Czym jest cyfrowy bliźniak?
Cyfrowy bliźniak to dynamiczna, wirtualna reprezentacja fizycznego obiektu, systemu lub procesu. Ten cyfrowy model jest stale aktualizowany danymi w czasie rzeczywistym z jego fizycznego odpowiednika, umożliwiając symulacje, monitorowanie i analizę w celu optymalizacji wydajności i przewidywania potencjalnych problemów.
Koncepcja ta, wywodząca się z NASA i jej wysiłków na rzecz ulepszenia symulacji statków kosmicznych w latach 60. XX wieku, ewoluowała, obejmując różne zastosowania w różnych branżach, od produkcji po planowanie urbanistyczne.
Rola cyfrowego bliźniaka
Cyfrowe bliźniaki zapewniają kompleksowy widok zasobów fizycznych w czasie rzeczywistym. Umożliwiają one producentom symulowanie i testowanie różnych scenariuszy bez zakłócania rzeczywistych operacji, co prowadzi do poprawy projektowania, wydajności i konserwacji. Na przykład w branży motoryzacyjnej cyfrowe bliźniaki pozwalają inżynierom przewidywać wydajność nowych modeli pojazdów w różnych warunkach, zmniejszając w ten sposób zapotrzebowanie na fizyczne prototypy i przyspieszając czas wprowadzania produktów na rynek.
W branży produkcyjnej cyfrowe bliźniaki pomagają zoptymalizować linie produkcyjne poprzez identyfikację wąskich gardeł i nieefektywności. Mogą symulować wpływ zmian w procesie produkcyjnym, takich jak wprowadzenie nowych maszyn lub modyfikacji w przepływie pracy, zapewniając, że zmiany te prowadzą do pożądanych rezultatów.
Ponadto cyfrowe bliźniaki ułatwiają obsługę predykcyjną, analizując dane z czujników wbudowanych w maszyny w celu prognozowania potencjalnych awarii i planowania terminowych napraw, minimalizując w ten sposób przestoje i wydłużając żywotność sprzętu.
Jakie są korzyści ze strategii cyfrowego bliźniaka?
Poprawa jakości produktu
Zanim zainwestujesz w prototypowanie lub rozwój fizyczny, przetestuj i zweryfikuj swój projekt oraz procesy produkcyjne. Ta nowa możliwość przyspiesza rozwój lepszych, bardziej zrównoważonych produktów, znacznie poprawiając ocenę ryzyka i zapewniając niezawodność produkcji.
Skrócenie czasu wprowadzania produktów na rynek
Symulując i testując produkty wirtualnie, można znacznie skrócić czas wymagany do fizycznego prototypowania i walidacji, przyspieszając proces rozwoju.
Lepsza ocena ryzyka
Inżynierowie mogą symulować nieoczekiwane scenariusze lub zakłócenia w procesach produkcyjnych, aby analizować reakcje systemu i opracowywać strategie łagodzące. Takie proaktywne podejście zmniejsza prawdopodobieństwo kosztownych opóźnień lub awarii produkcji, jednocześnie zwiększając ogólną niezawodność systemu.
Monitorowanie w czasie rzeczywistym
Czujniki podłączone do IoT zapewniają ciągłe strumienie danych, które pozwalają firmom na zdalną analizę wydajności, umożliwiając interwencje w odpowiednim czasie w celu zapobiegania awariom. Analityka predykcyjna pomaga dokładniej zaplanować konserwację, skracając przestoje i poprawiając OEE (ogólną efektywność sprzętu).
Redukcja kosztów
Mniejsza liczba fizycznych prototypów oznacza mniejsze marnotrawstwo materiałów, niższe koszty konserwacji i serwisu oraz niższe wydatki na badania i rozwój. Funkcje konserwacji predykcyjnej, przy wsparciu uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, pomagają zapobiegać nieplanowanym przestojom i wydłużają żywotność sprzętu, obniżając koszty konserwacji i zwiększając produktywność.
Jaki jest najlepszy sposób na rozpoczęcie pracy z cyfrowym bliźniakiem?
Wdrożenie strategii cyfrowego bliźniaka wymaga ustrukturyzowanego podejścia, które dostosowuje technologię, procesy i cele organizacyjne, aby zmaksymalizować jej potencjał.
Gromadzenie danych z zasobów fizycznych za pomocą czujników, urządzeń IoT i innych źródeł danych. Dane te obejmują parametry takie jak temperatura, ciśnienie i stan operacyjny.
Utwórz wirtualny model zasobu przy użyciu oprogramowania cyfrowego bliźniaka, który dokładnie odzwierciedla jego fizyczny odpowiednik.
Podłącz cyfrowego bliźniaka do źródeł danych w czasie rzeczywistym i zweryfikuj jego dokładność, porównując wyniki symulacji z rzeczywistymi danymi dotyczącymi wydajności.
Wykorzystaj cyfrowego bliźniaka do analizy danych, przeprowadzania symulacji i opracowywania strategii optymalizacji wydajności i konserwacji.
Potrzebujesz pomocy z Cyfrowy bliźniak?
Matthias Hogberg Nasz Zespół jest do dyspozycji, aby zapewnić dostosowane wskazówki i wsparcie dzięki dogłębnej znajomości pełnego portfolio Dassault Systèmes. Umów się na bezpłatną konsultację już dziś.
Niezbędne oprogramowanie dla cyfrowego bliźniaka w przemyśle
Do kompleksowego zarządzania cyklem życia produktu i innowacji opartych na współpracy.
For robust product data management, business analytics, and decision support.
For complex engineering design and assembly modeling.
Do optymalizacji procesów produkcyjnych, poprawy wydajności operacyjnej i poprawy jakości produktów.
For effective management and collaboration in science-driven industries focused on developing new materials and medicines.
For design, engineering, simulation, manufacturing, and data management.
Zapoznaj się z naszą szeroką ofertą rozwiązań programowych