导读:数字孪生在制造业的应用前景广阔。产品数字孪生应用涵盖产品研发、流程规划、制造、测试、运维等全生命周期,可帮助企业推进数字营销和自助服务;工厂数字孪生在工厂设计和建设、生产线调试、安装,以及工厂运行监控、工业安全等方面都能为企业带来价值;数字孪生还可应用于供应链管理领域,如车间物流调度、运输路线优化等。

全球知名IT研究机构Gartner在2017年至2019年连续三年将数字孪生列为十大新兴技术之一。北京航空航天大学陶飞教授团队长期进行深入研究数字孪生技术,撰写多篇国际级学术论文。近日,工业互联网联盟(IIC)、IDC、埃森哲、赛迪研究院、信息通信技术研究院等研究机构相继发布了相关白皮书。我国,从政府部门到企业,也都十分关注数字孪生技术。但是,如果对数字孪生技术的基本内涵没有正确理解,数字孪生技术的应用很可能会“误入歧途”。

数字孪生在制造业的典型应用场景

数字孪生技术在各个行业都有广泛的应用场景。陶飞教授团队在2018年第一期《计算机集成制造系统》发表的《数字孪生及其应用探索》中总结了14个应用场景,汽车、油气、医疗、航运、城市管理、智慧农业、建筑施工、安全急救、环保等11个领域,45个小类应用。

笔者认为,数字孪生在制造业的应用前景广阔。其中,产品的数字孪生应用涵盖产品研发、流程规划、制造、测试、运维的全生命周期,可以帮助企业推进数字营销和自助服务,帮助企业增加维护服务收入,创新商业模式;工厂数字孪生可以在工厂设计、施工、生产线调试、安装、工厂运行监控、工业安全等方面为企业带来价值;数字孪生还可应用于供应链管理领域,如车间物流调度、运输路线优化等。

以下是数字孪生在制造业中的典型应用:

产品运行监控与智能运维

对于能够实现智能互联的复杂产品,尤其是高端智能设备,将设备运行过程中实时采集的传感器数据传输到其数字孪生模型中进行仿真分析,可诊断健康状态和故障设备迹象 如果产品运行状况发生变化,可通过仿真云平台上的数字孪生模型虚拟验证来验证应采取的调整措施。如果没有问题,则可以验证实际产品的运行参数。调整。在风电行业,ANSYS的数字孪生技术可以帮助风电企业避免计划外停机,实现预测性维护和运行控制和优化。

对于航空发动机的数字孪生应用,由于每台发动机的飞行历史不同,飞行环境不同,健康服务的寿命和维修历史也有很大差异,因此,应建立相应的数字孪生为每个航空发动机模型建立。 GE Aviation 对在空中运行的航空发动机进行实时监控。一旦出现潜在故障,可通过数字孪生模型的分析预测风险等级,并及时进行维护,显着提高飞行安全。 GE航空利用数字孪生模型记录每架飞机发动机的飞行轨迹和承载能力,以及不同飞行员的驾驶习惯和相应的油耗。通过分析和优化Gartner:2017年至2019年连续三年将数字孪生技术之一,可以延长发动机的使用寿命,改进发动机的设计。 .

在数字孪生应用领域,GE与ANSYS展开战略合作。通过应用数字孪生技术,实现产品健康管理、远程诊断、智能维护和共享服务。通过结合传感器数据和仿真技术,帮助客户分析具体工况并预测故障,从而节省运维成本。 GE Aviation 通过收集有关设计、制造、运行和完整飞行周期的相关数据来预测航空发动机的性能:

1.将发动机传感器数据与性能模型相结合工业数字孪生,根据运行环境的变化和发动机物理性能的衰减建立自适应模型,以准确监测航空发动机部件和整体性能;

2.将发动机历史维修数据中的故障模式注入三维结构模型和性能模型,构建故障模型,并应用于故障诊断和预测;

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3.将航空公司的历史飞行数据与性能模型相结合,结合数据驱动方法构建性能预测模型,预测飞机整体性能和剩余寿命;

4.将局部线性化模型与飞机运行状态环境模型融合,构建控制优化模型,实现发动机控制性能的优化,使发动机在飞行中发挥更好的性能。

西门子将来自智能传感器的温度、加速度、压力和电磁场信号和数据,以及来自数字孪生模型的多物理场模型和电磁场仿真和温度场仿真结果传输到 Mindsphere 平台进行比较和评估,判断产品的可用性、运行性能以及是否需要更换备件。

在复杂设备的运维中,AR技术可以基于产品的数字孪生模型生成产品操作、组装或拆卸的3D动画。在物理环境中,教学是通过各种可穿戴设备或移动终端进行的。 PTC 提供了先进且易于使用的 AR 应用平台。

工厂运行状态实时模拟和远程监控

对于正在运营的工厂,其数字孪生模型可用于可视化工厂的运营情况。包括生产设备的当前状态,正在处理哪些订单,设备和生产线的OEE、产量、质量和能耗等,可以定位每个物流设备的位置和状态。对于有故障的设备,可以显示具体的故障类型。华龙迅达应用数字孪生技术,对烟草行业工厂运行状态进行实时模拟和远程监控。中烟集团可以实现对分布在北京各地的工厂进行远程监控。海尔和美的在数字孪生在工厂的应用方面也进行了卓有成效的实践。

生产线虚拟调试

在虚拟调试领域,西门子、上海智灿、广州明洛等合作伙伴进行了很多实践。虚拟调试技术在数字环境中建立生产线的三维布局,包括工业机器人、自动化设备、PLC、传感器等设备。在现场调试前,您可以在虚拟环境中直接对生产线的数字孪生模型进行机械运动、过程模拟和电气调试,使设备在安装前已经调试完毕。

应用虚拟调试技术,在虚拟调试阶段,控制设备接入虚拟站/线路;虚拟调试完成后,控制设备可快速切换到实际生产线;可随时切换到虚拟环境进行分析、修正和验证。生产线运行中的问题,避免长时间且代价高昂的生产停顿。

虚拟调试技术对企业的价值体现在:早期验证优化研发+工艺+制造的可行性,降低物理样机投入成本;减少机器人在用户现场调试的时间和错误率,节省差旅成本;虚拟与实体融合后,为整个工厂的数字孪生打下良好的基础。工厂建成后,可与SCADA系统集成,打造基于三维模型的可视化监控系统,实现工厂数字孪生。

Maplesoft 的 MapleSim 平台提供集成的生产线虚拟调试解决方案。罗克韦尔自动化正在通过战略投资加速完善数字化解决方案,加速生态合作伙伴的整合。 2019 年,罗克韦尔自动化收购了 Emulate3D,这是一家创新的数字仿真和仿真工程软件开发商。其软件使客户能够在实际产生实际制造和自动化成本并交付最终设计之前对机器和系统设计进行虚拟测试,从而改进系统规划和设计决策,从而可以在最终设计之前设计设备系统最终确定并结算制造成本。验证大大缩短了上市时间,提高了运营效率。工厂的数字孪生模型还可用于培训员工,降低工厂运营风险。

美的集团密云智数的MIoT.VC系统提供了基于数字孪生的虚拟调试解决方案。其组件库内置1400多个机器人组件,内置库卡、ABB、安川、川崎等主流机器人协议;可通过图形示教快速进行机器人姿态设计、运动路径干涉检查和姿态合理性分析;支持机器人姿态和轨迹的离线编程和虚拟调试,与现场设备实时在线连接;支持机器人运动示教、离线编程和喷涂、焊接等虚拟调试。系统支持OPC-UA和西门子S7两种工业协议。

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机电一体化及软集成复杂产品研发

对于高度复杂的机电一体化和软集成产品,可以在研发阶段建立产品的数字孪生模型,通过工程仿真技术的应用加速产品研发,帮助企业降低成本和速度 创新技术被引入市场。采用数字孪生技术,可以综合利用结构、热、电磁、流体、控制等仿真软件进行单场仿真和多场耦合仿真工业数字孪生,产品的设计优化、验证和验证,构建准确的综合仿真模型。分析实际产品的性能,实现持续创新。通过结合创成式设计技术、增材制造技术和半物理仿真技术,可以显着缩短产品上市周期。

GE 认为,从概念设计阶段开始,将推动数字孪生在航空发动机上的应用,这将使设计和结构模型与运行数据的关联变得更加容易。同时,也有助于优化设计,提高生产效率。京航威泰测控仪器(北京)有限公司提供基于模型的卫星数字孪生设计解决方案,可最大限度地将经过验证的设计模型自动转化为卫星的物理实现。例如,可以根据相关设计模型自动生成卫星。加载软件代码。

数字营销

对于尚未上市的新产品,发布概念阶段数字孪生模型,让消费者选择自己喜欢的设计方案,然后进行详细的设计和制造,这将有助于企业提高销售业绩。同时,通过构建基于数字孪生模型的在线配置器,可以帮助企业实现在线产品选择和大规模定制。

数字孪生对制造企业的应用价值

IDC 在 2018 年 5 月发布的《数字孪生网络》报告中指出,到 2020 年底,65% 的制造企业将使用数字孪生来运营产品和/或资产,从而降低质量缺陷成本和服务交付成本25%。

产品数字孪生应用的价值在于不断提升产品性能,为客户提供更好的体验,提高产品运行的安全性、可靠性和稳定性,通过虚拟化的融合提升产品运行的“健康”。与实、虚、实映射在此基础上,提高产品的市场竞争力。同时,通过产品结构、材料、制造工艺等方面的改进,降低产品成本,提高企业盈利能力;而工厂数字孪生应用的价值主要体现在建设透明工厂、提升工厂运营管理水平、提高整体OEE、降低能耗、促进安全生产等方面。要真正实现工厂数字孪生应用的价值,需要设备用户企业与设备制造企业深度合作。

GE 对数字孪生的应用价值进行了经典的描述:数字孪生通过海量的设计、制造、检测、维护、在线传感器和运行数据建立和获取信息,并使用一系列高保真计算和基于模型的物理实体和先进的分析方法用于预测资产设备在其整个生命周期中的健康和性能。随着时间的推移,数字孪生模型的准确性不断提高,因为使用更多数据来优化模型,并且类似的设备部署了它们的数字孪生应用程序。随着数据的不断收集,模型会不断修正。数字孪生模型提供设备的详细知识,预测对各种可能场景的响应,并作为构建各种应用系统的实时参考,优化各种服务,提高性能和效率,改善运维,供应链以及业务价值,例如业务运营。

数字孪生技术的最早倡导者之一、美国宇航局国家先进制造中心主任约翰·维克斯认为:“数字孪生模型的最终目标是在虚拟环境中创建、测试和生产所需的设备。只有在满足我们的要求时才进行实体生产,然后实体生产过程通过传感器传递给数字孪生模型,确保数字孪生模型包含我们通过检测实体产品可以获得的所有信息。 "

GE 在 2015 年发表的另一篇文章指出:数字孪生模型的优势在于通过结合从设计到设备数据实时收集的相关信息来优化设备整个生命周期。不仅可以降低原型设计或制造的成本,还可以将实时数据导入数字孪生模型进行分析,从而预测故障、降低维护成本、减少停机时间。

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数字孪生的推广策略

数字孪生是制造业推进数字化转型和智能制造的战略举措和实践途径之一。对于制造企业来说,推动数字孪生的应用,需要建立明确的目标,以价值为导向,建立跨部门的推进组织,结合IT、自动化、研发、仿真、工艺、测试、设备运维团队,引进专业咨询机构,务实推进。

数字孪生应用是 IT/OT 融合的典型应用。实现虚拟现实测绘,需要搭建工业互联网平台。明确申请对象的重点是企业、工厂或供应链生产的产品;面向产品的数字孪生 应用的重点是支持产品开发、营销或运维;面向工厂的数字孪生应用的重点是工厂或生产线建设过程中的虚拟调试,或者工厂运营阶段的可视化和优化。同时,企业需要建立全三维设计和仿真驱动设计的技术基础和组织体系。数字孪生的推广需要统筹规划,但结合具体目标、分步实施,不可能搞“大而全”的应用。推动数字孪生的应用必须合理控制风险。

埃森哲的“数字孪生:创造强大的产品和重塑客户体验”白皮书提出了推动数字孪生应用的四个阶段。

在数字孪生的实际应用中,不可能也没有必要一味追求所有数字孪生模型的“高保真”。因为保真度的提高意味着构建数字孪生模型的难度和成本大大增加,同时,数字孪生模型的复杂性和分析耗时也会迅速增加。数字孪生模型越复杂,越难实现虚实映射的实时性。在实际应用中,对所有零件的多物理场进行复杂的三维仿真需要很长时间,往往会减少订单处理,通过一维仿真来分析产品的整体性能。因此,企业需要根据实际应用需求和性价比选择构建不同保真度的数字孪生模型。

数字孪生在制造业的应用前景

数字孪生是一个具有前瞻性和易于理解的创新概念。数字孪生一词本身将具有很长的“生命周期”,而不是短期的流行词汇。在概念炒作阶段之后,数字孪生概念将逐步走向务实推进阶段。

目前围绕数字孪生技术的讨论更多集中在概念讨论阶段,中国制造企业的实际应用还处于早期阶段。正如前一阶段工业互联网缺乏“杀手”应用一样,企业也应该在产品数字孪生和工厂数字孪生领域找到自己的“杀手”应用。

即使没有数字孪生,许多装备制造企业也开始通过工业互联网(Industrial Internet of Things)平台远程监控在役设备,并利用工业大数据和人工智能技术进行预测性维护。然后,通过数字孪生技术实现虚实融合,进一步利用对这些设备运行过程的实时模拟和优化,提高设备的运行性能,避免异常事故的发生。同样,即使没有数字孪生,许多制造企业也在构建生产监控和指挥系统,以实现工厂的可视化和透明化。然后,通过数字孪生技术实现虚实测绘,可以更准确地控制工厂、车间、生产线、设备的生产、能耗、质量、物流供应等实时状态,从而提高工厂的运营绩效。并避免计划外的设备停机。因此,数字孪生应用为制造企业带来的价值是实实在在的。

笔者建议制造企业应组织数字孪生培训,深入研究数字孪生的概念、数字孪生相关产品和解决方案,结合自身行业特点和实际需求,寻找突破口数字孪生的应用。在此基础上制定数字孪生应用方案。

数字孪生应用还有很长的路要走,但路就在你脚下!从数字孪生应用中受益的机会属于有准备的公司!

作者:黄培e-works(ID:e-works)CEO

本文发表于《中国工业和信息化》杂志2020年7月第25期

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