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依靠数字孪生系统的数字模型,可对未来生产、发展进行有效预测

如今,数字技术正在不断改变着每个企业。将来,所有公司都将成为数字化的公司。这不仅要求公司开发具有数字化特征的产品,而且还涉及通过数字化手段改变产品设计,开发,制造和服务过程,并通过数字化的手段连接企业的内部和外部环境。

对于传统的工业企业而言,这种数字化转换可能非常困难,因为它与几十年来基于经验的传统设计和制造概念相去甚远。设计人员可能不再需要依靠实际物理原型的开发来验证设计概念,也不需要通过复杂的物理实验来验证产品的可靠性,更无需进行小批量试生产就可以直接预测生产瓶颈,甚至不需要去现场就可以洞悉到销售给客户的产品运行情况。

该方法无疑将贯穿整个产品生命周期,不仅可以加快产品开发过程,提高开发生产的有效性和经济性,更有效地了解产品的使用情况帮助客户避免损失,更加准确地反馈用户的实际使用情况到设计方,实现有效的产品改进。

所有这些都要求公司具有完整的数字字化能力,而基础就是数字孪生系统

数字孪生系统是实际运营中的物理资产的最新的一种模型表现形式。它反映当前资产状况,并包括与资产有关的历史数据。数字孪生可用于评估资产的最新状况,更重要的是预测未来行为、精细化控制或优化运营。

数字孪生系统可能是一个组件模型,由多个组件组成的系统或由多个系统组成的系统,例如泵,引擎,发电厂,生产线或一组车队。可以通过基于物理的方法或统计方法来实现数字孪生系统模型。这些模型反映了当前环境,运营资产的寿命和配置,并且通常涉及资产数据直接流向调优算法。

数字孪生系统模型常用于以下几个领域:

    <li>运营优化:使用天气,车队规模,能源成本或性能因子等变量来触发模型运行数百个假设分析仿真,以评估模型是否准备就绪或对当前系统设定点进行必要的调整。这样,可以在操作过程中优化或控制系统操作,从而降低风险,降低成本或提高系统效率。</li>
    <li>预测性维护:在工业4.0应用中,数字孪生系统模型可以用来确定剩余使用寿命,通知运营部门在最适当的时间检修或更换设备。</li><li>异常检测:数字孪生系统模型与实际资产并行运行,并会立即标记偏离预期(仿真)行为的运营行为。例如,石油公司可以流式采集持续运转的海上石油钻塔的传感器数据。数字孪生系统模型会寻找运营行为中的异常现象,以帮助避免灾难性破坏。</li><li>故障隔离:异常可能触发一连串的仿真,以便隔离故障,识别根本原因,使工程师或系统能够采取适当措施。</li>

在传统的工业设计,制造和服务领域,经验通常是模糊的且难以掌握的形式,并且很难将其用作准确判断的基础。数字孪生系统的主要进步之一是能够将专家经验进行数字化,并具有保存,复制,修改和转让的能力。从而提高开发、生产、服务的有效性以及提高企业内外部环境的开放性。

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