Produkcja przemysłowa stoi przed nowymi i rosnącymi wyzwaniami. Wszechobecny jest niedobór dobrze wyszkolonych specjalistów. Jednocześnie cykl życia wielu produktów staje się coraz krótszy, a liczba wariantów i wielkości partii rośnie. Ponadto dynamika rynków i zmieniające się łańcuchy dostaw wymagają coraz większego wykorzystania maszyn CNC, większej przejrzystości procesów i zdolności pracowników do wykonywania swoich zadań w ukierunkowany sposób. W tym złożonym środowisku koncepcja cyfrowego bliźniaka jest wielkim źródłem nadziei. Umożliwia ona wirtualną symulację fizycznych obiektów, maszyn i systemów oraz wykorzystanie danych z czujników w czasie rzeczywistym w celu m.in. usprawnienia procesu decyzyjnego. Ale czym właściwie jest Digital Twin i jak może pomóc w optymalizacji procesów w nowoczesnej produkcji?
Z technicznego punktu widzenia koncepcja cyfrowego bliźniaka jest nieadekwatna. Chociaż celem jest przeniesienie rzeczywistości fizycznego obiektu ze wszystkimi jego szczegółami i właściwościami do przestrzeni cyfrowej, taki cyfrowy obraz sam w sobie nie miałby żadnej dalszej funkcji, a zatem byłby bezwartościowy.
Cyfrowy bliźniak: cyfrowy model rzeczywistego obiektu
Cyfrowy bliźniak staje się naprawdę użyteczny tylko dzięki cyfrowemu modelowi rzeczywistego obiektu i jego cyfrowemu cieniowi. Cyfrowy model jest dynamiczną reprezentacją 3D rzeczywistego obiektu, która może być wykorzystana do symulacji i analizy. Powiązany cyfrowy cień odpowiedniego rzeczywistego komponentu reprezentuje dane zebrane lub symulowane z tego modelu. Tylko dzięki połączeniu modelu i cienia Digital Twin jest w stanie ulepszyć produkty i procesy oraz uniknąć błędów w ciągłym cyklu symulacji, analizy i optymalizacji w oparciu o generowane informacje.
Zastosowania przemysłowe
W przemyśle, Digital Twins mogą być wykorzystywane na różnych etapach cyklu życia produktu lub poszczególnych komponentów. Możliwe zastosowania w branży obrabiarek i produkcji obejmują
- Wirtualna ocena i weryfikacja
- Optymalizacja iteracyjna
- Monitorowanie w czasie rzeczywistym
- Zarządzanie maszynami i systemami
- Kontrola produkcji i wytwarzania
- Monitorowanie stanu
- Konserwacja predykcyjna
- Wykrywanie i diagnostyka błędów
- Przewidywanie wydajności maszyn i systemów
Korzyści dla klienta podczas korzystania z DMG MORI DIGITAL TWIN
Zalety korzystania z Digital Twin są liczne. Na przykładzie DMG MORI DIGITAL TWIN korzyści dla klienta można podzielić na trzy obszary:
Przyrost produktywnych godzin pracy wrzeciona
- Przeniesienie nieproduktywnych czynności, takich jak bieganie i programowanie, do świata wirtualnego.
- Eliminacja przestojów maszyn spowodowanych kolizjami
Obniżenie kosztów komponentów
- Skrócenie czasu cyklu dzięki optymalizacji procesów i widoczności czynników kosztotwórczych.
- Eliminacja odrzutów dzięki wstępnej symulacji i uproszczonemu rozwiązywaniu problemów
Upodmiotowienie pracowników
- Zmniejszenie liczby błędów poprzez wczesne i, w razie potrzeby, ciągłe szkolenia.
- Łatwiejsze zrozumienie złożonych zadań dzięki większej przejrzystości
Rozwój wirtualnej maszyny kosmicznej
Dzięki DMG MORI DIGITAL TWIN nowa maszyna może zostać opracowana całkowicie w świecie wirtualnym. Jej funkcje i możliwości są symulowane, analizowane i optymalizowane przy użyciu wirtualnych sterowników, narzędzi, uchwytów i przedmiotów obrabianych, aż wynik spełni wszystkie oczekiwania innowacji. Każdy krok - od naciśnięcia przycisku na panelu sterowania i zmiany narzędzia do różnych sytuacji mocowania, ruchów osi i obciążeń wrzeciona - może być cyfrowo sprawdzany i regulowany za pomocą i na Digital Twin. Wszystko to odbywa się przed wprowadzeniem "prawdziwej" maszyny do produkcji.
Realistyczna obróbka testowa komponentów
Klienci mogą używać Digital Twin do przeprowadzania realistycznej obróbki testowej swoich komponentów, podczas gdy ich maszyna CNC jest wciąż budowana. Mogą doskonalić programy CNC dla nowej maszyny i szkolić swoich operatorów na długo przed zainstalowaniem maszyny we własnym zakładzie. Po zainstalowaniu maszyna stale przesyła informacje o swoim statusie i bieżących zadaniach do swojego cyfrowego bliźniaka. Dane te z kolei pomagają w ciągłym doskonaleniu procesów i podejmowaniu świadomych decyzji.
Cyfrowe bliźnięta nie są samotnikami. Komunikują się i współpracują w oparciu o wspólny język i strukturę. Dotyczy to nie tylko pojedynczych maszyn, ale także zrobotyzowanych komórek produkcyjnych lub zautomatyzowanych systemów produkcyjnych z wieloma maszynami, paletami i narzędziami, a także autonomicznych systemów transportowych i ich tras w obiekcie.
Jedynym wymogiem jest to, aby każdy element systemu i każda cecha usługi lub procesu była powiązana z powiązanymi danymi jako Cyfrowy Bliźniak. Im więcej i lepszych informacji z przeszłości jest dostępnych i im bardziej kompleksowe są bieżące dane, tym "inteligentniejsze" stają się algorytmy. Dzięki temu analiza jest bardziej precyzyjna, a odpowiedzi dokładniejsze. Jest to szczególnie ważne, jeśli chodzi o przewidywanie zdarzeń przed ich wystąpieniem w świecie rzeczywistym.
Definicje cyfrowego bliźniaka: głosy społeczności naukowej
Po tych wszystkich wyjaśnieniach możesz nadal zastanawiać się, jak jasno i zwięźle zdefiniować koncepcję Cyfrowego Bliźniaka. Nawet środowisko akademickie nie opracowało jeszcze jednej, jednoznacznej definicji i istnieją różne podejścia do wyjaśnienia tego terminu. Oto kilka definicji, którymi chcielibyśmy się z wami podzielić: