数字孪生如何颠覆汽车制造
传统的汽车供应链制造维护依赖于经验观察和对设备的人工测量。这种方法只能以离散的时间间隔对机器性能进行采样。它受到基于一天中的测量时间、人为解释错误和传感器放置的可重复性问题的困扰。现在可以通过所谓的“数字双胞胎”的智能模拟以数字方式执行相同维护方法的更现代表示。
为了评估工厂内使用的复杂机械的详细操作特性，现在可以使用全数字孪生表示作为主要的智能工具。数字孪生由三个数字组件组成：数据模型表示、一组分析算法和机器操作的行为知识。数字双胞胎使用历史信息和已知性能数据来理解过去的行为。他们将直接和间接数据应用于当前机器状况。通过针对这些知识使用智能机器学习算法，可以对机器未来行为的预测进行建模。
机器的完整数字孪生由多个部分组成。每个机械机器部件都由一个组件孪生体表示。风扇叶片、轴承、活塞和紧固件都可以在其最基本的层面上以数字方式表示为一个组件。组件孪生是一个主要的子组件，对其所属资产的性能有重大影响。
在机器的设计阶段，这些数字元素一起开发以构成总资产，例如电机或泵。资产孪生使用设计中组件孪生的编译来创建机器资产的完整模型。资产孪生可以是其所有组件孪生的信息集合。资产孪生提供了设备级别的可见性。通过应用当前的操作环境并预测数字孪生的未来状态，您可以有效地监控、模拟和控制资产。智能使用这些信息可以长期优化资产的生命周期。
来自资产孪生数据的云中高级分析模拟可以提供有关制造环境中设备性能的连续实时信息。提取到更高的层次，这种资产双胞胎模型可以成为流程双胞胎和整体企业双胞胎的一部分，该双胞胎对工厂、供应链和分销渠道的使用进行建模。与统计模型进行比较时，资产孪生数据可用于异常检测，以生成预测性维护警报和对剩余使用寿命的洞察。
数字孪生用户可以获得多项好处。通过洞察力做出适当的决策，可以提高资产的可靠性和可用性。当应用来自数字孪生模拟的信息进行改进时，损失或灾难性中断的风险会降低。由于更少的破损和维修停机时间，提高了设备的生产效率。由于可以对设备的健康状况进行可靠监控，因此总体维护成本更低。这样可以更快地收回生产使用中的资产成本。
汽车物联网制造增加了对复杂机械性能行为的洞察力。将数据转化为新见解的能力取决于对正在使用的设备进行准确的模拟和模型。通过在资产双胞胎框架内实施数字组件双胞胎，现在可以以数字方式提取这种洞察力，而无需过去的经验驱动的物理测量程序。 MachineMetrics 用于机械的工业物联网解决方案利用机器数据的力量来提高吞吐量和最大化价值。预订演示，看看 MachineMetrics 应用程序可以为您的业务做些什么。
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