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西门子的数字孪生模型愿景

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来源: 作者: 2019-05-17 02:08:29

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所谓数字孪生模型,是以数字化方式为物理对象创建的虚拟模型,来模拟其在现实环境中的行为。制造企业通过搭建整合制造流程的生产系统数字孪生模型,能实现从产品设计、生产计划到制造履行的全过程数字化。 今年1月底,西门子宣布收购全球领先的工程仿真软件开发商CD-adapco,进一步推动数字化业务,扩展西门子工业软件领域的产品组合。CD-adapco将被并入西门子数字化工厂团体(DF)旗下的Siemens PLM Software,这将大幅提升西门子基于模型仿真领域的核心能力,也在帮助客户创建高度精确 数字孪生模型(digital twin) 的路上又前进了一大步。

日前,e-works对Siemens PLM Software制造工程软件业务高级副总裁Zvi Feuer先生进行了采访,请他介绍了西门子数字孪生模型的内涵和重要价值。同时Zvi Feuer先生还提出了他对中国制造企业转型发展的一些建议。

Siemens PLM Software制造工程软件业务高级副总裁Zvi Feuer先生

所谓数字孪生模型,是以数字化方式为物理对象创建的虚拟模型,来模拟其在现实环境中的行动。制造企业通过搭建整合制造流程的生产系统数字孪生模型,能实现从产品设计、生产计划到制造执行的全过程数字化。

在Zvi Feuer先生看来,西门子的愿景是通过帮助企业搭建数字孪生模型,来将产品创新、制造效力和有效性水平提升至一个新的高度。

预感设计质量和制造过程

在传统模式中,完成设计后必须先制造出实体零部件,才能对设计方案的质量和可制造性进行评估,这意味着成本和风险的增加。而通过建立数字孪生模型,任何零部件在被实际制造出来之前,都可以预测其成品质量,识别是不是存在设计缺陷,比如零部件之间的干扰,设计是否符合规格等。找到产生设计缺陷的原因,在数字孪生模型中直接修改设计,并重新进行制造仿真,查看问题是否得到解决。

制造系统中,只有当所有流程都准确无误时,才能顺利进行生产,一般的流程验证方法是获得配置好的生产设备之后再进行试用,判断设备是否运行正常,但是到这个时候再发现问题为时已晚,有可能导致生产延误,而且此时解决问题所需要的花费将远远高于流程早期。

当前自动化技术广泛运用,最具革命性意义的是机器人开始出现在工作人员身旁,引入机器人的企业需要评估机器人是不是能在生产环境中准确执行人的工作,机器人的尺寸和伸缩范围会不会对周围的设备造成干扰,以及它有没有可能致使操作员遭到伤害。机器人成本昂贵,更需要在早期就完成这些工作的验证。

高效的方法是建立包括所有制造过程细节的数字孪生模型,在虚拟环境中验证制造进程。发现问题后只需要在模型中进行修正即可,比如机器人发生干涉时,改变工作台的高度、输送带的位置、反转装配台等,然后再次履行仿真,确保机器人能正确执行任务。

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在产品设计阶段预见其性能并加以改进,制造流程初期就掌握准确信息并预见制造过程,保证所有细节都准确无误,这些无疑是具有重要意义的,由于越早知道如何制造出色的产品,就能越快的向市场推出优良的产品,抢占先机。

推进设计和制造高效协同

随着产品制造进程愈来愈复杂,制造中所发生的一切需要进行完善的计划。而一般的过程规划是设计人员和制造人员基于不同的系统独立工作。设计人员将产品创意提交给制造部门,由他们去思考如何制造。这样容易致使产品信息流失,使得制造人员很难看到实际状况,增加出错的概率。一旦设计产生变更,制造进程很难实现同步更新。

而在数字孪生模型中,所需要制造的产品、制造的方式、资源和地点等各个方面可以进行系统地计划,将各方面关联起来,实现设计人员和制造人员的协同。一旦发生设计变更,可以在数字孪生模型中方便地更新制造过程,包括更新面向制造的物料清单,创建新的工序,为工序分配新的操作人员,在此基础上进一步将完成各项任务所需的时间以及所有不同的工序整合在一起,进行分析和规划,直到产生满意制造过程方案。

除进程规划之外,生产布局也是复杂的制造系统中重要的工作。一般的生产布局是用来设置生产设备和生产系统的二维原理图和纸质平面图,设计这些布局图往往需要大量的时间精力。

竞争日益激烈,企业需要不断向产品中加入更好的功能,以更快的速度向市场推出更多的产品,这意味着制造系统需要持续扩大和更新。但静态的二维布局图由于缺少智能关联性,修改又会耗费大量时间,制造人员难以取得有关生产环境的最新信息,来制定明确的决大妈晚间街头跳“僵尸舞”引围观 称腰颈不僵
策和及时采取行动。

借助数字孪生模型可以设计出包含所有细节信息的生产布局,包括机械、自动化设备、工具、资源乃至是操作人员等各种详细信息,并将之与产品设计进行无缝关联。比如一个新的产品制造方案中,引入的机器人干涉到一条传送带,布局工程师需要对传送带进行调剂并发出变更申请,当发生变更时,同步执行影响分析来了解生产线装备供应商中,哪些会遭到影响,和对生产调度产生怎么样的影响,这样在设置新的生产系统时,就能在需要的时间获得正确的设备。

基于数字孪生模型,设计人员和制造人员实现协同,设计方案和生产布局实现同步,这些都大大提高了制造业务的敏捷度和效率,帮助企业面对更加复杂的产品制造挑战。

确保设计和制造准确执行

如果制造系统中所有流程都准确无误,生产便可以顺利开展。但万一生产进展不顺利,由于整个过程非常复杂,制造环节出现问题并影响到产出的时候,很难迅速找出问题所在。

最简单的方法是在生产系统中尝试一种全新的生产策略,但是面对众多不同的材料和装备选择,清楚的知道哪些选择将带来最佳效果又是一个困难。

针对这种情况,可以在数字孪生模型中对不同的生产策略进行摹拟仿真和评估,结合大数据分析和统计学技术,快速找出有空档时间的工序。调整策略后再摹拟仿真整个生产系统的绩效,进一步优化实现所有资源利用率的最大化,确保所有工序上的所有人都热姜汤的药用价值
尽其所能,实现盈利能力的最大化。

为了实现卓着的制造,必须清楚了解生产规划以及执行情况。企业常常抱怨难以确保规划和执行都准确无误,并满足所有设计需求,这是因为如何在规划与执行之间实现关联,如何将在生产环节收集到的有效信息反馈至产品设计环节,是一个很大的挑战。

解决方案是搭建计划和履行的闭合环路,利用数字孪生模型将虚拟生产世界和现实生产世界结合起来,具体而言就是集成PLM系统、制造运营管理系统以及生产设备。过程计划发布至制造履行系统以后,利用数字孪生模型生成详细的作业指导书,与生产设计全过程进行关联,这样一来如果发生任何变更,整个过程都会进行相应的更新,乃至还能从生产环境中收集有关生产执行情况的信息。

此外还可以使用大数据技术,直接从生产设备中搜集实时的质量数据,将这些信息覆盖在数字孪生模型上,对设计和实际制造结果进行比对,检查二者是不是存在差异,找出存在差异的缘由和解决方法,确保生产能完全按照计划来执行。

建立更加完善的数字孪生模型体系

Zvi Feuer先生强调,数字孪生模型能帮助企业设计和制造出色的产品,另外意义更深远的是,数字孪生模型能持续积累产品设计和制造相关知识,不断实现重用和改进。但是企业想要引入孪生模型来改进设计和制造,首先要改变的是想法,并有建立全新业务模式的思想准备。

企业现有业务与数字化孪生模型的对接需要一定的工作量,另外要能接受流程上较大的改变,但是回报也是巨大的。Zvi Feuer先生自信地表示,如果企业愿意接受流程改变,完全接纳数字孪生模型体系,西门子会建立支持团队,在12到18个月内帮助企业提升30%到35%生产力。

西门子的CAD、PDM等工业软件解决方案已取得了成功,为了建立更加完整的数字孪生模型体系,西门子没有停止前进的步伐,每一年投入近20%营业额到软件研发中,近几年西门子更是不断加大投资,前后并购整合了质量管理、生产计划排程、制造履行、仿真分析等各领域领先厂商和技术。Zvi Feuer先生表示,随着产品智能化趋势加快,未来西门子还将不断完善数字化解决方案。

随着中国工业机器人产业的快速发展,西门子也与本土机器人厂商在软硬件上展开了合作。近日,西门子与沈阳新松机器人在数字化制造领域建立战略合作伙伴关系,为新松提供自动化、电气化、数字化产品以及相关支持、培训和售后服务,来支持其在数字化制造方面的业务发展。未来,西门子将与新松全面合作,为其提供数字化企业软件套件,包括产品生命周期管理软件(PLM)、制造执行系统(MES)与全集成自动化(TIA)。

Zvi Feuer先生表示,中国工业机器人行业发展潜力巨大,西门子希望与更多本土厂商深入建立合作伙伴关系,来共同增进企业的数字化制造进程。

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