“数字双胞胎”正在成为智能制造发展新趋势:皇冠官网手机app

企业新闻 | 2021-11-05
本文摘要:“数字双胞胎”与建模仿真技术曾被称作智能制造业的下一波浪潮,工业4.0也拒绝,若要元神和实的对话以及互相强化,数字化模型必需再行经常出现。

“数字双胞胎”与建模仿真技术曾被称作智能制造业的下一波浪潮,工业4.0也拒绝,若要元神和实的对话以及互相强化,数字化模型必需再行经常出现。什么是数字双胞胎“数字化双胞胎”(Digital Twin)是指以数字化方式拷贝一个物理对象,仿真对象在现实环境中的不道德,对产品、生产过程乃至整个工厂展开虚拟世界建模,从而提升生产企业产品研发、生产的生产效率。所有“产品”最先是人类大脑里的一个模糊不清概念,在没数字化模型协助的情况下,要打造出一件产品或一套生产流程,必定不会经历多次递归设计,有时候意味着为了检验产品的某一个尺寸,部件之间的组装关系,流程的某一环节,就被迫生产出有很多个中间产品或新的设计流程(被称作打样),花费大量时间、金钱和人力。使用数字化模型的设计技术(常指CAD技术,即数字化辅助设计),就可在虚拟世界的三维数字空间里从无到有地建构出有部件和产品以及工艺流程。

在虚拟世界的三维空间里,可以精彩的改动部件和产品的每一处尺寸和组装关系,使得产品几何结构的检验工作、组装可行性的检验工作、流程的可实施性深感非常简单,因此可以大幅增加递归过程中的物理样机的生产次数,时间,成本。除此之外,专门的电路CAD设计技术可以根据电路以及器件的原理,在三维数字空间设计出有电路,并且也可以展开虚拟世界的检验和递归设计。

某种程度也可以大幅增加生产物理样机的代价。这就是数字化模型一定会早于于物理实体产品经常出现的原因。实质上,在最后的产品生产出来之前,有很多个数字化模型代表着产品递归的各个阶段。

这些模型或者其中的一部分,依然有可能被以后的型号或者产品线所使用,这也是数字化模型的一个可选益处。辟仿效知道“前世今生”建模建模最先源于上世纪60年代至70年代的计算机语言撰写的数字算法,当时只是非常简单的用作计算出来特定物理现象,解决问题设计问题; 之后的二十年,随着工作站和微机的普及以及计算能力的提升,仿真技术的应用于渐渐遍布各个学科和有所不同层面;而且会逗留在设计阶段,正在向产品和系统的全生命周期拓展,包含与实体形影不离的“数字双胞胎”。

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由于建模需要在产品生命周期获取无缝帮助和优化,将不会沦为生产体系的核心功能之一,未来智能工厂是基于模型的系统工程或基于模型的生产,软件定义产品、要求企业盛衰,仿真技术生产系统关键组成部分的黄金时代才刚刚开始。Gartner预测,到2021年,全球50%的大型工业公司将用于数字双胞胎,从而使这些的组织的效率提升10%,特别是在是制造业和工程行业的公司,如果想在竞争中维持领先地位,就必须考虑到实行数字双胞胎。

制造业是目前数字双胞胎最常用的行业,如期向客户获取保质保量的产品对生产企业至关重要, 如果机器的运转无法协同并以必要的容量工作,就不会影响员工、生产、可交付给性以及最后客户的满意度;采行动态监控、不中断生产的情况下展开测试、并且需要在设施中搜集的数百万个数字根据地取得更加多信息,数字双胞胎使生产企业更为智能。在德勤的一份案例研究中,一家工业生产企业要求使用数字双胞胎方法,来解决问题其在现场遇上的问题,从而解决问题维护费用和客户延后交付给。生产企业搜集了设备以及正在生产的产品数据,来研究组装过程及其与产品质量的关系。

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因此,该项目需要辨识低效率并优化组装流程,将返工亲率减少了15%至20%。数字双胞胎的国内现状最先在市场上明确提出“数字化双胞胎”模型概念的是西门子,基于模型的虚拟企业和基于自动化技术的现实企业的“数字化双胞胎”(Digital Twins),还包括“产品数字化双胞胎”、“生产工艺流程数字化双胞胎”和“设备数字化双胞胎”,三个层面又高度集沦为一个统一的数据模型,并通过数字化助力企业统合纵向和横向价值链,获取工业生态系统重塑和构建“工业4.0”自下而上的贯彻之路。数字双胞胎的引进国内意味着几年时间,目前正处于可行性探寻与实践中环节,距离广泛应用还有很长的路要回头;目前数字双胞胎技术还面对着诸多难题,主要可分成三类: 一是低仿真度, 低保真度的建模建模是建构数字双胞胎体系的关键,数字双胞胎作为物理实体在数字空间的超强表现手法动态模型,产品虚拟世界模型的高精度性、多物理场建模、低保真度号召仿真等是首要解决问题的技术难题。

二是数据搜集 ,由于数字孪生技术的应用于以海量数据为基础,并且是基于仅有要素、仅有生命周期的数据,而有关这些数据所牵涉到的先进设备传感器技术、自适应感官、准确掌控与继续执行技术等难题急需研制成功。三是动态监测与身体健康预测技术也有待完备 ,动态和预测是数字孪生的核心要素,一方面物理产品的数据动态动态体现在数字孪生体系中,另一方面,数字孪生基于感官的大数据展开分析决策,进而掌控物理产品,而其中必不可少适当的高实时性数据交互、低置信度建模预测、超级计算能力等技术能力。此外,新的设计检验方法仍须要更进一步探寻,使物理模式的实验结果更加精确、更加相似现实的工况,为数字孪生体的回溯获取可信的数据承托。目前中国制造业正处于转型升级的关键时期,通过物联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合,使得中国生产竞争力获得大幅度提高。

未来,数字双胞胎也可融合物联网的数据采集、大数据处理和人工智能建模分析,构建对过去再次发生问题的临床、当前状态的评估以及未来趋势的预测,并给与分析结果,仿真各种可能性,获取更加全面的决策反对。


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