。另一方面，根据所采集的检测数据或工艺过程数据如插装压力、形变、位移等数据，通过产品模型修正或重构、状态更新、数据可视等方式对工艺状态进行实时展示，从而实时更新产品装配线的运行状态。
（3）设备运行动作映射
设备运行动作映射根据设备模型的父子关系，将设备运行动作转化为设备子节点的旋转和平移变换动作。设备的启动和停止信号分别作为设备监控的开始和结束，再通过各级节点的动作数据来控制父节点模型带动子节点模型同步运动，依次进行，直至终端节点。针对复杂设备的动作，通过建立位姿转换矩阵，即根据各级子节点模型自身的位姿确定图形变换中的位姿转换矩阵。针对设备的运行状态，将所采集的设备运行参数映射在设备的三维模型上，并结合相应的设备状态参数指标对装配设备运行状态进行分级，从而量化设备的运行状态，可视化显示设备状态及运行趋势，并对出现的异常情况进行报警。
（4）人物运行动作映射
人物运行动作映射通过建立抽象人体关键骨骼作为连杆来构建人物三维模型，此后对人物骨骼的连接关系进行绑定约束，实现人物模型的运动机能，最后根据状态转移算法使用实时数据驱动状态机运行，从而驱动模型本体与人物运行动作的同步。
此外，针对车间生产要素和业务，建立车间多层次二维可视化监控看板，实现对车间全要素和全业务运行状态的可视化监控，如图3.16所示。
图3.16 车间多层次二维可视化监控看板的构建流程
车间多层次二维可视化监控看板主要针对车间、产品、设备、人员4个维度，其数据源主要包括针对车间的计划数据、物流数据、温湿度等环境数据；针对产品的完工数据、实做工时、实做物料、订单数据、多媒体数据、检测数据等；针对设备的运行状态、运行参数、利用率等数据；针对人的人员状态数据；位置数据、在岗数据、工时数据等。
车间多层次二维可视化监控看板具体实现流程如下。
（1）数据获取层。针对实际需求，选择具体的信息查询规则，从数据库中获取相应的数据。
（2）信息增值层。对数据进行增值处理，根据预先封装好的数据处理和统计算法进行计算。
（3）消息处理层。对不同的状态信息触发不同的消息处理方式，进而配置不同的展示效果，包括在界面常显的看板、三维面板、通过人机交互显示隐藏的状态面板和针对异常数据的警告弹窗等。其中，任务进度完成情况、评估指标预测情况、环境感知数据采用界面直接展示的方式，车间制造资源的实时状态、设备运行参数、产品工艺状态等信息以人机交互的方式展示，瓶颈信息和异常消息通过警告弹窗进行提醒。
（4）车间二维看板监控内容。二维看板提供车间生产要素的详细状态信息，是车间内各实体要素和虚拟要素的关联和衍生，具体各要素的状态展示信息参考车间数据管理模型进行设计，主要包括任务进度完成情况、评估指标预测情况、设备运行参数、产品工艺状态、异常瓶颈信息5类内容。
目前，对于阵列天线这类复杂机电产品而言，对其装配质量的研究多集中于产品的零部件设计，装配质量的决策也是从最终的测试指标出发的，如装配精度及电磁性能等，却忽略了装配过程数据。因此，本章提出了基于孪生车间的机—电—磁耦合智能仿真及装配性能在线精准预测方法。该方法以现场数据、试验数据及仿真数据为依据，从多角度揭示装配过程数据对装配质量的影响，使用仿真技术得到影响装配质量特性的相关仿真值，为阵列天线的装配质量预测与优化提供了基础。