Как цифровой двойник меняет автомобильное производство

Традиционное техническое обслуживание автомобильных цепочек поставок основывается на эмпирических наблюдениях и измерении оборудования человеком. Этот подход мог только измерять производительность машины с дискретными интервалами. Он страдал от проблем с воспроизводимостью, основанных на времени суток измерения, человеческой ошибке интерпретации и размещении датчика. Более современное представление того же метода технического обслуживания теперь может быть выполнено в цифровом виде с помощью интеллектуального моделирования так называемого «цифрового двойника».

Чтобы оценить подробные эксплуатационные характеристики сложного оборудования, используемого на заводе, теперь можно использовать полностью цифровое представление двойника в качестве основного интеллектуального инструмента. Цифровой двойник состоит из трех цифровых компонентов:представления модели данных, набора аналитических алгоритмов и поведенческих знаний о работе машины. Цифровые двойники используют историческую информацию с известными данными о производительности, чтобы понять прошлое поведение. Они применяют прямые и косвенные данные к текущему состоянию машины. Используя интеллектуальные алгоритмы машинного обучения на основе этих знаний, можно смоделировать прогнозирование будущего поведения машины.

Полный цифровой двойник машины состоит из нескольких частей. Каждая механическая часть машины представлена ​​двойником компонента. Лопасти вентилятора, подшипники, поршни и крепежные детали могут быть представлены в цифровом виде на самом базовом уровне в виде компонентов. Двойник компонента — это основной подкомпонент, оказывающий существенное влияние на производительность актива, к которому он относится.

На этапе проектирования машины эти цифровые элементы разрабатываются вместе, чтобы составить общий актив, такой как двигатель или насос. Двойник актива использует компиляцию двойников компонентов в проекте для создания полной модели актива машины. Двойники активов могут быть коллекциями информации обо всех двойниках их компонентов. Двойники активов обеспечивают прозрачность на уровне оборудования. Применяя текущий рабочий контекст и прогнозируя будущее состояние цифрового двойника, вы можете эффективно отслеживать, моделировать и контролировать актив. Разумное использование этой информации может оптимизировать жизненный цикл актива в долгосрочной перспективе.

Моделирование расширенной аналитики в облаке на основе данных о двойниках активов может предоставлять непрерывную информацию в режиме реального времени о производительности оборудования в производственной среде. Извлеченная на еще более высокий уровень, эта модель двойника активов может быть частью двойника процесса и общего двойника предприятия, который моделирует использование заводов, цепочек поставок и каналов сбыта. Данные о двойниках активов можно использовать для обнаружения аномалий при сравнении со статистическими моделями для создания предупредительных предупреждений о проведении технического обслуживания и получения сведений об оставшемся сроке службы.

Пользователь цифрового двойника получает несколько преимуществ. При правильном принятии решений на основе анализа создается повышенная надежность и доступность актива. Существует сниженный риск потерь или катастрофических сбоев, когда информация, полученная при моделировании цифровых двойников, применяется для улучшений. Производственная эффективность оборудования повышается за счет снижения частоты поломок и простоев на техническое обслуживание. В целом затраты на техническое обслуживание меньше, поскольку можно надежно контролировать состояние оборудования. Это приводит к более быстрому возмещению стоимости актива при производственном использовании.

Автомобильное производство IoT расширяет возможности понимания производительности сложного оборудования. Способность преобразовывать данные в новые идеи основана на наличии точных симуляций и моделей используемого оборудования. Благодаря внедрению двойников цифровых компонентов в структуру двойников активов это понимание теперь может быть извлечено в цифровом виде без эмпирических процедур физических измерений прошлого. Промышленные решения Интернета вещей MachineMetrics для машинного оборудования используют всю мощь машинных данных для увеличения пропускной способности и максимальной ценности. Закажите демо-версию, чтобы узнать, что приложения MachineMetrics могут сделать для вашего бизнеса.