Цифровые двойники: связь операций и дизайна для более умного производства

Сила технологии цифровых двойников усиливается, когда модели для отдельных устройств объединяются в системный взгляд на операции.

Масштабное внедрение промышленного Интернета вещей (IIoT) стимулирует интерес к технологии цифровых двойников. IIoT объединяет подключенные интеллектуальные устройства и аналитику таким образом, что позволяет организациям мониторить, собирать, обмениваться, анализировать и доставлять ценные новые инсайты о своих системах и процессах. Эти инсайты могут помочь принимать более умные и быстрые бизнес-решения.

Когда физическая система соединяется с цифровым представлением, полученные инсайты могут принести дополнительные выгоды производителям в разных аспектах их операций, охватывающих аспекты от умного производства до оптимизации цепочки поставок до инноваций продуктов или сервисов.

Интерес к технологии цифровых двойников бурно растет во многих отраслях. Рынок, оцененный в 3,1 миллиарда долларов в 2020 году, ожидается к достижению 48,2 миллиарда долларов к 2026 году, что представляет совокупный ежегодный темп роста (CAGR) 58% с 2020 по 2026 год. Такой рост обусловлен ожидаемым использованием цифровых двойников для дизайна, симуляции, ТОР (технического обслуживания, ремонта и переделки), производства и послепродажного сервиса, согласно MarketsandMarkets. Промышленные компании ожидают высокий рост решений цифровых двойников по мере выхода из пандемии. Многие внедряют такие решения для своих сквозных операций, чтобы минимизировать потери из-за пандемии.

Области широкого промышленного применения цифровых двойников

Модель цифрового двойника использует данные от устройств IoT и других датчиков для оценки состояния устройства или части оборудования. Инсайты, полученные в этих моделях, могут использоваться несколькими способами, включая:

Операционные двойники: Во многих случаях проблемы оборудования вызваны неправильным использованием. Например, устройство может работать вне своего нормального температурного или диапазона давления, или оно может работать на более высокой скорости, чем рекомендовано. Если не устранять, проблема может повлиять на само устройство, возможно, приводя к неожиданной поломке или агрессивному ухудшению. Используя цифровой двойник части, анализ данных текущего состояния устройства может помочь выявить такие условия работы вне спецификаций. Симуляции могут помочь исследовать, допустимо ли выталкивание производительности устройства или его работа в текущей среде. Если нет, изменения могут быть внесены для оптимизации текущей производительности устройства в рабочей среде.

Предиктивный двойник: Цифровой двойник можно использовать для what-if анализа. Например, производитель может рассмотреть компромиссы: если я увеличу скорость, с которой работает устройство, какое немедленное улучшение в выходе. А затем использовать ту же симуляцию, чтобы выяснить влияние этого увеличения скорости на оборудование. Потребует ли оно более частого сервиса? Будет ли оно быстрее выходить из строя? Затем может быть сделан анализ затрат, сравнивающий чистый рост выручки от повышения производства за счет работы устройства на более высокой скорости против увеличенных затрат на обслуживание оборудования или более частую замену.

Обратная связь к дизайну продукта и маркетингу: Команда дизайна продукта может использовать данные, собранные об оборудовании, используемом в поле, для улучшения или настройки продукта или добавления новых функций на основе его текущего использования. Работает ли оно лучше ожидаемой? Возможно, более экономично спроектированная версия будет достаточна. Аналогично, может оказаться, что устройство в определенных средах превосходит заявленные спецификации. Маркетинг и продажи могут поделиться этой информацией с другими клиентами в тех же средах.

Связанные цифровые двойники: Сила технологии цифровых двойников усиливается, когда модели для отдельных устройств объединяются в системный взгляд на операции. Например, в авиации производитель может иметь отдельные представители цифровых двойников разных компонентов двигателя и модель, позволяющую им симулировать и наблюдать, как эти элементы работают вместе. Умные здания часто используют комбинации умных пространств, умных лифтов, умных HVAC-систем и многого другого для получения синергетических выгод, когда разработчик или владелец здания может понять, как эти системы могут дополнять друг друга и работать вместе.

Системные модели и двойники

Связанные цифровые двойники в производстве могут идти двумя путями. Один — фокусироваться на том, как работает сложное оборудование, интегрируя модели частей, составляющих систему. Такая модель эквивалентна производителю авиационных двигателей, симулирующему целый двигатель из моделей его частей.

Производители могут собирать инсайты в реальном времени из систем-систем, чтобы облегчить инженерам поиск скрытых взаимозависимостей и рекомендовать шаги для перекалибровки оборудования. Инсайты, полученные о том, как оборудование работает в своей реальной среде, могут использоваться инженерами и командами обслуживания для внесения корректировок и оптимизации производительности оборудования.

Другая область внимания — симуляция и моделирование производственных процессов, где двойники создаются для разного оборудования, используемого на производственной линии. Например, сложная сборочная линия может включать цифровой двойник робототехнических систем, размещающих предметы на конвейерной ленте, другой для фрезерного станка, еще один для сварочного инструмента и так далее.

Композитный цифровой двойник с этими элементами позволит производителю получить более глубокие инсайты в сквозные процессы. Корректировки могут быть сделаны в виртуальной модели, чтобы увидеть, какое влияние изменения будут иметь на готовый продукт, скорости производства, качество и многое другое.

На пути к Индустрии 4.0

Технологии связности и собираемые данные необходимы для производителя оборудования или устройств для участия в будущих отраслевых инициативах, таких как Индустрия 4.0. Инициативы умного производства могут объединять видимость завода, предиктивное обслуживание, моделирование и симуляции для получения инсайтов в реальном времени о том, как оборудование работает сейчас, как его операции могут быть улучшены и как это влияет на сквозные ключевые показатели эффективности.