Automotive Productie Revolutie: De Impact van Digitale Tweeling Technologie

Conventionele automotive supply chain productie-onderhoud heeft vertrouwd op empirische observaties en menselijke metingen van apparatuur. Deze benadering kon alleen machineprestaties op discrete intervallen bemonsteren. Het was geplaagd door herhaalbaarheidskwesties gebaseerd op de meet-tijdstip van de dag, menselijke interpretatiefouten en sensorplaatsing. Een meer moderne vertegenwoordiging van dezelfde onderhoudsmethode kan nu digitaal uitgevoerd worden door intelligente simulaties van wat bekend is als een "digitale tweeling".

Om de gedetailleerde operationele kenmerken van complexe machinerie in gebruik binnen een fabriek te beoordelen, kan nu een volledig digitale tweeling vertegenwoordiging gebruikt worden als het belangrijkste intelligentie-instrument. Een digitale tweeling bestaat uit drie digitale componenten: een data-model vertegenwoordiging, een set analytische algoritmes, en gedragskennis van de machine-operatie. Digitale tweelingen gebruiken historische informatie met bekende prestatiedata om verleden gedrag te begrijpen. Ze passen directe en indirecte data toe op huidige machinecondities. Door intelligente machine learning algoritmes tegen deze kennis te gebruiken, kan de toekomstige gedraging van de machine gemodelleerd worden.

Een volledige digitale tweeling voor een machine bestaat uit meerdere stukken. Elk mechanisch machine-onderdeel wordt vertegenwoordigd door een component-tweeling. Waaierschroeven, lagers, zuigers en bevestigingsmiddelen kunnen allemaal digitaal vertegenwoordigd worden op hun meest fundamentele niveau als een component. De component-tweeling is een major sub-component met een significante impact op de prestaties van de asset waar het toebehoort.

Tijdens de ontwerpfase van een machine worden deze digitale elementen samen ontwikkeld om de totale asset te vormen, zoals een motor of een pomp. De asset-tweeling gebruikt de compilatie van de component-tweelingen binnen het ontwerp om een compleet model van de machine-asset te creëren. Asset-tweelingen kunnen verzamelingen zijn van informatie van al hun component-tweelingen. Asset-tweelingen bieden zichtbaarheid op apparatuurniveau. Door de huidige operationele context toe te passen en de toekomstige toestand van een digitale tweeling te voorspellen, kunt u een asset effectief monitoren, simuleren en controleren. Intelligent gebruik van deze informatie kan de levenscyclus van de asset op de lange termijn optimaliseren.

Geavanceerde analytics-simulaties in de cloud vanuit asset-tweeling data kunnen continue real-time informatie leveren over de prestaties van apparatuur binnen een productieomgeving. Uitgebreid tot een nog hoger niveau, kan dit asset-tweeling model deel uitmaken van een proces-tweeling en een algehele enterprise-tweeling die het gebruik van fabrieken, supply chains en distributiekanalen modelleert. De asset-tweeling data kan benut worden voor anomaliedetectie wanneer vergeleken tegen statistische modellen om predictieve onderhoudsalerts en inzicht in de resterende bruikbare levensduur te genereren.

Verschillende voordelen vallen aan de digitale tweeling gebruiker. Met correcte besluitvorming vanuit inzicht, worden verhoogde betrouwbaarheid en beschikbaarheid van de asset gecreëerd. Er is een verminderd risico op verlies of catastrofale storing wanneer de informatie van de digitale tweeling simulaties toegepast wordt voor verbeteringen. De productie-efficiëntie van de apparatuur neemt toe door minder frequente breuk en onderhouds-downtime. Er zijn minder onderhoudskosten over het algemeen aangezien de gezondheid van de apparatuur robuust gemonitord kan worden. Dit leidt tot een snellere tijd om de kosten van de asset in productiegebruik te herwinnen.

Automotive IoT-productie verhoogt inzicht in prestatiegedrag van gesofisticeerde machinerie. De capaciteit om data te transformeren in nieuwe inzichten is voorwaarde voor het hebben van accurate simulaties en modellen van de apparatuur in gebruik. Door digitale component-tweelingen te implementeren binnen een asset-tweeling framework, kan dit inzicht nu digitaal geëxtraheerd worden zonder de empirisch gedreven fysieke meetprocedures van het verleden. MachineMetrics industriële IoT-oplossingen voor machinerie benutten de kracht van machinedata om doorvoer te verhogen en waarde te maximaliseren. Boek een demo om te zien wat MachineMetrics applicaties voor uw bedrijf kunnen doen.