今天的數(shù)字化技術(shù)正在不斷地改變每一個企業(yè)。未來,所有的企業(yè)都將成為數(shù)字化的公司,這不只是要求企業(yè)開發(fā)出具備數(shù)字化特征的產(chǎn)品,更指的是通過數(shù)字化手段改變整個產(chǎn)品的設(shè)計、開發(fā)、制造和服務(wù)過程,并通過數(shù)字化的手段連接企業(yè)的內(nèi)部和外部環(huán)境。
隨著產(chǎn)品生命周期的縮短、產(chǎn)品定制化程度的加強,以及企業(yè)必須同上下游建立起協(xié)同的生態(tài)環(huán)境,都迫使企業(yè)不得不采取數(shù)字化的手段來加速產(chǎn)品的開發(fā),提高開發(fā)、生產(chǎn)、服務(wù)的有效性以及提高企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境的開放性。
這種數(shù)字化的轉(zhuǎn)變對于傳統(tǒng)的工業(yè)企業(yè)來說可能會非常困難,因為它同沿用了幾十年的基于經(jīng)驗的傳統(tǒng)設(shè)計和制造理念相去甚遠(yuǎn)。設(shè)計人員可能不再需要依賴于通過開發(fā)實際的物理原型來驗證設(shè)計理念,也無需通過復(fù)雜的物理實驗才能驗證產(chǎn)品的可靠性,不需要進行小批量試制就可以直接預(yù)測生產(chǎn)的瓶頸,甚至不需要去現(xiàn)場就可以洞悉銷售給客戶的產(chǎn)品運行情況。
這種方式,無疑將貫穿整個產(chǎn)品的生命周期,不僅可以加速產(chǎn)品的開發(fā)過程,提高開發(fā)和生產(chǎn)的有效性和經(jīng)濟性,更有效的了解產(chǎn)品的使用情況并幫助客戶避免損失,更能精準(zhǔn)的將客戶的真實使用情況反饋到設(shè)計端,實現(xiàn)產(chǎn)品的有效改進。
在產(chǎn)品的制造階段,利用數(shù)字孿生可以加快產(chǎn)品導(dǎo)入的時間,提高產(chǎn)品設(shè)計的質(zhì)量、降低產(chǎn)品的生產(chǎn)成本和提高產(chǎn)品的交付速度。
產(chǎn)品階段的數(shù)字孿生是一個高度協(xié)同的過程,通過數(shù)字化手段構(gòu)建起來的虛擬生產(chǎn)線,將產(chǎn)品本身的數(shù)字孿生同生產(chǎn)設(shè)備、生產(chǎn)過程等其他形態(tài)的數(shù)字孿生高度集成起來,實現(xiàn)如下的功能:
生產(chǎn)過程仿真:在產(chǎn)品生產(chǎn)之前,就可以通過虛擬生產(chǎn)的方式來模擬在不同產(chǎn)品、不同參數(shù)、不同外部條件下的生產(chǎn)過程,實現(xiàn)對產(chǎn)能、效率以及可能出現(xiàn)的生產(chǎn)瓶頸等問題的提前預(yù)判,加速新產(chǎn)品導(dǎo)入的過程;
數(shù)字化產(chǎn)線:將生產(chǎn)階段的各種要素,如原材料、設(shè)備、工藝配方和工序要求,通過數(shù)字化的手段集成在一個緊密協(xié)作的生產(chǎn)過程中,并根據(jù)既定的規(guī)則,自動的完成在不同條件組合下的操作,實現(xiàn)自動化的生產(chǎn)過程;同時記錄生產(chǎn)過程中的各類數(shù)據(jù),為后續(xù)的分析和優(yōu)化提供依據(jù)。
關(guān)鍵指標(biāo)監(jiān)控和過程能力評估:通過采集生產(chǎn)線上的各種生產(chǎn)設(shè)備的實時運行數(shù)據(jù),實現(xiàn)全部生產(chǎn)過程的可視化監(jiān)控,并且通過經(jīng)驗或者機器學(xué)習(xí)建立關(guān)鍵設(shè)備參數(shù)、檢驗指標(biāo)的監(jiān)控策略,對出現(xiàn)違背策略的異常情況進行及時處理和調(diào)整,實現(xiàn)穩(wěn)定并不斷優(yōu)化的生產(chǎn)過程。
隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的成熟和傳感器成本的下降,很多工業(yè)產(chǎn)品,從大型裝備到消費級產(chǎn)品,都使用了大量的傳感器來采集產(chǎn)品運行階段的環(huán)境和工作狀態(tài),并通過數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化來避免產(chǎn)品的故障,改善用戶對產(chǎn)品的使用體驗。
遠(yuǎn)程監(jiān)控和預(yù)測性維修:通過讀取智能工業(yè)產(chǎn)品的傳感器或者控制系統(tǒng)的各種實時參數(shù),構(gòu)建可視化的遠(yuǎn)程監(jiān)控,并給予采集的歷史數(shù)據(jù),構(gòu)建層次化的部件、子系統(tǒng)乃至整個設(shè)備的健康指標(biāo)體系,并使用人工智能實現(xiàn)趨勢預(yù)測;基于預(yù)測的結(jié)果,對維修策略以及備品備件的管理策略進行優(yōu)化,降低和避免客戶因為非計劃停機帶來的損失;
優(yōu)化客戶的生產(chǎn)指標(biāo):對于很多需要依賴工業(yè)裝備來實現(xiàn)生產(chǎn)的工業(yè)客戶,工業(yè)裝備參數(shù)設(shè)置的合理性以及在不同生產(chǎn)條件下的適應(yīng)性,往往決定了客戶產(chǎn)品的質(zhì)量和交付周期。而工業(yè)裝備廠商可以通過海量采集的數(shù)據(jù),構(gòu)建起針對不同應(yīng)用場景、不同生產(chǎn)過程的經(jīng)驗?zāi)P停瑤椭淇蛻魞?yōu)化參數(shù)配置,以改善客戶的產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。
產(chǎn)品使用反饋:通過采集智能工業(yè)產(chǎn)品的實時運行數(shù)據(jù),工業(yè)產(chǎn)品制造商可以洞悉客戶對產(chǎn)品的真實需求,不僅能夠幫助客戶加速對新產(chǎn)品的導(dǎo)入周期、避免產(chǎn)品錯誤使用導(dǎo)致的故障、提高產(chǎn)品參數(shù)配置的準(zhǔn)確性,更能夠***的把握客戶的需求,避免研發(fā)決策失誤。
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