在制造中使用数字孪生技术

数字孪生技术是一种软件解决方案，它使用传感器、摄像头和其他形式的物联网数据收集来创建流程或产品的虚拟模型，该模型不仅可以与其物理对应物进行交互更新，还可以用于测试零件或进程在不同的场景中做出响应。如果使用得当，数字孪生技术可以帮助企业优化产品和流程，从而提高效率和成本效益。

这个概念还比较年轻，但数字双胞胎已经展示了深刻的实际应用。例如，供应链管理部门在实施变更之前使用它们来模拟仓库布局和条件——麦肯锡的研究表明，仓库效率可以提高多达 25%。有几个应用程序与制造商特别相关：加工和制造以及预测性维护。以下是它们的工作原理。

数字双胞胎：数据驱动的虚拟模型

制造业中数字孪生的第一个相关应用程序使用该技术在创建和后处理零件时创建零件的虚拟副本。如果工程师对制造过程了解得足够透彻，他们就可以在制造零件之前对零件属性在每个生产过程和生产阶段的变化进行建模。

数字双胞胎还可以通过产品的实时条件进行虚拟现场测试，这对于长时间暴露在不同条件下的零件和组件特别有用。这些部件可能会在六个月或几年后失效，具体取决于条件，但是将温度、湿度、运行时间和各种运行条件（例如它是否是电机系统的一部分）的测量值输入到数字双胞胎中可以让制造商更清楚产品实时表现的图片，以及它的生命周期。

数字双胞胎可以帮助预测给定部件何时发生故障的可能性很高，因此可以抢先对其进行维修以避免任何操作中断。就目前而言，很难准确地衡量相对磨损或预测零件的使用寿命，这可能导致代价高昂的零件故障或不必要的早期零件更换。维修组件的正确时间当然取决于许多因素——包括应用、耐用性、磨损和环境——但数字孪生技术可以通过数据驱动的战略服务帮助延长零件的有效寿命和价值。

数字孪生技术的主要缺点是它需要良好的数据和模型才能发挥作用。构建一个收集正确数据、整合不同数据源并正确分析数据的数字孪生模型所需的技术基础设施可能比设计部件本身更复杂。

最相关的数据源会因零件应用而异，但总的来说，零件的环境和运行条件（如温度、湿度、运行速度等）至关重要。零件的材料信息与其几何形状一样重要，这些信息也需要重叠。

数字孪生技术的未来

数字孪生技术利用大型数据集提供对各个部件状态的更大可见性，帮助公司查明关键的基础设施需求并实施预测性维护。因此，跨市场领域的公司迅速利用数字孪生所带来的好处也就不足为奇了。事实上，Gartner 预测，到 2021 年，一半的工业公司将在一定程度上使用该技术，另外的研究预测，到 2025 年，不仅几乎 90% 的物联网平台将支持数字孪生，而且它将成为到 2025 年物联网应用。该技术具有广泛的潜在应用和用途，其中许多尚未开发。

为了获得对数字双胞胎提供的产品或流程的可行见解，制造商和产品团队将需要寻找软件合作伙伴来帮助收集和分析数据，或者在内部开发这些功能。数据收集很重要，但与全面的解决方案相去甚远：获得有价值的见解需要广泛的数据以及正确分析数据所需的工具和技能组合。例如，如果复杂系统的数字孪生从五六个不同的来源收集数据，则将这些数据集中到一个地方可能需要专门的软件解决方案，以确保以集成方式探测和分析数据。

Fast Radius 是一支由工程师、设计师、战略家和技术专家组成的专门团队，他们决心以不同的方式进行制造。我们了解制造的前沿，因为我们正在定义它。我们与每一位客户合作，按时无问题地指导零件从设计到后处理。想要利用数字孪生的革命性力量吗？今天就联系我们开始吧。