数字孪生在智能制造中的意义-数字孪生在智能制造上的应用

发布时间:2022-05-09

编辑人:灵图互动

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当前,数字孪生技术应用的主阵地是制造业,随着智能制造的推进,数字孪生已成为智能制造的通用技术,也是推进实施智能制造的重要使能技术。数字孪生在智能制造中的意义非凡,目前已在军工制造、高端装备等很多行业得到广泛应用。

美国、德国、中国等国家的工业界、学术界在数字孪生与工业4.0及智能装备/工厂/服务相结合方面开展了大量研究。数字孪生技术已经开始在复杂产品研制、生产与运行维护等多环节部署应用。

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。

数字孪生系统本质上是一个由物理实体与孪生模型结合成的、可进行连续过程优化的功能系统。因此,数字孪生也是信息物理系统的核心技术之一。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。

数字孪生在智能制造中的意义

数字孪生是在软件定义作用下,长期的要素数字化所形成的结果。要素泛指物理世界的各种人、机、物、数据、图文、语言、物理信息等实体要素。因此,数字孪生是一种经过长期发展形成的数字化通用技术。

1. 数字孪生在智能制造中的意义

在制造业中,数字孪生的主要好处是能够自动提供关于设备或产品性能的全面信息,而无需员工参与。更重要的是,利用当今的计算能力,工厂可以使用先进的机器学习算法快速分析物理孪生提供的数据,并将其转化为可操作的信息。在数字孪生出现之前,这样的制造业控制水平是无法实现的。

制造业是一个看起来很复杂的行业。工厂通常具有高度复杂的机械部件,它们不断地相互作用。这种复杂性使我们无法了解生产现场哪些地方需要改进,以及如何改进。

数字孪生工厂应用

但由于工厂安装了数千个传感器,并不断将数据传输到数字孪生系统,制造商可以积累有关系统性能的重要见解,并对工厂的工作流程进行循证调整。更重要的是,现代传感器可以收集从浓度和温度到工厂一般环境条件等各种特征的数据。

借助传感器,数字孪生可以监测制造工厂以外的资产。例如,汽车工厂可以评估各种汽车部件在极端条件下的磨损或性能。这些见解可用于增强未来的产品设计。数字孪生还使制造商能够在没有任何经济风险的情况下试验非常规设计决策,并推动创新。

简而言之,数字孪生使制造商能够克服传统挑战,并同时实现各种业务需求。

2.数字孪生技术在智能制造业中的作用

数字孪生技术在智能制造业中的作用:

2.1 提高产品质量

意识到对药物和疫苗的需求日益增长,某制药公司联手数字孪生技术供应商,开始进数字化转型。

传统上,制药公司只能在产品制成后才能评估产品的质量,这意味着如果质量低,则必须丢弃整批产品,从而造成时间和材料的浪费。数字孪生允许在生产过程中评估产品质量,帮助制造商及时调整操作并满足质量标准。

该公司部署了数字孪生系统,用于收集有关疫苗制造流程每个阶段的数据。这种数字孪生使制药公司能够显著提高产品质量、降低成本并缩短上市时间。更重要的是,制药公司现在还可以模拟生产中的变化,并清楚地看到它们将如何影响最终产品。

2. 预测产品故障

为了满足对其行业领先的螺杆式压缩机不断增长的需求,某制造商决定将数字孪生集成到他们的新生产设施中。在该公司的案例中,产品必须满足特定客户的需求,这大大增加了质量控制的复杂性。他们的压缩系统有相当多的参数需要为每个客户单独进行定制。更重要的是,根据环境的不同,他们的客户可以在空气和水冷却系统之间进行选择,并在他们的压缩机上添加干燥器或热回收系统。

在数字孪生的帮助下,员工可以在产品组装前确定准确的产品测试程序。一旦压缩机离开装配线,按下按钮即可启动测试程序。如果其余结果不符合要求的标准,系统会通知操作员手动调整压缩机参数。

该制造商也在工厂之外使用数字孪生系统,每一台销售出去的压缩空气系统也由数字孪生虚拟复制。这使得操作员可以监测每台压缩机的状态,从而远程检测潜在故障并及时维护。这大大延长了产品的寿命,提高了客户满意度,并降低了维护成本。

3.缩短上市时间

在豪华汽车的生产上,在质量方面不能有妥协的余地。另一方面,细致的质量控制可能相当耗时。因此,为了加快汽车开发流程,世界上著名的汽车制造商之一将数字孪生集成到其制造流程中。

在数字孪生软件的帮助下,汽车工程师现在可以使用汽车虚拟副本中的数据来不断优化他们的开发。例如,评估车辆空气动力学的传统方法需要构建汽车的物理原型,并将其放置在风洞中。借助数字孪生,可以虚拟运行此类测试,从而显著降低成本,并允许对汽车的空气动力学进行更精细的实验。

由于数字孪生的实施,该汽车制造商成功地将汽车开发所需的运营成本和时间降低了 30%。借助数字孪生,该公司还将车辆上市时间缩短了 16 个月。

4. 改善用户体验

最初,总部位于巴西的某农业机械制造商旨在应用数字孪生来提高性能,并优化其农业机械的维护。在拖拉机和其他农业机械上安装了物联网传感器后,他们能够监测拖拉机的路径、速度、油耗和发动机状况。这使该制造商能够预测机械故障,并延长设备正常运行时间。

在利用数字孪生的优势来提高性能的同时,该制造商发现这项技术还可以优化农民对机械的使用。嵌入式物联网传感器现在可以收集天气和土壤特性数据,帮助农民确定种植作物的最佳条件。

5. 简化产品开发

在轮胎制造公司中实施数字孪生,无需构建原型,即可促进产品工程和测试。除了缩短上市时间和减少开发成本外,消除物理原型还能让制造商和组织减少由原型浪费而引起的负面环境影响。

更重要的是,事实证明,对于轮胎制造公司来说,数字孪生对简化与其他汽车公司的合作尤其有益。例如,世界领先的某轮胎制造商现在使用数字孪生与其合作伙伴共享即将推出的产品的虚拟复制品,以获得批准。

3.数字孪生在智能制造上的应用案例

数字孪生目前应用于很多行业,德国西门子、法国达索、美国通用电气、美国参数技术等公司都进行了积极探索。

3.1 西门子:将数字孪生融入数字化战略

西门子公司紧跟德国工业4.0和智能制造的发展趋势,近年来高度重视数字孪生技术的研究与应用探索,通过近两年时间的研发,已经把数字孪生融入其数字化战略,并深入解决方案中。2017年年底,正式发布了完整的数字孪生应用模型。西门子的数字孪生体应用模型包括:数字孪生产品,可以使用数字孪生进行有效的新产品设计;数字孪生生产,在制造和生产规划中使用数字孪生;数字孪生体绩效,使用数字孪生捕获、分析和践行操作数据,从而形成一个完整的解决方案体系,并把西门子现有的产品及系统包揽其中,例如Teamcenter、PLM等。

在车辆领域,西门子通过数字孪生将现实世界和虚拟世界无缝融合,通过产品的数字孪生,制造商可以对产品进行数字化设计、仿真和验证,包括机械以及其他物理特性,并且将电器和电子系统一体化集成。新的技术提供了新的汽车设计与制造模式,基于数字孪生制造商能够规划和验证生产过程、创造工厂布局、选择生产设备、仿真与预测,并优化人员和制造过程的工作条件。

3.2 空客:数字孪生提高企业自动化程度

空中客车公司(以下简称“空客”)在飞机组装过程中使用数字孪生技术以提高自动化程度并缩短交货时间。

在碳纤维增强基复合材料机身结构的组装过程中,因为CFRP组件的存在,在组装过程中要求剩余应力不得超过特定值。为达到减小剩余应力的目的,空客开发了应用数字孪生技术的大型配件装配系统,对装配过程进行自动控制以减小剩余应力。该系统的数字孪生模型具有以下几方面的特点:

一是建立数字孪生体的行为模型。在该装配系统中创建的数字孪生模型不仅是相应实际零部件的三维CAD模型,同时基于装备的传感器,也对各组件的行为模型进行建模,包括组件的力学行为模型及形变行为模型。

二是建立不同层级的数字孪生体。在该装配系统中,不仅对各组件建立相应的数字孪生体模型,同时对系统本身也建立了相应的数字孪生体模型。系统本身的数字孪生体用于系统设计,为每个装配过程提供预测性仿真。

三是虚实交互与孪生体的协调工作。在装配过程中,多个定位单元均配备传感器、驱动器与控制器,各个定位单元在收集传感器数据的同时,还需与相邻的定位单元相配合。传感器将获得的待装配体的形变数据与位置数据传输到定位单元的数字孪生体,孪生体通过对数据的处理以计算相应的校正位置,在有关剩余应力值的限制范围内引导组件的装配过程。

3.3 GE:数字孪生将为企业带来更多收益

几十年来,通用电气公司(GE)收集了大量资产设备(如航空发动机)的数据,通过数据挖掘分析,能够预测可能发生的故障和时间,但无法确定故障发生的具体原因,为解决这一问题,GE近年来格外重视数字孪生技术的应用与探索。

GE认为,数字孪生体的构建必须将设备机理模型和数据驱动分析结合起来,这个过程极为复杂,对于普通用户而言,通常不具备这种专业能力。GE将已有的大量资产设备数据和模型叠加,通过Predix平台,提供了一个通用的数字孪生体模型目录,包括多个工业数据分析模型以及超过300个资产和流程模型。这样用户就可以利用现有的通用模型进行模型构建、仿真、训练,从而快速构建数字孪生体,并可在现场运行或在云端大规模运行,将模型推向使用端,然后再将它们产生的信息传回云端。

以风力涡轮机为例,Predix提供的通用数字孪生体必须针对特定电厂的具体风力涡轮机进行定制。Predix中的风力涡轮机通用模型包含:具有材料和组件细节的PLM系统信息、三维几何模型、可根据物理算法预测行为的仿真模型等。此外,该模型还包含维护服务日志、缺陷和解决方案详情。一般这种机器的工作寿命很长,需要承受极端的天气状况,而且与其他众多涡轮机一起运行。因此,风力涡轮机案例的建模必须包括整个风电厂。每台风力涡轮机大体相似,但其所处位置和条件(包括风向、尾流效应、维护记录等)都不相同。根据不断变化的风力条件来优化风力涡轮机,并在现场协调不同数字孪生体之间的相互作用,在无须对硬件设备进行较大改变的情况下,将风电厂的发电量提高了5%。

3.4 东风汽车:数字孪生系统提升发动机生产车间透明度

东风汽车与灵图互动公司合作的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,最终实现生产车间透明化管理,为企业降本增效。

发动机生产线数字孪生系统

4. 结语

不可否认,数字孪生是制造业中的关键技术。它在创造价值、缩短上市时间、优化工厂设备和成品性能,以及提供洞察力方面的能力是任何其他解决方案都无法比拟的。随着成本的降低、供应商数量的增加,以及构成数字孪生的先进技术的可获得性的提高,集成数字孪生应该是全球制造商的下一个必然发展方向。那些拥有高度复杂流程、优先考虑创新、改进或扩大产品范围的公司将从数字孪生中受益最多。


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