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    #38 - INDUSTRIAL SOFTWARE

    热点文章:物联网数据加速数字孪生应用

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    工业4.0大潮滚滚,数字化工厂正成为主流。然而,制造商的愿景和现实、计划与速度之间的差距仍然巨大。普华永道的一项研究表明,91%的工业企业正在投资数字化工厂建设,但仅有6%声称已完成数字化。

    如何加快工业转型?物联网数据将为我们提供答案。 

    数字孪生(Digital twins),即用数字化模式创建物理过程的虚拟映射,是数字化工厂概念的重要组成。这一概念可以帮助规划、设计和建造厂房和基础设施,改善生产性资产和进行产品更新迭代。

    物联网+数字孪生:用真实世界的数据说话

    PTC软件公司专业从事工厂和工艺流程数字化工作。公司制造战略副总裁Jean Philippe Provencher表示,数字建模与仿真优化过程,允许公司在物理实体生产之前,就能在数字世界进行流程优化、节约时间和成本。同时,物联网技术(IoT)通过联网传感器提供位置、温度、湿度等物理环境信息,提高数字模型的准确性。

    除了通过测试和假设进行性能模拟,我们还可以采集真实世界的数据,将其导入数字模型。这将大大提高仿真模型的精度。

    Provencher认为:流程仿真模型越精确,就越能提高资产利用效率,提高投资回报,减少新的设备投资。

    数字化工厂 / 西门子供图

    物联网数据能帮助企业了解设备使用的真实情况,而非他们想象中的情况。PTC的一位客户发现,意外停机时间常常不是设备原因,而是生产和人员组织原因,Provencher进一步解释说:

    如果操作人员不能按时启动机器,这不是机器的问题,而是工作组织流程的问题。有了数据查询,不用再一个不落地与流程中每个人约谈。通过物联网细微数据的测量分析,我们就能发现流程中的潜在问题。

    Provencher介绍说,流程仿真技术已经在食品饮料、汽车制造和航空航天等高度自动化行业的制造流程中有了大量应用。在一些流程更复杂、更依赖人工的制造领域,比如手机装配,数字孪生的概念还未得到同样的重视。

     

    物联网数据,如何利用?

    Dale Berry是法国达索系统推出的仿真产品Simulia的高级技术总监。他也认为,来自物联网设备的真实参考数据可以改善数字仿真模型,帮助预测故障维修和计划停机时间。

    将数据导入后,可以交互对比模型预测和实际情况,看是否吻合。再根据情况,不断完善数字模型。

    GE通用电气供图

    这些数据可以提高仿真模型在未知环境中的预测能力。 根据类似场景的数据,我们可以预测一项事故发生后,机器还能安全运行多长时间。

    比如,我们还能让机器安全运行多久?能不能坚持到下一次维护周期?这些问题,数字仿真模型都可以给出答案。

    Cambashi研究公司的工业分析师Alan Griffiths认为,企业使用物联网数据面临的一个重要挑战,是实际可用的物联网平台的数量。

    目前,如果一家公司需要购买物联网平台服务,市场上充斥着起码350种不同解决方案,让人眼花缭乱。调查研究如此复杂市场的工作令人却步,我们看到的一个趋势是:人们直接找到已合作的供应商,要求其提供物联网平台服务。

     

    投资与否?业务目标自问法

    物联网数据可以提供诸多好处:缩短产品上市周期,解决瓶颈问题,减少停机时间,增加灵活度,降低成本等等。尽管,这些好处都让投资物联网充满吸引力,但企业应该非常明确业务目标。

    投资前,请自问,我们面临哪些困难?或者,我们面临什么样的机遇?有了详尽具体的业务案例分析,才能得到投资的最佳理由。

    工业流程数字化IBM英国的工业行业首席技术官Paul Homan说,企业常常将重点聚焦在特定机器或单一流程的效率,而物联网数据的重要优势,则是在更大的流程范围,打造数字模型。

    只有当企业的眼光不再局限于生产线,而是综合考虑入站物流、交货前的缓冲库存等供应链流程,企业才真正理解,数字建模的价值远远大于单个设备效率提高。目前,人们常常倾向于关注机器在线时间,将其看做利润衡量标准,而忽视了生产能力、等待时间以及材料利用率。

    对Homan来说,多点生产型企业更可能在更大范围体会数字建模的好处。

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