数字孪生在智能制造业中的7个应用

发布时间:2022-08-01

编辑人:灵图互动

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随着科技的发展,新一轮科技革命和产业变革正孕育兴起,以“智能制造”为主导的“工业4.0”、“工业互联网”-第四次工业革命已经来临。为此,各国先后提出了工业40、工业互联网、先进制造伙伴计划以及中国制造2025等先进制造战略与模式。同时,物联网、大数据、云计算以及人工智能等先进技术为智能制造的实现提供了强有力的支撑。然而,在智能制造的实践过程中,始终面临一个瓶颈问题—信息空间与物理空间的交互与融合,为此提出了数字孪生(DigitalTwin、)的解决方案

1.数字孪生概念

数字孪生是充分利用物理模型、传感器实时数据、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成联动,反映相对应的实体装备的全生命周期过程。

数字孪生是对象、产品、设备、人员、过程、供应链乃至整个业务生态系统的精确虚拟副本。它是由物联网(IoT)传感器技术派生而来的数据创建的,该技术附加到或嵌入到原始对象中。这种与云连接的数据允许实时查看对象发生的结构和操作视图,从而使工程师可以监控系统并为系统动力学建模。在对原始系统进行任何更改之前,可以对数字孪生体进行调整,以查看系统在现实生活中的变化。

“数字孪生不仅仅是一个蓝图或示意图,它还结合了系统动力学的实时仿真和一组执行控制,”技术顾问兼顾问Daniel Araya说:“数字孪生既可以用作交互式仿真,又可以用作一组管理工具,可以管理设备,系统和机器,同时可以收集数据以提高性能。”

数字孪生概念

2.国内外工业产线数字孪生技术的发展

车间是制造的执行基础层,数字孪生技术为其生产过程的高效运行提供了一种技术手段。对于数字孪生在车间及制造过程的研究,各国学者、科研机构以及企业等对其进行了理论和技术的探讨。

在理论层面,陶飞等提出了数字孪生车间的概念模式,从理论上分析提出了其系统组成、运行机制、特点和关键技术等更深层次的实现方法。同时,对数字孪生数据驱动的物理车间与虚拟车间的交互与融合进行了探讨和总结,针对车间实体、虚拟、服务和数据4部分的实现做了理论探索,为数字孪生技术在智能制造车间中的应用和实现提供了理论和方法参考。

德国的罗伊特林根商学院已经建立了基于云和app应用程序的数字孪生工厂原型—ESB Logistics Learning Factory。

国内鲍劲松等提出了基于数字孪生的车间建模框架,通过关注车间内产品、资源和工艺3个方面,分别对产品数字化定义、基于数字孪生的资源建模和工艺信息的数字化定义等问题进行了研究分析。 除了上述对数字孪生系统级的应用研究,对数字孪生实现的各种技术也有相关的研究。

为了实现建模与通信的通用化,Greyce提出了基于Auto-mationML的数字建模方法和通用数据交互方法;

Delbrugger就虚拟工厂中人员、机器人的运 动路径问题提出了基于信息模型的虚拟工厂空间位置和导航的框架。

上述研究为数字孪生在生产系统方面的应用与发展提供了理论基础和相关的技术手段,但对车间生产过程数字孪生系统从孪生模型构建、物理系统孪生数据的采集以及车间生产过程的实时联动等缺少整体的解决方案。

随着越来越多的公司采用物联网和大数据,数字孪生技术变得越来越流行,技术也日趋成熟。预计到2023年,数字孪生的全球市场将以38%的复合年增长率增长,达到160亿美元。

3.数字孪生技术应用

数字孪生技术已被应用于产品设计、产线运维、产线规划中,开发数字孪生系统有助于企业加速新品上市时间,优化产线运营效率、改善生产不足,开发新的经营模式,进而提高收益。


4.数字孪生在智能制造业中的7个应用

4.1 产品设计

数字孪生在设计阶段可以是虚拟原型,可以进行调整以测试不同的仿真或设计,然后再投资购买实体原型。通过减少将产品投入生产所需的迭代次数,可以节省时间和成本。

数字孪生应用于产品设计

4.2 工艺优化

生产线上的传感器可用于创建工艺过程的数字孪生并分析重要的性能指标。对数字孪生体的调整可以被确定是优化产量、减少差异并帮助进行根本原因分析的一种新方法。

数字孪生应用于工艺优化

4.3 质量管理

在生产过程中监控和响应来自IoT传感器的数据对于保持最高质量和避免返工至关重要。数字孪生模型可以对生产过程的每个部分进行建模,以识别发生误差的位置,或者可以使用更好的材料或流程。

4.4 供应链管理

供应链和物流/分销公司依靠数字孪生来跟踪和分析关键性能指标,例如包装性能、车队管理和路线效率。它们对于零库存生产或按序生产以及分析分销路线特别有用。

4.5  预测性维护

用于单个设备或制造过程的数字孪生可以识别出在严重问题发生之前进行预防性维修或维护的变化幅度。它们还可以帮助优化负载水平、工具校准和循环时间。

4.6 跨学科合作

来自数字孪生的运营数据随时可用,可以轻松地跨学科共享,从而实现协作,改善沟通和更快地制定决策。工程、生产、销售和市场营销都可以使用相同的数据一起工作,以做出更明智的决策。

4.7 分析客户体验

数字孪生通常用于随着时间的推移收集数据,从而提供对产品性能、分销和最终用户体验的深刻理解。这些数据可用于帮助工程师和设计师改善客户对产品的响应,特别是通过定制化和易用性方面。

数字孪生应用于客户体验

5.数字孪生应用于汽车生产车间成功案例

国内某车企为实现车间生产过程的数字孪生,提高生产过程的透明度并优化生产过程,于2019年试点发动机生产线数字孪生系统,通过多数以千计的传感器和设备的及时数据,结合1:1还原的孪生模型,实现远程产线生产监控、低库预警、质量溯源等功能。

数字孪生应用于汽车生产车间

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