2021 年 8 月宾客意见：基于位置的自动化 - 为什么移动事物的数字孪生是成功工业自动化的缺失部分

2021 年 8 月 27 日 

本文概述了为什么数字孪生这个有前途的概念经常未能实现其端到端自动化和连接性的目标。它认为，要实现全面的数字化转型，公司需要为其数字孪生配备车间和供应链中所有移动资产的基于位置的精确数据。这种基于位置的综合数据使数字孪生能够为卓越运营、智能流程自动化和提高生产质量创建可操作的见解。描述的用例包括从资产管理到工具控制的基于位置的自动化，从而提高生产力、质量、灵活性和可持续性。

根据数字孪生联盟的定义，数字孪生是现实世界实体和过程的虚拟表示，以及虚拟和现实世界实体同步的机制。 [1]使用传感器数据，数字双胞胎创建了一个虚拟模型，可用于分析、优化和自动化工业环境中物理资产或流程的当前和未来状态。从产品迭代、资产管理、预测性维护和停机预防，数字孪生支持各种用例，并使公司能够围绕维护、可持续性、流程效率和性能做出基于数据的决策。

端到端自动化的缺失部分

虽然数字孪生的概念并不是一个新概念，但它与工业自动化和智能制造过程的实施的相关性正在不断增加。过去，实体车间及其数字孪生都有一个缺点：在车间移动资产的数据惊人缺乏。 KINEXON Inc. 美洲区首席执行官 Mehdi Bentanfous 表示：“数字孪生的影响与它所提取的数据一样强大。机械设备仅占典型生产设施所有资产的 1%，是迄今为止数字化的主要部分。这意味着公司 99% 的车间都缺乏关键信息，即在工厂周围移动的资产，包括产品、托盘、工具、AGV。 KINEXON 的方法是基于位置的，这意味着超精确的实时资产跟踪传感器提供的数据能够真正反映车间和供应链的动态流程，并创造无与伦比的态势感知能力。”

因此，尽管数字孪生已成功用于机器控制和原型设计，但当涉及到有关车间和供应链中资产的位置和产品状态的实时数据的潜力时，公司几乎没有触及表面。 KINEXON 的基于位置的自动化平台 (LAP) 旨在弥补当前的数据差距，将来自不同技术来源的位置数据转变为基于位置的数字孪生。 这个数字孪生会实时生成可操作的见解。 IDC Manufacturing Insights EMEA 高级总监兼负责人 Jan Burian 表示，“实时本地化是未来智能工厂必不可少的组成部分。因此，通过车间可以达到的透明度，公司能够提高他们的生产吞吐量和物流。”

鉴于机器和流程的自动化程度不断提高，事实证明，将所涉及的移动资产数字化对于端到端自动化和生产流程优化非常重要。沿着供应链，移动资产的实时数据可以通过各种技术进行跟踪，例如室内的 UWB 或 BLE，以及室外的 GPS。然后在基于位置的自动化平台中进行处理和激活，同时为其他第三方系统提供动力，例如 WMS、MES 和 IoT 以及分析平台。例如，WMS 可以更快地做出反应并实时调整订单管理的优先级，而 MES 将受益于基于实时材料补充数据的更好的机器控制和规划。此外，通用物联网和分析平台通常受益于基于位置的自动化平台的集成。鉴于他们从 LAP 收到的卓越数据，他们可以首次以整体方式分析从供应商到客户的供应链流程。通过将来自数字孪生的基于位置的数据与传感器数据（如温度、压力和其他与订单相关的上下文数据）相结合，可以实现这一点。这种端到端的透明度是数字化转型计划中最重要的可交付成果之一。

使公司能够充分利用工业物联网 (IIoT) 优势的关键是 KINEXON 对互操作性的无与伦比的关注。确保数字孪生将整个本地化范围内的技术集成在一起，并无缝集成到当前的软件堆栈中，从而在整个供应链中的软件系统、用户和流程之间产生协同作用。 KINEXON 旨在通过其数字孪生将技术孤岛转变为增值数据源，并通过数据共享和集成实现智能制造用例。

毫无疑问，数字孪生将继续存在，而 2020 年是它们在离散制造中的价值的一个例证。 “在经济中断和需求波动的时期，正如我们在 COVID-19 大流行期间所经历的那样，数字孪生可以帮助公司为其供应链和生产制定稳健且有弹性的计划。这是一个非常宝贵的优势，” KINEXON 的 Bentanfous 说。 不出所料，数字双胞胎市场有着巨大的增长轨迹。在大流行之前，Gartner 的研究发现，13% 的实施物联网项目的组织已经使用了数字孪生，而 62% 的组织正在建立数字孪生的使用或计划这样做。大流行之后，Gartner 预计，到 2023 年，三分之一实施物联网的大中型公司将至少实施一个与 COVID-19 驱动的用例相关的数字孪生。 [2]到 2026 年，整个市场预计将达到 482 亿美元。[3]

投资基于位置的数字孪生的 5 大理由

1.工艺优化和加速生产时间