Alles, was wir über digitale Zwillinge für Fertigungsanwendungen wissen müssen

Im Bereich der intelligenten Fertigung sind KI-gesteuerte digitale Zwillinge zu einer Schlüsseltechnologie geworden. Ein digitaler Zwilling ist ein digitales Modell oder eine Nachbildung eines realen Systems, das ein physisches Objekt oder System in Echtzeit simuliert, indem es Daten von Sensoren und Internet-of-Things-Geräten (IoT) verwendet, um eine digitale Darstellung bereitzustellen. Hier sind einige häufige Missverständnisse:

Das digitale Modell (3D-Modell des Objekts), das während der Entwurfsphase zur Durchführung der Simulation erstellt wurde, ist kein digitaler Zwilling. Während der Entwurfsphase ist es sinnvoll, verschiedene Entwurfsoptionen in der Simulation zu untersuchen, digitale Modelle stellen jedoch eher idealisierte Bedingungen als tatsächliche physikalische Systembedingungen dar.

• Modelle, die im Reverse-Engineering-Verfahren erstellt wurden (auch als „digitale Schatten“ bezeichnet), sind ebenfalls keine digitalen Zwillinge, da sie das physische System nicht beeinflussen können.
• Im Gegensatz zu den oben genannten Beispielen verwenden digitale Zwillinge Sensordaten, um das Modell kontinuierlich auf dem neuesten Stand zu halten, um den aktuellen Zustand des physischen Systems widerzuspiegeln. Informationen fließen vom physischen System zum digitalen Zwilling und umgekehrt. Dieser wechselseitige Informationsfluss ist der Hauptunterschied zwischen digitalen Zwillingen und traditionellen digitalen Modellen.

Digitale Zwillinge haben die folgenden Eigenschaften, um die Fertigung in der realen Welt zu unterstützen:

Quantifizierte Unsicherheit: Solange Sensoren beteiligt sind, besteht zwangsläufig Unsicherheit über den Zustand des Zielsystems. Ohne Berücksichtigung dieser Unsicherheit kann keine fundierte Entscheidung getroffen werden. Digitale Zwillinge sollten in der Lage sein, Unsicherheiten zu quantifizieren, um sicherzustellen, dass sie Empfehlungen mit einem angemessenen Maß an Zuverlässigkeit abgeben.

• Verhaltens- und Leistungsvorhersage
: Der digitale Zwilling sollte in der Lage sein, zukünftiges Verhalten oder Leistung basierend auf dem aktuellen Zustand des Systems vorherzusagen. Dies erfordert, dass der digitale Zwilling Simulationen in Echtzeit durchführt, um verschiedene Ereignisse, die in der Zukunft auftreten können, die damit verbundenen Auswirkungen zu bewerten und Unsicherheiten im Systemzustand zu berücksichtigen.
• Physische Systeme überwachen
: Digitale Zwillinge sollten in der Lage sein, die Leistung physischer Fertigungssysteme in Echtzeit zu überwachen und den Controllern, die den Prozess überwachen, umsetzbare Informationen bereitzustellen.
Welche Rolle spielt der digitale Zwilling in der Fertigung?

Nachdem wir das Konzept der digitalen Zwillinge geklärt haben, müssen wir als Nächstes die Anwendung dieser Technologie in der Fertigung verstehen.

Digitale Zwillinge liefern Informationen für Aufgabenplaner und Planer, um Entscheidungen auf der Grundlage des Status des Fertigungssystems zu treffen.

• Digitale Zwillinge überwachen den Status und die Leistung von Maschinen und Anlagen in Echtzeit und sagen voraus, wann eine Wartung erforderlich ist.
• Digitale Zwillinge identifizieren Fehler und führen eine Qualitätskontrolle in Echtzeit durch.
• Wenn ein System in einen Fehlerzustand gerät, kann der digitale Zwilling verwendet werden, um das Problem zu diagnostizieren und notwendige Empfehlungen für Wiederherstellungsmaßnahmen zu geben.
• Durch die Analyse von Prozessdaten können digitale Zwillinge Bereiche identifizieren, die optimiert oder verbessert werden müssen.
• Digitale Zwillinge können detaillierte Aufzeichnungen über Verarbeitungs- oder Betriebsbedingungen liefern, um die Einhaltung relevanter Vorschriften sicherzustellen.
• Digitale Zwillinge können Fertigungsabläufe in Echtzeit optimieren, um die bedarfsgerechte Produktion personalisierter Produkte zu unterstützen.
• Wie wirkt sich die KI-Technologie auf digitale Zwillinge aus?

Im Laufe der Zeit wird die Technologie der künstlichen Intelligenz immer häufiger eingesetzt, um die Funktionalität digitaler Zwillinge zu verbessern. Hier sind einige wichtige Trends, die Sie im Auge behalten sollten

Sensoren in Roboter-Oberflächenbearbeitungszellen können zum Erstellen von Teilemodellen verwendet werden und ersetzen teure traditionelle teilespezifische Geräte auf anpassbare Weise. Um die Möglichkeit unbeabsichtigter Kollisionen auszuschließen, müssen Werkzeugwege die Unsicherheit des vom Sensor erstellten Teilemodells berücksichtigen, was die Leistung der KI erfordert.

• Roboter, die die Oberflächenbearbeitung durchführen, benötigen oft am Werkzeug befestigte Schläuche und Kabel, aber diese Anbauteile können die Bewegung des Roboters einschränken. Der digitale Zwilling kann ein Modell aller Peripheriegeräte erstellen, die für den Roboter installiert werden müssen. Mit Hilfe von KI kann das System anhand der an den Roboter angeschlossenen Peripheriegeräte den Ist-Zustand abschätzen und mögliche Aktivitätseinschränkungen des Roboters vorhersagen.
• Digitale Zwillinge können mithilfe von KI-basierter Vorhersage und Gesundheitszustandsverwaltung sicherstellen, dass unerwünschte Ereignisse automatisch erkannt werden. Beispielsweise kann ein digitaler Zwilling anhand mechanischer und visueller Daten die Ursache für schnellen Werkzeugverschleiß bei der Roboterbearbeitung ermitteln und Korrekturmaßnahmen ergreifen, um ein erneutes Auftreten zu verhindern.
• Wie können Unternehmen die Digital-Twin-Technologie erfolgreich einsetzen?

Während die Vorteile digitaler Zwillinge offensichtlich sind, müssen Fertigungsunternehmen eine Reihe von Schritten unternehmen, um digitale Zwillinge erfolgreich einzusetzen. Hier sind ein paar reale Probleme, mit denen Organisationen konfrontiert sein können:

• Datenqualität: Sensoren erzeugen große Datenmengen zur Unterstützung digitaler Zwillinge. Unternehmen müssen geeignete Maßnahmen ergreifen, um sicherzustellen, dass Sensoren zuverlässig genaue Daten generieren. KI-Tools können die Daten entstören und sicherstellen, dass sie im richtigen Format bereitgestellt werden.
• Integrierte skalierbare Systeme: Die Systemintegration ist ein wichtiger Bestandteil der Bereitstellung digitaler Zwillinge. Die zugrunde liegende Technologie verändert sich rasant und es kommen ständig neue Datenströme hinzu. Ein skalierbarer Systemintegrationsprozess stellt sicher, dass die Systemintegration nicht zum Engpass wird. Um skalierbare Lösungen zu erreichen, ist ein modularer Ansatz mit geeigneter Middleware erforderlich.
• Leistungsfähige Recheninfrastruktur: Digitale Zwillinge benötigen eine leistungsstarke Rechenleistung zur Verarbeitung von Daten. Daher ist eine leistungsstarke Recheninfrastruktur mit ausreichender Kapazität und redundanten Ressourcen erforderlich.
• ARBEITSKRÄFTE: Die Implementierung digitaler Zwillinge erfordert eine Belegschaft mit einzigartigen Fähigkeiten, was die Weiterqualifizierung bestehender Mitarbeiter und die Nutzung der Dienste von Lösungsanbietern erfordert.
• Langfristige Nachhaltigkeit: Digitale Zwillinge erfordern regelmäßige Wartung und Upgrades, um sicherzustellen, dass sie weiterhin genaue Vorhersagen generieren. Organisationen sollten langfristige nachhaltige Entwicklungspläne formulieren, um die gute und gesunde Entwicklung digitaler Zwillinge sicherzustellen. Auch Abonnementmodelle für Lösungsanbieter werden zu einem wichtigen Instrument zur Vermeidung unerwarteter Vorfälle.
• Cybersicherheits- und Datenschutzprobleme: Eine zunehmende Konnektivität erhöht die Cybersicherheitsrisiken. Auch die Speicherung und Nutzung von Daten kann Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes hervorrufen. Um diese Probleme anzugehen, müssen die neuesten Cybersicherheitsmaßnahmen umgesetzt werden. Darüber hinaus kann die Gewährleistung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften in Datenschutzfragen eine Datenverschlüsselung und regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen erfordern.

Fertigungsunternehmen müssen einen Gesamtplan entwickeln, um die oben genannten Probleme anzugehen, wenn sie versuchen, digitale Zwillinge einzusetzen. Nach erfolgreicher Implementierung wird diese Technologie effektiv Kosten senken, Ausfälle reduzieren, Qualität und Leistung verbessern und Unternehmen dabei helfen, die neue Ära der intelligenten Fertigung aktiv anzunehmen

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