今天的数字化技术正在不断地改变每一个企业。未来,所有的企业都将成为数字化的公司,这不只是要求企业开发出具备数字化特征的产品,更指的是通过数字化手段改变整个产品的设计、开发、制造和服务过程,并通过数字化的手段连接企业的内部和外部环境。
随着产品生命周期的缩短、产品定制化程度的加强,以及企业必须同上下游建立起协同的生态环境,都迫使企业不得不采取数字化的手段来加速产品的开发,提高开发、生产、服务的有效性以及提高企业内外部环境的开放性。
这种数字化的转变对于传统的工业企业来说可能会非常困难,因为它同沿用了几十年的基于经验的传统设计和制造理念相去甚远。设计人员可能不再需要依赖于通过开发实际的物理原型来验证设计理念,也无需通过复杂的物理实验才能验证产品的可靠性,不需要进行小批量试制就可以直接预测生产的瓶颈,甚至不需要去现场就可以洞悉销售给客户的产品运行情况。
这种方式,无疑将贯穿整个产品的生命周期,不仅可以加速产品的开发过程,提高开发和生产的有效性和经济性,更有效的了解产品的使用情况并帮助客户避免损失,更能精准的将客户的真实使用情况反馈到设计端,实现产品的有效改进。
在产品的制造阶段,利用数字孪生可以加快产品导入的时间,提高产品设计的质量、降低产品的生产成本和提高产品的交付速度。
产品阶段的数字孪生是一个高度协同的过程,通过数字化手段构建起来的虚拟生产线,将产品本身的数字孪生同生产设备、生产过程等其他形态的数字孪生高度集成起来,实现如下的功能:
生产过程仿真:在产品生产之前,就可以通过虚拟生产的方式来模拟在不同产品、不同参数、不同外部条件下的生产过程,实现对产能、效率以及可能出现的生产瓶颈等问题的提前预判,加速新产品导入的过程;
数字化产线:将生产阶段的各种要素,如原材料、设备、工艺配方和工序要求,通过数字化的手段集成在一个紧密协作的生产过程中,并根据既定的规则,自动的完成在不同条件组合下的操作,实现自动化的生产过程;同时记录生产过程中的各类数据,为后续的分析和优化提供依据。
关键指标监控和过程能力评估:通过采集生产线上的各种生产设备的实时运行数据,实现全部生产过程的可视化监控,并且通过经验或者机器学习建立关键设备参数、检验指标的监控策略,对出现违背策略的异常情况进行及时处理和调整,实现稳定并不断优化的生产过程。
随着物联网技术的成熟和传感器成本的下降,很多工业产品,从大型装备到消费级产品,都使用了大量的传感器来采集产品运行阶段的环境和工作状态,并通过数据分析和优化来避免产品的故障,改善用户对产品的使用体验。
远程监控和预测性维修:通过读取智能工业产品的传感器或者控制系统的各种实时参数,构建可视化的远程监控,并给予采集的历史数据,构建层次化的部件、子系统乃至整个设备的健康指标体系,并使用人工智能实现趋势预测;基于预测的结果,对维修策略以及备品备件的管理策略进行优化,降低和避免客户因为非计划停机带来的损失;
优化客户的生产指标:对于很多需要依赖工业装备来实现生产的工业客户,工业装备参数设置的合理性以及在不同生产条件下的适应性,往往决定了客户产品的质量和交付周期。而工业装备厂商可以通过海量采集的数据,构建起针对不同应用场景、不同生产过程的经验模型,帮助其客户优化参数配置,以改善客户的产品质量和生产效率。
产品使用反馈:通过采集智能工业产品的实时运行数据,工业产品制造商可以洞悉客户对产品的真实需求,不仅能够帮助客户加速对新产品的导入周期、避免产品错误使用导致的故障、提高产品参数配置的准确性,更能够***的把握客户的需求,避免研发决策失误。
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