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制造商渴望数字双机和虚拟调试

科技 2019-12-08 17:40:15

随着数字化程度的提高和复杂制造过程自动化的趋势,可以追溯到上世纪70年代的技术开始出现。Digital Twin是一种颠覆性的技术,它经历了多次改进,并取得了巨大进展,最近被Gartner命名为战略技术。制造商渴望数字双机和虚拟调试

从今天开始,技术供应商断言,数字孪生兄弟是数据驱动生产、自动化的推动者,是向工业4.0过渡的关键组件。数字双组件影响所有关键的产品生命周期阶段。

在大多数资料中,数字双胞胎主要被解释为任何物理对象或多个对象、系统、过程甚至人的数字表示,有时也被解释为化身。它不仅仅是一个数字模型,因为它还复制了启用iot的设备或系统工作和操作的动态。它甚至比一个经过实地验证的三维计算机辅助设计模型(又名CAD)还多。

在工业物联网的全盛时期,数字双生子预示着数据驱动的制造和决策。最新的在线调查称,51%的公司使用物联网设备收集设备健康状况数据。与此同时,37%的受访者表示物联网设备可以帮助他们进行预测性维护。

物联网传感器位于DT核心;该技术允许建立预测模型来实时跟踪物理对象的行为。DT核心技术也理解实时行为在特定条件下的表现。

这些数据可以提高生产效率,减少停机时间,甚至在产品发布之后也可以持续改进产品。例如,如果将技术与数字孪生技术结合起来,就可以更容易地预见已经到达客户的产品的一些技术故障。

特斯拉在每一辆车的基础上都有一个数字孪生体,并根据从多个物联网传感器接收到的数据,向车辆发送必要的更新,以改善其性能。

物理对象的三维绘制被称为CAD模型,它帮助设计师得到一个精确而全面的数字原型的虚拟设计。数字原型不同于物理原型,可以很容易地改变。

对于制造业而言,CAD建模已经成为构建虚拟模型的一种经济有效的方法。三维CAD带来了必要的几何数据,并在系统配置、仿真和数字模型研究中找到了自己的方法。

例如,汽车制造商使用CAD模型优化时间和材料需要创建一个单一的粘土模型的汽车。汽车工业是先驱性行业之一(也包括军事、航空和工程)。军事、航空和工程领域在20世纪60年代末至80年代开始使用CAD系统。

对于汽车架构师、设计工程师和造型师来说,CAD建模为交付汽车原型带来了所需的灵活性。CAD建模允许车辆来与大量的迭代修改车辆的人机工程学,人体测量学,并加快设计阶段。

DT与CAD的不同之处在于它与物理对象的双向通信。通过利用现实世界中物理双胞胎行为的实时数据,有机会通过在虚拟环境中测试和修改参数来纠正它。

DT可以替代重塑虚拟样机的3D CAD模型,并为制造商提供一个新产品的智能样机,他们可以对其进行测试和增强,然后再投资建造一个成本高昂的物理样机,很有可能重新制作。

与CAD的另一个区别是,数字双晶可以应用于产品生命周期管理(PLM)的各个阶段。由于所有部门(包括销售、市场营销、物流、供应链)都可以看到数据池,因此也可以将数字双胞胎看作是一个数据驱动工具,用于集成跨功能和地理上分散的团队。

蓬勃发展的智能制造应该依赖于三种基本类型的数字孪生兄弟,包括产品生命周期的关键阶段:

在太阳能生产方面,一个阳光充足的新加坡的DT可以用来分析什么建筑是安装太阳能板和积累最大量能源的最佳选择。太阳能投影还可以帮助根据季节预测能源消耗峰值。

生产的数字孪生兄弟是虚拟调试。虚拟试运行有望重塑不同行业的制造业。一种数字孪生侧重于车间的数字化和完全自动化。

性能的数字孪生收集产品、机器和整个生产线的操作数据,以模拟和预测性能故障、能源消耗峰值以及停机风险。

尽管真实世界中DT用例的数量只在增长,但是许多制造商仍然谨慎行事,因为在克服传统的设计和测试方法方面存在许多挑战。

也许,由于这个原因,a - star和ARTC(研究和技术中心)创建了一个试验台或数字双平台,为组织提供了开发和测试用于制造设备的DT PoCs的能力。

重组工厂、车间和培训人们在工作场所使用数字双胞胎将是另一个需要大量投资的重大挑战。好消息是,这种技术趋势的采用正在加速。特别是在高德纳公司承认DT是未来几年将会在不同行业引发颠覆性变革的顶尖技术之一之后。

数字双晶技术推动了虚拟调试——一种建立真实制造环境的3D虚拟复制品的实践。虚拟调试的出现受到实际调试占整个项目交付量20%的影响。

此外,自动化水平的提高及其制造的复杂性使得坚持旧的预调试模式变得不可能。

简单地说,虚拟调试是工厂/工厂、车间、小型制造单元或机器的模拟模型(数字孪生)。其基本目的是模拟和虚拟地运行整个或部分生产过程。在生产线投入使用之前,它还通过应用技术测试重要的功能和性能。

这种测试允许检测和消除设计缺陷,例如PLCs代码中的bug,并提前解决一系列的技术、功能或性能问题。

一项调查显示,由于生产系统在开始阶段的质量较高,实际调试(实际系统和控制器)的时间可以减少75%。

虚拟调试是高度推荐的自动化控制系统,如机器人,plc(可编程逻辑控制器),数控(数控)机器,VFDs(变频驱动器),和电机,以减少过程停机和转换的风险。

这些和其他好处是制造商渴望实现虚拟调试软件的主要原因。未来,该技术将构成所有生产过程的完全自动化,以满足工业4.0的要求。

已经提供虚拟调试解决方案和数字孪生解决方案的市场上最重要的参与者是西门子(Tecnomatix)、达索系统(DELMIA)、可视化组件本质、加工(工业物理)、MapleSoft (MapleSim)和其他公司。

PLM和PDM(产品数据管理)的另一个常见概念是数字线程,它有助于确保工业4.0驱动的制造的端到端方法。当制造商开始向端到端自动化方向发展时,这两种技术(Twin和Thread)作为其不可替代的组成部分出现了。

数字线程是一个框架,它允许集成筒仓元素,包括复杂制造过程的所有数字数据。此外,它还建议在每个阶段由多个参与者进行相互联系的沟通。

然后是售后支持。数字孪生-是资产的数字表示。同时,数字线程可以改善数字双胞胎的可追溯性。可追溯性跨越了所有的生命周期阶段,因此给制造商带来了以下好处:

目前,数字线程和数字孪生技术是关键的创新战略。这些流程被西门子、通用电气、IBM、微软和Oracle等公司使用。

2017年,阿伯丁集团研究报告称,业内最好的公司已经部署了PLM解决方案。在产品设计(53%的企业)、制造过程(55%的企业)和生产阶段(57%的企业)依赖数字线程技术。

尽管数字线程最初用于航空航天和国防。近年来,汽车、交通、能源和公用事业以及机械制造业已经成为最重要的产业(占全球总量的85%)。

这些成功影响了数字线程市场的增长。最新的报告称,到2019年,全球市场规模只会增加1亿美元,到2024年,收入的复合年增长率将达到49.6%。

在过去的几年里,数字双胞胎和后来的数字线程是如何成为如此令人向往的技术的呢?2002年Grieves博士解释了数字双胞胎的定义,并将其称为“PLM的概念理想”或“信息镜像模型”。

美国国家航空航天局和美国空军首先利用了这项技术。1970年的阿波罗13号救援队也使用了这种技术。在此过程中,美国宇航局使用了镜像系统(之前的一种数码双胞胎技术)来探索开放空间,并模仿宇航员回家的最佳方式。

当时,数字孪生技术并没有得到制造商的太多支持,直到行业领袖在Gartner的报告中遇到这个术语。该报告将DT描述为“物联网的基础技术”。

当科技先驱们对这项技术的兴趣开始增长时,Digital Twin在2017年和2019年跻身十大战略技术趋势之列。数字双解决方案工作得很好,与人工智能和区块链技术。到今天,75%的调查组织计划或已经使用DT技术。

1970年和2002年的数字孪生技术究竟是什么?这种技术在当时缺少什么,但在2019年就可以提供给制造商了?

另一个巨大的技术趋势——物联网的兴起及其在我们日常生活中的成功融合催生了使用数字孪生思想。这个想法已经尘封多年了(例如,联网汽车和整个概念。想想:“连接一切”,自动驾驶,智能助手如Alexa等)。

物联网与云计算一起发挥着“关键”的作用。“这是一个真实物体和它的数字化身之间的连接,使实时数据收集和传输成为可能。数据收集由DT处理,DT为资产(系统或设备)提供“通信”的能力。

然后,交流传递有关健康和表现的信息。通过安装在物理对象上并连接到云上的物联网传感器,物理和数字双胞胎可以持续交互。从它们收集的实时数据是一个输入馈送给一个虚拟的对等物,它可以用于PLM优化。

与人工智能和数据科学一起,数字双胞胎可以增强工业物联网。但更重要的是,它使复杂操作的自动化成为智能制造的主要重点。

在Forrester报告中,已经有15家被认可的IIoT软件供应商(如IBM、SAP、Amazon、Bosch、Siemens、Microsoft、Hitachi和其他公司)。这些公司都专注于数字孪生软件和企业解决方案的集成,并具有深刻的数据分析。

据IDC透露,到2019年,分散行业的制造商预计将在其iot驱动的业务以及生产资产管理系统上投资1970亿美元。更令人震惊的是,今年全球物联网支出总额很可能在7450亿美元左右,而2018年为6460亿美元。

为了处理不断从传感器接收到的大量原始数据,Digital Twin应该与用于组织、分析和将结构化、半结构化或非结构化数据转换为可操作的见解的大数据分析相集成。

本研究认为,大数据与数字双晶的融合促进了不同产业之间的智能制造的建立,消除了“PLM不同阶段之间的障碍”。“这样做会减少整个产品的开发,尤其是验证时间。

通过预测分析模型,“数字双胞胎”还支持支持预测维护的基本指标。维护是基于历史数据的风险因素,故障,所需的维护,操作场景。

预测分析还考虑了机器配置,甚至能源消耗(剩余使用寿命、平均故障间隔时间、平均故障间隔时间、寿命结束指标)。

更重要的是,数字化身可以使用预测分析算法和接收到的数据来运行行为聚焦模拟。这些算法可以在虚拟世界中运行,以预测设备在特定环境下的“行为”。

总会有一些必须被观察的条件,比如极端的操作条件。此外,制造商可以决定最相关的维修方案,通过先前运行的模拟与数字双胞胎和培训员工如何应用他们在虚拟环境中的设备首先。

增强现实技术的进步集成到数字双胞胎的创建中,改进了将三维双胞胎模型的图像覆盖到其物理对象上的数据可视化技术。此外,增强现实应用程序和数字孪生应用程序可以应用于整个价值链(例如,汽车研发、制造、供应、销售和支持中的增强现实)。

这些技术结合在一起,提供了一个360°视角的物理模型,实时了解其动态,从而促进决策制定。这些决策还包括加速产品开发——测试、改进和协助配置指导和预测维护。

与AR集成的DT的另一个用例是虚拟孪生,它允许将数字孪生与远程物理孪生连接起来。西门子推出了一个虚拟双胞胎的PoC,“一个实体智能工厂的3D模型”。

通过使用微软HoloLens,技术人员和工程师可以更快地访问智能工厂的数字孪生体和数字数据,从而远程控制和管理车间。

总而言之,在本文中,我们尝试拥抱数字孪生技术的基础,密切关注虚拟调试及其对制造商的好处。我们还描述了数字线程和数字双胞胎之间的本质区别,以及驱动数字双胞胎的一些关键技术。

Jan Keil是Infopulse的营销副总裁,他为公司的业务发展和公司在全球IT服务市场的成功做出了贡献。Jan在IT领域有着20多年的经验,参与过无数的项目,包括区块链、物联网、人工智能、机器学习、深度学习、神经网络、AR、VR和网络安全。更多关于Jan区块链的专业知识:参与Infopulse的大部分区块链开发项目,如区块链企业应用银行、汽车和我们支持的十大加密项目;区块链创业顾问;Jan作为演讲者参加了许多区块链会议,还参加了区块链见面会和国际展览会,例如与和易时、CEBIT、it-sa、MSC一起在纽约区块链周。

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