又一个用 Claude 做的产线仿真，太全面了。
mrf-shiftlab 把一套可回收物分拣中心搬进了浏览器：塑料瓶线、纺织品线、纸板存储和车辆动线共用一条 130 秒的班次时间轴，设备状态、物料位置、看板数据全部联动。对要做产线仿真或上位机演示的工程师来说，这种”数据同源、可回放”的组织方式，比静态布局图直观得多。
更关键的是它把”演示”和”可干预”分开了：默认只读，打开干预模式才能调带速、给料速率和识别阈值，参数改完立刻进仿真。想给客户讲清楚一条线怎么跑、哪里会堵、故障长什么样，用它比反复口头补白或现场跑一遍划算太多。
| 维度 | 文章做法 | 我们的判断 |
|---|---|---|
| 数据组织 | 设备/物料/看板共用一条时间轴 | 同源数据避免多页面切换，演示更连贯 |
| 交互方式 | 默认只读，干预模式才可调参 | 把”看”和”改”解耦，降低误操作风险 |
| 故障演示 | 三个异常开关覆盖识别/容量/停机 | 用开关替代真实故障，培训零风险 |
| 上手成本 | Node.js 22 + WebGL 本地即可跑 | 未接 PLC/MES，读数仅本地仿真，别当监控用 |
给客户讲一条分拣线怎么跑，静态布局图很难讲清楚，现场跑一遍的成本又很高。
物料从哪里进来、在哪里分流、什么时候打包，只能靠口头补。
最近在 GitHub 上看到了一个三维分拣中心沙盘项目。
项目名叫 mrf-shiftlab，是一个可回收物分拣中心数字孪生演示项目。
它把塑料瓶线、纺织品线、纸板存储和车辆动线都放在一个场景里。
播放一轮约 130 秒的班次，整条流程就能连续看完。
对做产线仿真或上位机演示的工程师来说，值得看看它怎么组织数据。
设备的状态、物料的位置以及看板上的数据都共享同一个时间轴，讲流程时不用来回切页面。
下面我们看看它有哪些独特功能。
两条分拣线按照工艺顺序排列。
塑料瓶线从上料、爬坡、两级光选一路走到打包。先由 NIR-1 分出 PET，再由 NIR-2 分出 HDPE，次序不能颠倒。
| 维度 | 文章亮点 | 对工程师的价值 |
|---|---|---|
| 两条产线 | 塑料瓶线 + 纺织品线共用班次时钟 | 一眼看清整厂动线与产能 |
| 可回放时间轴 | 130 秒班次 1/30 秒步进、1~4 倍速拖拽 | 把现场讲清、把堵点演示明白 |
| 只读 + 干预 | 默认只读，干预模式才改带速/阈值 | 演示安全，调参即时进仿真 |
| 故障培训 | 三个异常开关覆盖识别/容量/停机 | 零风险替代真实故障演练 |
| 数据同源 | 设备/物料/看板同一时间轴对账 | 进出存一致，每包物料可追溯 |
纺织品线走另一套设备，高光谱识别之后由机械臂抓取，再按棉、涤纶和混纺分开打包。两条线共用同一个班次时钟，画面里能同时看到两边在做什么。
点击一个设备就可以看到它的状态以及上下游的情况。
场景有24台设备和车辆，左面的列表、中间的三维画面和右边的详情三者是联动的。设备和车辆都有编号，在场景中找起来很容易。
选中一台设备后，在详情里面会显示它的运行状况、实时数据、上下游的关系以及工艺说明。报警和停机用不同的颜色表示，扫一眼就能找到问题设备。
干预模式打开后，参数改动会改变仿真结果。
默认为只读演示，在打开干预模式后才可以调节带速、给料速率、识别阈值和气吹压力。参数旁边会显示当前值，修改后即刻生效，不需要重新启动班次。
修改后就会直接进入仿真，例如当气吹压力降到2bar的时候，瓶料就会被送到尾料区。
三个异常开关，能把常见故障演示一遍。
选择错误会导致识别率下降，并且更多的瓶子和布料会被归类到废品中去。当料仓满了就会把报警线提前一包，满仓之前会发出提示。三个开关分别代表了识别、容量和停止的情况。
紧急停机则会停住分拣线和搬运，门岗计划照常，班末清场后再进入下一轮。
时间轴把一个班次拆成可以回放的片段。
一轮班次约 130 秒，中途可以暂停、复位，也能切到 1 倍、2 倍或 4 倍速。八个里程碑标出了车辆入场、首次光选、首件打包和出货过磅。
仿真按 1/30 s 的固定步长推进，拖动时间轴回到任意时刻，看到的现场完全一致。暂停和倍速只改变推进方式，不改变轨迹。
看板上的数字能和物料对上账。
顶栏给出当日进料、当日出货、回收率和运行设备数。看板按品类列出进出存、料仓水位、打包数和叉车趟数。
每一包物料都有记录，进厂多少、出厂多少、厂里还剩多少，都能对得上。下班清场时，系统里的数量和现场实际数量一致，不会出现物料丢失或者账目对不上的情况。
本地跑起来也很容易
本地要安装 Node.js 22 和一个支持 WebGL 的显卡。
git clone https://github.com/agentthink/mrf-shiftlab
cd mrf-shiftlab
npm ci
npm run dev
如果不想安装环境，也可以直接打开在线演示。
最后，需要特别提醒的是，该系统没有连接 PLC、MES 或真实传感器，所有读数均为本地仿真值，请勿直接当成监控系统用。
作为一个用 Claude 辅助编写的项目，它已经能很直观地展示工艺流程、设备之间的关系和班次节拍。
如果只是想让客户看懂生产流程，这套演示比固定动画更灵活，后续修改起来也方便。
有兴趣的朋友可以抓紧试一试。
开源地址：https://github.com/agentthink/mrf-shiftlab- mrf-shiftlab 是一个用 Claude 辅助编写的可回收物分拣中心数字孪生演示项目，浏览器里即可运行，它的两条产线与时间轴设计。
- 这篇拆解 mrf-shiftlab：塑料瓶线与纺织品线共用 130 秒班次时间轴，设备状态、物料位置与看板数据全部联动，演示比静态图直观。
- 用 Claude 写的产线仿真 mrf-shiftlab 把分拣中心搬进浏览器，默认只读，干预模式可调带速与识别阈值，适合给客户讲清产线流程。
- mrf-shiftlab 用三个异常开关演示识别率下降、料仓满与紧急停机，无需真实故障即可培训，本地 Node.js 22 加 WebGL 即可跑。
- 数字孪生演示 mrf-shiftlab 的看板能对账：当日进出存、回收率与运行设备数一目了然，每一包物料都可追溯，清场数量一致。
- 一个 130 秒的班次被拆成可回放片段，mrf-shiftlab 支持暂停复位与一至四倍速，拖动时间轴回到任意时刻看到的现场完全一致。
- mrf-shiftlab 把高光谱识别与机械臂抓取、NIR 两级光选组织在同一场景下，工程师可对产线仿真与上位机演示直接复用。
- 这篇讲 mrf-shiftlab 的干预模式：带速、给料速率、识别阈值和气吹压力改完立即进仿真，比如气吹压力降到两巴瓶料就进尾料区。
- 用 Claude 辅助编写的 mrf-shiftlab 已能直观展示工艺流程与设备关系，比固定动画更灵活，想让客户看懂生产流程值得一试。
- mrf-shiftlab 是 GitHub 上的开源三维分拣沙盘，需注意它未接 PLC 与 MES，所有读数均为本地仿真值，不能直接当监控系统。
数字孪生最重要的就是连真实数据，否则就是动画
这种东西本来就是拉投资用了，视觉价值＞实用价值
回复 唯17：如果不需要投资，是不是就不用做了
回复 星河漫游游：这种数字孪生，对生产的作用并不高，而且就像你说的，得全部接入真实数据才有实用价值，这就需要一定的开发成本，都是面子工程罢了，有闲钱可以给你的公司展厅弄一个，配合沙盘给来访的客户参观
传感器供应商大喜
有啥用？主要用来干嘛？我花上百万做一个数字阮生能给我带来什么收益？
你屁股又不是坐在那个位置，你能想到多少
拉几个上千万的投资呗，以前是ppt拉投资，现在是数字孪生拉投资，人家用3D场景演示了，你还写字呢，怪不得你赚不了大钱
回复 Zhou：没接入设备的实时在线数据，没有毛用
哪要得了上百万数字孪生最早起源于NASA，发挥多大的作用取决于应用的场景和面对的对象，在你这当然没收益。
回复 七彩QQ糖：别人说是骗投资用的，你非得杠真实数据
你又不是领导
隐藏收益可太大了
AI写的东西，你能改吗？
大多数人也无心写出来这种场景除非有非常丰厚的报酬
怎么做到建模和实物对应的
肯定要导入3D 模型数据