製造アプリケーションのデジタルツインについて知っておくべきことすべて

インテリジェント製造の分野では、AI 主導のデジタル ツインが重要なテクノロジーとなっています。デジタル ツインは、センサーやモノのインターネット (IoT) デバイスからのデータを使用してデジタル表現を提供することにより、物理的なオブジェクトやシステムをリアルタイムでシミュレートする現実世界のシステムのデジタル モデルまたはレプリカです。デジタルツインに対する理解はまちまちであることがよくあります。よくある誤解は次のとおりです。

シミュレーションを実行するために設計段階で確立されたデジタル モデル (オブジェクトの 3D モデル) は、デジタル ツインではありません。設計段階では、シミュレーションでさまざまな設計オプションを検討することが重要ですが、デジタル モデルは実際の物理システムの状態ではなく、理想的な状態を表します。

• リバース エンジニアリング プロセスを通じて作成されたモデル (「デジタル シャドウ」とも呼ばれます) も、物理システムに影響を与えることができないため、デジタル ツインではありません。
• 上記の例とは異なり、デジタル ツインはセンサー データを使用してモデルを継続的に更新し、物理システムの現在の状態を反映します。情報は物理システムからデジタル ツインに、またはその逆に流れます。この双方向の情報の流れが、デジタル ツインと従来のデジタル モデルの中心的な違いです。

デジタル ツインには、現実世界の製造を支援する次のような特徴があります。

定量化された不確実性: センサーが関与している限り、ターゲットの状態については必ず不確実性が存在します。システム。この不確実性を考慮せずに、情報に基づいた決定を下すことはできません。デジタルツインには、適切なレベルの信頼度で推奨事項を提供できるように、不確実性を定量化する機能が必要です。

• 動作とパフォーマンスの予測
: デジタル ツインは、システムの現在の状態に基づいて将来の動作またはパフォーマンスを予測できる必要があります。これには、デジタル ツインがリアルタイムでシミュレーションを実行して、将来発生する可能性のあるさまざまなイベントとそれに関連する影響を評価し、システム状態の不確実性を考慮する必要があります。
• 物理システムの監視
: デジタル ツインは、物理的な製造システムのパフォーマンスをリアルタイムで監視し、プロセスを監視するコントローラーに実用的な情報を提供できる必要があります。
デジタルツインは製造においてどのような役割を果たしますか?

デジタル ツインの概念を明確にした後、次に製造業におけるこのテクノロジーの応用を理解する必要があります。

デジタル ツインは、タスク プランナーとスケジューラーに情報を提供し、タスク プランナーとスケジューラは、以下に基づいて意思決定を行うことができます。製造システムの状態。

• デジタルツインは、機械や設備のステータスとパフォーマンスをリアルタイムで監視し、メンテナンスが必要な時期を予測します。
• デジタルツインは欠陥を特定し、リアルタイムの品質管理を実行します。
• システムがエラー状態になった場合、デジタルツインを使用して問題を診断し、必要な回復アクションを推奨できます。
• デジタルツインはプロセスデータを分析することで、最適化または改善が必要な領域を特定できます。
• デジタルツインは、処理または動作条件の詳細な記録を提供して、関連する規制への準拠を保証できます。
• デジタルツインは製造業務をリアルタイムで最適化し、パーソナライズされた製品のオンデマンド生産をサポートします。
• AI テクノロジーはデジタル ツインにどのような影響を与えますか?

時間の経過とともに、デジタル ツインの機能を強化するために人工知能テクノロジーがますます広く使用されるようになりました。注目すべき重要なトレンドをいくつか紹介します。

ロボット表面仕上げセルのセンサーを使用して部品モデルを構築し、カスタマイズ可能な方法で高価な従来の部品専用機器を置き換えることができます。偶発的な衝突の可能性を排除するには、ツール パスでセンサーによって作成された部品モデルの不確実性を考慮する必要があり、これには AI の力が必要です。

• 表面仕上げを行うロボットでは、多くの場合、ツールにホースやケーブルを接続する必要がありますが、これらの付属品によりロボットの動きが制限される場合があります。デジタル ツインは、ロボットにインストールする必要があるすべての周辺機器のモデルを構築できます。 AI の助けを借りて、システムはロボットに接続されている周辺機器に基づいてロボットの実際の状態を推定し、起こり得る活動制限を予測できます。
• デジタルツインは、AI ベースの予測と健康状態管理を使用して、有害事象を確実に自動的に検出できます。たとえば、デジタルツインは力学データとビジョンデータを使用して、ロボット仕上げ中の工具の急速な摩耗の原因を特定し、再発を防ぐための是正措置を講じることができます。
• 組織はどうすればデジタル ツイン テクノロジーをうまく導入できるでしょうか?

デジタル ツインの利点は明らかですが、製造組織がデジタル ツインを正常に導入するには一連の手順を実行する必要があります。以下に、組織が直面する可能性のある現実の問題をいくつか示します。

• データ品質: センサーはデジタル ツインをサポートするために大量のデータを生成します。組織は、センサーが正確なデータを確実に生成できるように、適切な措置を講じる必要があります。 AI ツールはデータのノイズを除去し、正しい形式で提供されることを保証します。
• 統合されたスケーラブルなシステム: システム統合は、デジタル ツインの展開の重要な部分です。基盤となるテクノロジーは急速に変化しており、新しいデータ ストリームが常に追加されています。スケーラブルなシステム統合プロセスにより、システム統合がボトルネックにならないようにします。スケーラブルなソリューションを実現するには、適切なミドルウェアを使用したモジュール式のアプローチが必要です。
• 強力なコンピューティング インフラストラクチャ: デジタル ツインはデータを処理するために強力なコンピューティング能力に依存する必要があるため、十分な容量と冗長リソースを備えた強力なコンピューティング インフラストラクチャを入手する必要があります。
• 労働力: デジタル ツインの実装には独自のスキルを備えた労働力が必要であり、そのためには既存の従業員のスキルを向上させ、ソリューション プロバイダーのサービスを活用する必要があります。
• 長期的な持続可能性: デジタル ツインは、正確な予測を継続的に生成できるように、定期的なメンテナンスとアップグレードが必要です。組織は、デジタルツインの良好かつ健全な開発を確実にするために、長期的な持続可能な開発計画を策定する必要があります。ソリューション プロバイダーのサブスクリプション モデルも、予期せぬインシデントを回避するための重要なツールになります。
• サイバーセキュリティとプライバシーの問題: 接続性の増加により、サイバーセキュリティのリスクが増加します。データの保管と使用により、プライバシーに関する懸念が生じる可能性もあります。これらの問題に対処するには、最新のサイバーセキュリティ対策を導入する必要があります。さらに、プライバシー問題に関する法的コンプライアンスを確保するには、データの暗号化と定期的なセキュリティ監査が必要になる場合があります。

製造組織は、デジタル ツインの導入を試みる際に、上記の問題に対処するための全体的な計画を作成する必要があります。このテクノロジーの実装が成功すると、効果的にコストが削減され、故障が減り、品質とパフォーマンスが向上し、企業がインテリジェント製造の新時代を積極的に受け入れるのに役立ちます。

以上が製造アプリケーションのデジタルツインについて知っておくべきことすべての詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。