數字孿生模型在制造中的作用

       

       1.預見設計質量和制造過程：通過建立數字孿生模型，任何零部件在被實際制造出來之前，都可以預測其成品質量，判斷其是否存在設計缺陷，比如零部件之間的干擾、設計是否符合規范等。通過分析工具找到產生設計缺陷的原因，并直接在數字孿生模型中修改相應的設計，再重新進行質量預測，直到問題得以解決。 在實際制造系統中，只有當全部流程都無差錯時，生產才能得以順利開展。通常在試用之前要將生產設備配置好，以實現流程驗證，判斷設備是否正常運轉。然而，在這個時候才發現問題可能會引起生產延誤，并且這時解決問題所需要的費用將遠遠高于流程早期。 當前自動化技術應用廣泛，最具顛覆性意義的是用機器人來替代工作人員的部分工作，投入機器人的企業必須評估機器人能否在生產過程中準確地執行人的工作，機器人的大小和工作范圍是否會對周圍的設備產生干涉，以及它會不會傷害到附近的操作員。機器人的投入成本較大，因此十分有必要在初期便對這些問題進行驗證。 較為高效的途徑是建立與制造流程對應的數字孿生模型，其具備所有制造過程細節，并可在虛擬世界中對制造過程進行驗證。

       

        2.推進設計和制造高效協同：借助數字孿生模型可以設計出包含所有細節信息的生產布局圖，包括機械、自動化設備、工具、資源甚至是操作人員等各種詳細信息，并將之與產品設計進行無縫關聯。比如在一個新的產品制造方案中，所引入的機器人干涉了一條傳送帶，布局工程師需要對傳送帶進行調整并發出變更申請，當發生變更時，同步執行影響分析來了解生產線設備供應商中，哪些會受到影響，以及對生產調度會產生怎么樣的影響，這樣在設置新的生產系統時，就能在需要的時間內獲得正確的設備。 基于數字孿生模型，設計人員和制造人員實現協同，設計方案和生產布局實現同步，這些都大大提高了制造業務的敏捷度和效率，幫助企業應對更加復雜的產品制造挑戰。 

       

        3.確保設計和制造準確執行：在數字孿生模型中對不同的生產策略進行模擬仿真和評估，結合大數據分析和統計學技術，快速找出有空檔時間的工序。調整策略后再模擬仿真整個生產系統的績效，進一步優化實現所有資源利用率的最大化，確保所有工序上的所有人都盡其所能，實現盈利能力的最大化。 為了實現卓越的制造，必須清楚了解生產規劃以及執行情況。企業通常難以確保規劃和執行都準確無誤，并滿足所有設計需求，這是因為如何在規劃與執行之間實現關聯，如何將從生產環節收集到的有效信息反饋至產品設計環節，是一個很大的挑戰。利用數字孿生模型可以搭建規劃和執行的閉合環路，將虛擬生產世界和現實生產世界結合起來，具體而言，就是集成PLM系統、制造運營管理系統以及生產設備。過程計劃發布至制造執行系統之后，利用數字孿生模型生成詳細的作業指導書，并與生產設計全過程進行關聯，這樣一來，如果發生任何變更，整個過程都會進行相應的更新，甚至還能從生產環境中收集有關生產執行情況的信息。 此外還可以使用大數據技術直接從生產設備中收集實時的質量數據，將這些信息覆蓋在數字孿生模型上，對設計和實際制造結果進行比對，檢查兩者是否存在差異，找出產生差異的原因和解決方法，確保生產能完全按照規劃來執行。

       

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