Цифровые модели и их использование. Интервью с Аластером Орчардом, вице-президентом по цифровому производству в Siemens

В цифровом двойнике нет ничего нового. Чертеж САПР - это цифровое изображение потенциального объекта. Эта технология используется уже к несколько десятилетий. Тем не менее, термин «цифровой двойник» теперь приобретает более широкую картину, которая может включать в себя все данные о продукте, от начальных 2D-чертежей до 3D-САПР, все различные итерации, производственные данные и даже данные, полученные от реальных пользоватей, когда взаимодействующих с продуктом.

Сименс определяет цифрового двойника как виртуальное представление физического продукта или процесса, используемое для понимания и прогнозирования характеристик производительности реального физического аналога. Далее в описании говорится, что цифровые двойники используются на протяжении всего жизненного цикла продукта для моделирования, прогнозирования и оптимизации продукта и производственной системы перед инвестированием в физические прототипы и активы.

Цифровой объект более точен, чем физический?

Чтобы сделать еще один шаг вперед, цифровые двойники включают в себя мультифизическое моделирование, аналитику данных и возможности машинного обучения. Эти виртуальные конструкции могут демонстрировать влияние изменений конструкции, сценариев использования, условий окружающей среды и бесконечных переменных. Цель состоит в том, чтобы исключить необходимость в физических прототипах. Это сокращает время разработки и потенциально улучшает качество готового продукта или процесса.

Если пойти еще дальше, цифровой двойник может обеспечить более точное моделирование продукта, чем сам физический продукт. В конце концов, вы можете испытать физический продукт через все возможные непредвиденные обстоятельства. Тем не менее, вы можете использовать цифровую версию практически в любых непредвиденных обстоятельствах.

Так как же создать эффективного цифрового двойника? Аластеру Орчард, вице-президенту по цифровому производству в Siemens Digital Industries Software, в интервью для Design News объяснил, что нужно для создания лучшего цифрового двойника.

Вопрос: как создается цифровой двойник? Это вопрос сбора существующих данных, таких как файлы САПР для проектирования и данные моделирования? Или есть что-то уникальное в цифровом двойнике, требующее генерации дополнительных данных?

Аластер Орчард: Любые файлы, содержащие данные, относящиеся к рассматриваемому физическому объекту, являются частью его цифрового двойника. Так что да, файл САПР… данные моделирования… спецификация процесса… запись выполнения… тенденции Интернета вещей - все это часть цифрового двойника.

Любая часть этого набора данных будет полезна: тепловое моделирование элемента предскажет, насколько сильно он нагреется в работе; Тренд Интернета покажет вам, верны ли ваши прогнозы и требуется ли техническое обслуживание. Однако создание отдельного цифрового двойника, когда у вас уже есть все данные, было бы пустой тратой времени. Настоящая ценность цифрового двойника проявляется тогда, когда вы можете получить к нему междоменный доступ. Вот несколько примеров:

• Используйте данные о характеристиках продукта для разработки дизайна продукта
• Смоделируйте цех с предлагаемым дизайном продукта, чтобы проверить возможность его изготовления.
• Используйте моделирование процесса в реальном времени во время производства для прогнозного управления
• Сравните прогнозируемую производительность с фактической, чтобы запланировать техническое обслуживание

Для этого использование отдельных файлов из разных систем будет стоить больше, чем та выгода, которую это дает. Портфель Siemens Xcelerator предлагает возможность размещения цифрового двойника и набор подключаемых платформ для взаимодействия с ними. Наш Design Suite определяет механические и электрические аспекты цифрового двойника; наш Simulation Suite проверяет проект, проверяя кинематику, термодинамику, аэродинамику и т. д .; наш Digital Manufacturing Suite проверяет технологичность конструкции, пытаясь передать ее через производственного цифрового двойника; наш Automation Suite использует скомпилированную версию цифрового двойника на периферии для улучшения прогнозирующего контроля над процессом, а наш IoT Suite сравнивает прогнозируемый отклик виртуальных датчиков с фактическими значениями для перехода от профилактического к прогнозируемому обслуживанию. Эти части составляют всеобъемлющего цифрового двойника. Работая за пределами инженерных границ, всеобъемлющий цифровой двойник обеспечивает междоменное проектирование, виртуальную проверку и непрерывное улучшение продуктов и процессов с помощью системы обратной связи с обратной связью, поддерживаемой облачной аналитикой.

Вопрос: как создаются цифровые двойники?

Аластер Орчард: Большинство компаний, вероятно, уже сделали первые шаги. Если мы возьмем в качестве примера роботизированную ячейку, у вас почти наверняка есть доступ к цифровому представлению ячейки. Если вы являетесь конечным пользователем и покупаете ячейку у производителя машин / линий, сделайте себе одолжение и сделайте файл САПР и моделирования частью конечного результата. Если это ранее использовавашийся цех, вам придется модернизировать существующее оборудование. В этом случае я бы начал со сканирования облака точек ячейки (и всей фабрики, пока вы на ней).

Вам нужно вызвать специалиста с соответствующим сканирующим оборудованием, но он займет всего несколько минут, чтобы предоставить вам фотореалистичное трехмерное представление вашего цеха. Затем, я бы посмотрел на логистику вокруг ячейки: уровни буфера, доступность, активность оператора и т. Д. Это достигается путем перетаскивания сканирования облака точек в конструктор линий, заменяя статические 3D-изображения оборудованием из палитра и настройка информации о времени выполнения, такой как скорость, размер буфера, среднее время наработки на отказ и т. д. Все эти данные можно получить из источников Интернета вещей, если они доступны.

Убедившись, что ячейка хорошо организована, мы можем сосредоточиться на детальном роботе и любых человеческих движениях, избегая столкновений, обеспечивая максимальную безопасность и сводя к минимуму потери времени.

Важно понимать, что результаты цифрового двойника являются как проверкой концепций / макетов, так и набором конфигураций, которые можно внедрить в производство. Это будут роботизированные программы, электронные рабочие инструкции для операторов, настройки машин и так далее. Прогнозные части цифрового двойника также могут быть скомпилированы и опубликованы на платформе Industrial Edge для поддержки операций в реальном времени.

Вопррс: Требуется ли для создания цифрового двойника вся последовательность от проектирования и производства продукта до работы в полевых условиях? Или можно создать цифрового двойника поэтапно, т. е. Путем сбора данных проектирования и моделирования для разработки производственного процесса?

Аластер Орчард: Это абсолютно постепенный, поэтапный процесс. Каждый этап относится к модели, размещенной на платформе цифрового двойника, и вносит свой вклад в повышение ее функциональности / точности прогнозов. Вы также можете начать в любой момент: с детального проектирования оборудования, с визуализации IoT или производственного процесса в середине.

Вопрс: Сможете ли вы создать цифрового двойника для услуг? Если да, будет ли его ценность характерно отличаться от ценности цифрового двойника продукта?

Аластер Орчард: Да, можно, но по сути это тот же самый цифровой двойник. Я могу обслуживать оборудование на заводе или авиационный двигатель. Один находится в жизненном цикле завода, другой - в жизненном цикле продукта, но в обоих случаях я обращаюсь к одному и тому же цифровому двойнику, который использовался для проектирования и эксплуатации. Это хороший пример того, почему лучше думать о едином комплексном цифровом двойнике, а не о двойнике услуг. Я могу использовать IoT для визуализации того, что делает актив, и хотя вполне нормально настраивать пороговые значения для аварийных сигналов вручную, гораздо эффективнее сравнивать потоки данных в реальном времени с прогнозами, сделанными при проектировании. Это не только сокращает усилия по настройке, но и повышает точность, поскольку условия (например, температура) не являются абсолютными величинами, а зависят от скорости работы и других факторов.

Подводя итог, можно сказать, что сервисный элемент цифрового двойника усиливается за счет использования аспектов продукции и производства, но это действительный эффективный метод.