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少品种大批量离散制造数字孪生应用场景及应用案例

发布时间:2022-09-28

编辑人:灵图互动

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离散制造,是指产品的生产过程通常被分解成很多加工任务来完成。离散制造的产品往往由多个零件经过一系列并不连续的工序的加工最终装配而成。

少品种大批量离散制造以汽车、电子等行业为代表,产品种类少、规模大、生产标准化,对生产效率和质量要求高,多数企业基本实现自动化。当前,少品种大批量离散制造数字孪生应用场景较多,涵盖了产品研发、设备管理、工厂管控、物流优化等诸多方面。

少品种大批量离散制造数字孪生应用场景及应用案例

1. 少品种大批量离散制造数字孪生应用场景1:基于数字孪生的虚实联动设备监控管理

传统的设备监控仅是显示设备某几个关键工况参数的数据变化,而基于数字孪生的设备监控,利用数字孪生技术建立与实际设备完全一致的三维几何模型,在此基础上通过数据采集或添加传感器全方位获取设备数据,并将各个位置数据与虚拟三维模型一一映射,实现物理对象与孪生设备完全一致的运动行为,更加直观的监控物流对象实时状态。

1.1 数字孪生设备管理应用案例

某大型烟草生产设备厂商通过打造虚实联动的设备数字孪生,实现更直观的远程监控管理。

数字孪生设备管理应用案例

1.1.1 设备建模

构建1:1烟草设备零部件3D模型,组装形成完整烟草设备系统模型。

1.1.2 运动数据采集

采集烟草设备各运动部位数据,导入至3D模型,驱动虚实联动。

1.1.3运动行为调参

运动行为调参,消减由于网络延迟,带来的孪生设备运动行为滞后现象。

1.1.4 可视化监控

调参完成后,重新为3D模型接入实时数据,驱动虚实联动,实现可视化管理。

2. 少品种大批量离散制造数字孪生应用场景2:基于数字孪生的设备虚拟调试控制优化

汽车、电子等多品种小批量离散制造在修改工艺时均需要进行设备自动化调试,传统设备自动化调试多数为现场物理调试,这增加了设备停机时间,降低了生产效率。而基于数字孪生的设备控制调试能够在虚拟空间开展虚拟验证,有效降低了传统物理调试时间,减少了物理调试费用开销。

数字孪生虚拟调试应用案例

某机床设备生产厂商,通过利用数字孪生技术,构建物理机床的1:1数字化模型,让用户在加工前在虚拟空间中进行仿真模拟,绝对安全地检查昂贵工件复杂加工过程。帮助用户有效缩短了调试时间,使生产更经济、安全和快捷。

数字孪生虚拟调试应用案例

3. 少品种大批量离散制造数字孪生应用场景3:基于 CAE 仿真诊断的数字孪生产品研发

传统 CAE 仿真是数字孪生产品设计的最主要方式,通过仿真建模、仿真求解和仿真分析等步骤评估产品在力学、流体学、电磁学、热学等多个方面的性能,在不断的模拟迭代过程中设计更加高质量的新型产品。

数字孪生产品研发应用案例

某大型汽车生产企业将数字孪生技术应用于汽车整车研发,提升汽车的可靠性、安全性及舒适性。

数字孪生产品研发应用案例

4. 少品种大批量离散制造数字孪生应用场景4:基于离散事件仿真的数字孪生产线规划

在传统新建工厂或产线过程中,各个设备摆放的位置、工艺流程的串接均凭借现场工程师的经验开展,为产线规划准确性带来不小的隐患。而基于数字孪生的产线虚拟规划大大提升了产线规划准确率,通过在虚拟空间以“拖拉拽”的形式不断调配各个工作单元(如机器人、机床、AGV 等)之间摆放位置,实现产线规划达到最佳合理性。此外,在基于数字化产线进行虚拟规划后,部分领先企业还将数字化产线与生产实时数据相结合,实现工厂规划、建设、运维一体化管理。

数字孪生产线规划应用案例

越南某汽车厂依托数字孪生技术进行产线规划,实现了快速建厂,在破土动工后的21个月后就完成了汽车批量生产,将建厂时间缩短了50%。

数字孪生产线规划应用案例

5. 少品种大批量离散制造数字孪生应用场景5:基于数字孪生的供应链优化

少数少品种大批量离散制造企业构建了供应链数字孪生应用,通过打造物流地图、添加物流实时数据、嵌入物流优化算法等举措,打造供应链创新解决方案,持续降低库存量和产品运输成本。

5.1 数字孪生供应链优化应用案例

某全球大型轴承制造企业基于数字孪生提供的数据可视性和完全性,供应链规划人员能从本地运营转变为全球化决策,从而降低存储,运输成本,缩短供应周期。最终实现了全球供应链管理。

5.1.1 创建供应链网络地图

从5个ERP系统的40多个实例中提取约50万个库存单元数据建立产品制造、存储、移动和销售的关系模型。

5.1.2 建立数字孪生

向网络地图中添加用户订单、物流运输、库存水平等实时运营数据洞察当前全球供应链运行状态和存在的问题。

5.1.3用数字孪生系统进行供应链集成管理优化供应链中所有位置的需求,库存和计划;更轻松地感知需求偏差并更积极地解决它们。

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