数字孪生技术整体应用功能剖析

发布时间:2020-10-28 16:34:05 作者:臻图信息 阅读量:177

当下的数字化技术正在不断改变每一个公司。将来,整体的公司都将变成数字化的企业,这不只是要求公司开发设计出具有数字化特点的产品,更指的是根据数字化方式改变整个产品的设计方案、开发设计、生产制造和服务项目全过程,并根据数字化的方式连接公司的內部和外部环境。

伴随着产品全生命周期的减短、产品定制化水平的提升,及公司必须同上下游创建起协作的生态环境保护,都驱使公司不得不采用数字化的方式来加快产品的开发设计,提升开发设计、生产制造、服务项目的实效性及提高公司内外部自然环境的开放性。

这类数字化的变化针对传统式的工业公司而言可能会十分艰难,因为它同延用了几十年的基于工作经验的传统式设计方案和生产制造核心理念相去甚远。设计方案人员可能不再需要取决于根据开发设计实际的物理原型来认证设计构思,也不用根据繁杂的物理实验才可以认证产品的可信性,不用展开小批量生产研发就可以直接预测分析生产制造的短板,甚至于不用去现场就可以洞察市场销售给顾客的产品运作状况。

这类方法,毫无疑问将围绕整体产品的全生命周期,不但能够 加快产品的开发设计全过程,提升开发设计和生产制造的实效性和合理性,更合理有效的掌握产品的应用状况并协助顾客预防损失,更能精确的将顾客的真正应用状况反馈到设计方案端,完成产品的合理有效改善。

而所有的这一切,都需要公司具有详细的数字化工作能力,而这其中的基础,便是数字孪生,即DigitalTwin技术。

一、数字孪生的定义

数字孪生,说白了,就是指针对于物理世界中的物体,根据数字化的方式来搭建一个数字世界中一模一样的的实体,借此来完成对物理实体的掌握、剖析和提升。

1、数字孪生定义的发展历史

2002年密歇根大学专家教授Dr.MichaelGrieves在发布的一篇文章中第一次明确提出了数字孪生定义,他觉得根据物理设备的数据信息,能够 在虚拟(信息内容)空间搭建一个能够 定性分析该物理设备的虚拟实体和子系统,而且这类关联并不是单向和静态的,而是在整体产品的全生命周期上都关联在一起。

显而易见,这一定义不仅指的是产品的设计,而延伸至生产加工和服务项目环节,但是因为那时候的数字化方式比较有限,因而数字孪生的定义也仅仅滞留在产品的设计阶段,根据数字实体模型来定性分析物理设备的原型。

在那以后,数字孪生的定义逐渐拓展到模拟仿真、虚拟安装和三维打印这些领域,而到2014年之后,伴随着物联网、人工智能技术和虚拟现实技术的持续发展,大量的工业产品、工业设备具有了智能化的特点,而数字孪生也逐渐拓展到包括生产制造和服务项目在内的详细的产品周期环节,并不断完善着数字孪生的形态和定义。

2、数字孪生定义的不同形态

数字孪生技术贯穿了产品全生命周期中的不同环节,它同PLM(ProductLifecycleManagement)的核心理念是如出一辙的。可以说,数字孪生技术的发展将PLM的工作能力和核心理念,从设计真正拓展到项目生命周期。

数字孪生以产品为主线,并在全生命周期的不同环节引进不同的因素,产生了不同环节的主要表现形态。

二、设计阶段的数字孪生

在产品的设计阶段,运用数字孪生能够 提升设计方案的精确性,并认证产品在真正自然环境中的特性。这一环节的数字孪生,主要包含以下作用:

数字设计模型:应用CAD工具开发设计出满足技术性规格型号的产品虚拟原型,精准的记录产品的各类物理学主要参数,以数据可视化的方法展现出来,并根据一系列的认证方式来检测设计方案的精确水平;模拟和仿真:根据一系列可重复、可变参数、可加快的仿真实验,来认证产品在不同环境因素下的特性和主要表现,在设计阶段就认证产品的适应能力。

比如,在汽车设计过程中,因为对节能降耗的规定,达索协助包括宝马、特斯拉、丰田在内的汽车企业运用其CAD和CAE服务平台3DExperience,精确展开空气动力学、流体声学等层面的剖析和仿真,在外形设计通过数据统计分析和仿真,大幅地提高流线性,减小了摩擦阻力。

三、生产制造环节的数字孪生

在产品的生产制造环节,运用数字孪生能够 加速产品导入的时间,提升产品设计方案的品质、减短产品的产品成本和提升产品的交付速度。

产品环节的数字孪生是一个高度协作的过程,根据数字化方式搭建起来的虚拟生产流水线,将产品自身的数字孪生同生产线设备、加工过程等其它形态的数字孪生高度集成化起来,实现以下的作用:

加工过程仿真:在产品生产制造之前,就可以根据虚拟生产制造的方法来仿真模拟在不同产品、不同参数、不同外部标准下的加工过程,完成对生产能力、效率及可能出现的生产制造短板等难题的提前预测,加快新产品导入的过程;数字化生产线:将生产制造环节的各类因素,如原料、机器设备、加工工艺秘方和工艺流程规定,根据数字化的方式集成在一个紧密合作的加工过程中,并根据明确的标准,自动的进行在不同标准组成下的实际操作,完成自动化技术的加工过程;另外记录加工过程中的各种数据信息,为事后的剖析和提升出示根据。重要指标值监管和过程能力评定:根据收集生产流水线的各类生产线设备的实时运作数据信息,完成所有加工过程的数据可视化监管,而且根据工作经验或是机器学习创建主要设备参数、检测指标值的监管对策,对出现违反对策的异常现象展开妥善处理和调节,完成平稳并持续提升的加工过程。

比如,后盖板电子玻璃生产线搭建的线上品质监管管理体系,充分收集了冷端和热端机器设备产生的数据信息,并根据深度学习获得流程加工过程中重要指标值的最佳规格型号,设置相对的SPC监管报警对策,并根据相关分析,在上万个数据采集点中完成对特殊的品质异常情况的诊断剖析。

四、服务项目环节的数字孪生

伴随着物联网的完善和传感器成本的减小,许多 工业产品,从大中型装备到消费级产品,都应用了很多的传感器来收集产品运作环节的自然环境和运行状态,并根据数据统计分析和提升来预防产品的常见故障,改进顾客对产品的应用感受。这一环节的数字孪生,能够 完成以下的作用:

实时监控和预测性检修:根据载入智能化工业产品的传感器或是自动控制系统的各类即时主要参数,搭建数据可视化的实时监控,并给予收集的历史记录,搭建层次化的构件、子系统乃至整个机器设备的健康评价指标体系,并应用人工智能技术完成发展趋势预测分析;根据预测分析的结果,对维修策略及备件的管理模式展开提升,降低和预防客户由于非计划停机产生的损失;提升客户的质量指标:针对许多 必须依靠工业设备来完成生产制造的工业客户,工业设备基本参数的合理化及在不同生产制造标准下的适应能力,往往决策了客户产品的品质和交付周期时间。而工业设备生产商能够 根据大量收集的数据信息,搭建起针对不同应用领域、不同加工过程的经验实体模型,协助其客户提升参数配置,以改进客户的产品品质和生产率。产品应用意见反馈:根据收集智能化工业产品的实时运作数据信息,工业产品生产商能够 洞察客户对产品的真正需求,不但可以协助客户加快对新产品的导入周期时间、预防产品错误应用造成 的常见故障、提升产品参数配置的精确性,更可以精准的掌握客户的需求,预防产品研发管理决策出错。

五、数字孪生的实际意义

自定义明确提出至今,数字孪生技术在持续的迅速演变,不论是对产品的设计方案、生产制造还是服务项目,都产生了极大的促进功效。

1、更方便快捷,更适合自主创新

数字孪生通过设计工具、仿真工具、物联网技术、虚拟现实等各类数字化的方式,将物理设备的各类特性映射到虚拟空间中,产生可拆卸、可复制、可迁移、可改动、可删除、可反复操作的数字镜像系统,这极大的加快了实际操作人员对物理实体的掌握,能够 让许多 原先因为物理学标准限制、务必取决于真实的物理实体而没法进行的实际操作,如模拟仿真、批量化复制、虚拟安装等,变成近在咫尺的工具,更能激起大家去探寻新的方式来优化设计、生产制造和服务项目。

2、更全面地精确测量

要是可以精确测量,就可以改进,这是工业行业不变的真知。不论是设计方案、生产制造还是服务项目,都必须精准的测量物理实体的各类特性、主要参数和运作情况,以完成精确的剖析和提升。

但是传统式的测量法,必须依赖于价格昂贵的物理学测量仪器,如传感器、采集系统、监测系统等,才可以获得合理的精确测量结果,而这毫无疑问会限制精确测量覆盖的范畴,对于许多 没法直接收集到精确测量值的指标值,通常束手无策。

而数字孪生技术,能够凭借物联网技术和云计算技术,通过收集比较有限的物理传感器指标值的直接数据信息,并依靠大样本库,根据深度学习推断出一些本来没法立即精确测量的指标值。

比如,我们可以运用润滑油温度、绕组温度、电机转子扭矩等一系列指标值的历史记录,根据深度学习来搭建不同的常见故障特征模型,间接性推断出发电机组系统软件的健康指数。

3、更全面的剖析和预测分析能力

目前的产品全生命周期管理方法,很少可以完成精确的预测分析,因而通常没法对掩藏在表象下的难题提前展开预测。

而数字孪生能够融合物联网技术的数据收集、互联网大数据的解决和人工智能技术的模型剖析,完成对当今情况的评定、对过往产生难题的诊断,及其对未来发展趋势的预测分析,并给予剖析的结果,仿真模拟各类概率,出示更全面的管理决策支持。

4、工作经验的数字化

在传统式的工业设计方案、生产制造和服务项目领域,工作经验通常是一种模糊不清而难以掌握的形态,难以将其做为精确裁定的依据。而数字孪生的一大重要发展,是能够根据数字化的方式,将原来无法保存的专家工作经验展开数字化,并出示了储存、复制、改动和迁移的能力。

比如,对于大中型机器设备运作过程中出现的各类常见故障特点,能够将传感器的历史记录根据深度学习训练出对于不同常见故障状况的数字化特征模型,并融合权威专家处理的记录,将其形成将来对机器设备常见故障情况展开精确裁定的依据,并可针对不同的形态的常见故障展开特征库的丰富和升级,最后产生基层民主化的智能化诊断和裁定。

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