Automobilproduktion revolutionieren: Die Wirkung der Digital Twin Technologie

Konventionelle Automobil-Lieferketten-Fertigungswartung basierte auf empirischen Beobachtungen und menschlichen Messungen von Geräten. Dieser Ansatz konnte Maschinenleistung nur in diskreten Intervallen abtasten. Er war geplagt von Reproduzierbarkeitsproblemen basierend auf Messzeitpunkt, menschlichem Interpretationsfehler und Sensorplatzierung. Eine modernere Darstellung derselben Wartungsmethode kann nun digital durch intelligente Simulationen dessen durchgeführt werden, was als "Digital Twin" bekannt ist.

Um die detaillierten operativen Charakteristika komplexer Maschinen in einem Werk zu bewerten, kann nun eine vollständig digitale Zwillingsrepräsentation als Hauptintelligenzwerkzeug genutzt werden. Ein Digital Twin besteht aus drei digitalen Komponenten: einer Datenmodell-Repräsentation, einem Satz analytischer Algorithmen und Verhaltenswissen des Maschinenbetriebs. Digital Twins nutzen historische Informationen mit bekannten Performancedaten, um vergangenes Verhalten zu verstehen. Sie wenden direkte und indirekte Daten auf aktuelle Maschinenbedingungen an. Durch den Einsatz intelligenter Machine-Learning-Algorithmen gegen dieses Wissen kann die zukünftige Verhalten der Maschine modelliert werden.

Ein vollständiger Digital Twin für eine Maschine besteht aus mehreren Teilen. Jedes mechanische Maschinenteil wird durch einen Component Twin repräsentiert. Lüfterblätter, Lager, Kolben und Befestigungselemente können alle auf ihrer fundamentalsten Ebene digital als Komponente repräsentiert werden. Der Component Twin ist ein Haupt-Subkomponente mit signifikantem Einfluss auf die Performance des Assets, zu dem er gehört.

Während der Designphase einer Maschine werden diese digitalen Elemente gemeinsam entwickelt, um das Gesamt-Asset zu bilden, wie einen Motor oder eine Pumpe. Der Asset Twin nutzt die Zusammenstellung der Component Twins innerhalb des Designs, um ein vollständiges Modell des Maschinen-Assets zu erstellen. Asset Twins können Sammlungen von Informationen all ihrer Component Twins sein. Asset Twins bieten Transparenz auf Equipment-Ebene. Durch Anwenden des aktuellen Betriebskontexts und Vorhersage des zukünftigen Zustands eines Digital Twins können Sie ein Asset effektiv überwachen, simulieren und steuern. Intelligente Nutzung dieser Informationen kann den Lebenszyklus des Assets langfristig optimieren.

Fortgeschrittene Analytik-Simulationen in der Cloud aus Asset-Twin-Daten können kontinuierliche Echtzeit-Informationen über die Performance von Equipment in einer Fertigungsumgebung liefern. Auf eine noch höhere Ebene extrahiert, kann dieses Asset-Twin-Modell Teil eines Process Twin und eines gesamten Enterprise Twin sein, der die Nutzung von Fabriken, Lieferketten und Vertriebskanälen modelliert. Die Asset-Twin-Daten können für Anomalieerkennung genutzt werden, wenn sie gegen statistische Modelle verglichen werden, um vorausschauende Wartungs-Alerts und Einblicke in die verbleibende Nutzungsdauer zu generieren.

Mehrere Vorteile kommen dem Digital-Twin-Nutzer zugute. Mit proper Entscheidungsfindung aus Insights werden erhöhte Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit des Assets geschaffen. Es gibt ein reduziertes Risiko von Verlust oder katastrophaler Störung, wenn Informationen aus Digital-Twin-Simulationen für Verbesserungen angewendet werden. Die Produktionseffizienz des Equipments wird durch selteneren Bruch und Wartungsausfallzeiten erhöht. Es gibt insgesamt geringere Wartungskosten, da der Gesundheitszustand des Equipments robust überwacht werden kann. Dies führt zu schnellerer Amortisation der Asset-Kosten im Produktionseinsatz.

Automotive IoT Fertigung erhöht den Einblick in das Leistungsverhalten komplexer Maschinen. Die Fähigkeit, Daten in neue Insights zu transformieren, basiert auf präzisen Simulationen und Modellen des eingesetzten Equipments. Durch Implementierung digitaler Component Twins innerhalb eines Asset-Twin-Frameworks kann dieser Einblick nun digital extrahiert werden, ohne die empirisch getriebenen physischen Messverfahren der Vergangenheit. MachineMetrics Industrial IoT Lösungen für Maschinen nutzen die Macht von Maschinendaten, um Durchsatz zu erhöhen und Wert zu maximieren. Buchen Sie eine Demo, um zu sehen, was MachineMetrics Applikationen für Ihr Business tun können.