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设想工厂在智能工厂全生命周期中的应用综述

发布时间:2020-04-26 00:59    浏览次数 :

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数字孪生,也被称作Digital Twin、数字双胞胎,是对物理世界实体或系统的数字化表达,简单的理解,就是在虚拟世界中,“复制”真实物理世界中的事物。价值在于通过模拟物理世界的运转流程,从中预判趋势和风险,为决策提供依据。

原标题:虚拟工厂在智能工厂全生命周期中的应用综述

3月12日消息,百子尖科技是一家成立于2014年的智慧工厂服务商,研发中心分布于美国的加州圣地亚哥和中国杭州,核心业务包括两块:高端模拟仿真系统及其衍生解决方案;离散制造业企业的工业视觉检测解决方案。2019年百子尖预计净利润达亿元,并计划择时启动IPO。

数字孪生被Gartner评为2019年十大战略科技发展趋势之一,到2020年,Gartner估计将有超过200亿个连接的传感器和端点,数字孪生将连接数十亿的实体设备。

序言:随着我国经济发展方式由粗放型向集约型转变,制造业由制造大国向制造强国转变,同时我国经济增速放缓,企业生存压力陡增,市场竞争日趋激烈,因此转型升级将会成为制造企业求生存、求发展的必然选择。

模拟仿真系统:复制一个“虚拟数字工厂”

泰瑞数创是一家专注于数字孪生产业的科技公司,2004年成立,在智慧城市、智能工业、自动驾驶等领域,提供数字孪生的数据采集、数据建模、数据应用的全链条服务,目前客户超过1000家,合作开发商超过200家,营收保持每年50%速度增长。

而计算机技术的深化应用是制造企业转型升级的重要手段,基于自动化、数字化、信息化、网络化的智能工厂则是机械制造工厂的高级形式,是未来的发展方向。

化工、电力、核工业等流程型制造行业,流程和装置复杂,操作容错率低,一旦出错,导致生产流程暂停,会造成巨大损失,或者直接危及到人员和装置安全。这些特点就要求企业要充分保证新设立的流程、工艺要足够稳定,另一方面对新上岗的员工要有充分的培训,保证较高的技能素质。

近日,36氪采访了泰瑞数创CEO刘俊伟,详细聊了聊在泰瑞数创的实践中,数字孪生能在哪些场景落地?实现哪些价值?如何实现?发展数字孪生的关键点是什么?

如何融合和使用新一代信息技术(如云计算、物联网、大数据、移动互联、人工智能等),建设智能工厂/智能车间,开展智能生产,以满足社会化、个性化、服务化、智能化、绿色化等制造发展需求和趋势,从而真正实现智能制造,是当前各国提出的先进制造战略或制造模式(如工业4.0、工业互联网(IIOT)、基于信息物理系统(CPS)的制造、中国制造2025、互联网+先进制造业、面向服务的制造、云制造等)共同追求的目标之一。实现该目标的方向之一是如何实现制造的物理世界和虚拟世界之间的交互与共融。

针对该问题,百子尖提供了高端模拟仿真系统解决方案,能够对工业企业的制造全流程进行建模,形成一个数字化的虚拟工厂,即“数字孪生”的概念。基于构建的模型,提供沉浸式VR模拟操作培训、新流程工艺模拟测试等应用。

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模拟仿真系统主要为客户提供三方面价值:

从服务链条来看,数字孪生可以拆解为数据采集、数据建模、数据应用三块。

智能工厂的特征

a.保护人员和资产安全。通过实时、沉浸式的训练场景,让操作人员预先演练真实的操作流程、技术等,降低安全隐患。

数据采集

智能工厂建设新模式中的特征如下:

b.提高效率降低成本。在上新的工艺、流程、算法时,可以先在模拟环境测试,验证可行性和效果后,再实际落地。

数字孪生的数据采集,是综合利用卫星遥感、航空倾斜摄影测量、激光雷达测量等技术手段,囊括对地表、室内、地下、水下等全物理空间场景的三维数据采集。

(1)**有感知(收集功能)同乐城登录,**:工厂设施、设备、仪表、仪器、人员自带和外装各类有线或无线工业传感器,作为视觉、触觉、听觉采集各类生产监控相关的工业大数据,通过工业物联网,将实时数据和历史数据分类上传。

c.提高生产稳定性。基于生产模型设计控制系统,增强工厂运行的稳定性。

在采集硬件方面,主要由传感器和载荷构成。其中传感器负责采集物理世界的各类真实数据,包括高精度倾斜摄影光学传感器、高光谱传感器、激光传感器等。载荷是传感器的“交通工具”,包括无人机、固定翼飞机等。

(2)**会记忆(存储功能)**:能够对工厂的静态数据以及生产过程产生的动态数据进行自动记录和存储。

三维仿真模拟系统

数据采集环节的技术难点、关键点在于采集传感器,主要体现在2个指标:

(3)**能思考(判断功能)**:针对工厂的工业大数据,能够自动利用特定的算法解决工厂业务的实际问题。

模拟仿真系统解决方案的核心点和难点在于——对复杂系统的建模能力。

能在高空作业时具备高精度。

(4)**可互动(人机互动功能)**:对于经过已知条件、利用形成的大数据及计算机思考可以形成新的规则进入系统,新的规则在执行前由计算机主动提交具有相应权限的人员进行管理和确认方可执行。

这里的建模包括2方面,一方面是大家容易想到的物理形态的三维建模,技术难度并不大,主要是工作量大。更难的一方面是对复杂系统内部运行机理的建模,包括物理、化学动态特性等,简单的说,就是找到系统各个模块的“输入”和“输出”的关系模型,从而完整模拟出物理世界真实运转的效果。

单位时间的拍摄采集效率。

(5)**善行动(执行功能)**:能够利用形成的知识库自主指导实际的工厂生产业务活动。

百子尖创始人葛铭告诉36氪,“模型”的精度直接决定了上层应用效果,百子尖的解决方案,要保证“模型”跑出来的数据和真实生产数据的误差不超过3%。

这两个指标综合决定了数据采集的质量、效率、成本。

(6)**自优化(改善功能)**:可自主通过人工智能、工业大数据、模型和高级智能算法不断优化工厂各类业务。

目前,模拟仿真系统解决方案按照项目的模式收费,客单价在数十万到上千万元,典型客户包括中石化、中石油、中国海洋石油、中国核工业等。工业视觉检测可以降低人工成本、提高检测效率和质量,因而得以在工业生产的众多场景落地。根据BCC Research和相关数据,全球机器视觉市场将保持双位数的高速增长,在2023年将达到2000亿人民币。

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(7)**互融合(兼容功能)**:促进人与机器的融合、机器与机器的融合、企业与企业之间的融合、虚拟世界与物理世界之间的融合。

百子尖的视觉产品,在高端功能薄膜、印刷电路PCB和铜箔基板、高端金属、无纺布、新能源电池等领域落地。官方资料显示,基于自研算法和检测芯片,产品可以实时处理视频图像640M/秒,可用于2000+米/分钟的高速生产线,实现大量瑕疵图像数据的高速检测处理。

数据建模

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商业模式上,百子尖售卖软硬件一体化的产品方案,目前以直销为主,客单价在数十万到上百万元,典型客户包括比亚迪、PG、中国铝业、生益科技等。团队方面,百子尖的全球研发人员超过200人。创始人兼CEO葛铭,曾担任世界500强等跨国公司研究院总经理和事业部总经理;CTO沈井学,曾担任IBM亚太区高管20+年。目前,百子尖已开启新一轮融资,主要用于研发和市场拓展。

采集的大量物理世界的原始数据后,下一步就是利用自动化建模工具进一步加工处理,生成对物理世界真实还原的三维建模。除了对环境的高精度虚拟重建,数字孪生数据更要有效承载各种业务流程。

智能工厂的建设内容

文章来源:36氪

数据建模可以进一步分为视觉三维建模和语义建模2块。

智能制造以智能工厂为载体,发挥制造业主战场的作用。智能工厂可以广义的理解为“物理工厂+虚拟工厂”(见图1),依靠自动化生产设备构建而成的物理工厂是智能制造的基础,也是绝大多数中国制造工厂现阶段转型升级的重点,即实现生产自动化。

视觉三维建模较容易理解,即物理世界的三维模型复制。

在生产自动化的基础上,通过应用物联网和大数据,以端到端数据流为基础,以互联互通为支撑,构建高度灵活的个性化和数字化智能制造模式,实现信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行,这是虚拟工厂建设的重点,也是制造行业在生产自动化程度已经达到较高水平后,将装备优势转化为产品和市场优势、实现升级转型和赶超世界先进水平的重点路径。

那语义建模是什么呢?我们知道,AI在视觉里的重要应用是将二维视频、图像数据进行“结构化”,识别出里面的人、物等对象。类比到数字孪生中,就是将“三维模型”进行“结构化”,例如识别出建筑类型、占地面积、层高、窗户数量、道路、桥梁等等。这些数据被解译出来后,可以被检索、分析,从而支持到更广泛的上层应用。

将物理工厂中的业务及实体转化为数字化的虚拟工厂,并建立虚拟工厂与物理工厂之间实时、紧密的映射链接,充分利用虚拟工厂强大的仿真计算能力,评估工厂的现状并仿真模拟未来的运营状态,最优化的仿真结果则可以用来组织工厂的制造资源,并开展相应的活动,如产品设计阶段,可以利用虚拟化仿真实现在产品定型制造前就完成产品的评估、验证优化。

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另外虚拟工厂模型要在生产全过程得到维护,确保模型与工厂/车间有效连接。一方面,由于有建模和模拟工具,重新配置选择可以在虚拟工厂上进行测试,在验证后更快地在物理工厂中实施;另一方面,物理工厂的完善可以在工厂虚拟模型上得到反馈和保存。

图片来源:上海测绘院和上海航遥公司

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三大落地领域:智慧城市、智能工业、自动驾驶

图1智能工厂的架构

智慧城市、智能工业、自动驾驶,是泰瑞数字孪生目前重点发力的三大领域,尤其是智慧城市,占到目前泰瑞业务的70%。下面详细介绍下这三大领域泰瑞是怎么做的。

智能工厂建设内容主要由以下组成:

智慧城市正在快速发展,我国约95%的副省级以上城市和超过80%的地级城市,逾500座,正在以智慧化建设为目标。数字孪生在智慧城市场景的应用可以分为3块:公共安全和应急;市政和能源;城市规划、国土、住建。

(1)实体工厂。实体工厂是整个智能工厂的基础层,主要包含工厂的工艺设备、公用设施设备和信息基础设施。

公共安全和应急。基础点的是作为城市GIS三维地图应用。更复杂的是基于大量城市数字孪生数据,进行大数据仿真分析,核心价值在于预测和发现风险、提高出警和调度效率。例如预测哪里容易发生人流拥堵,以采取措施预防踩踏事件等。再如根据火灾发生的位置、周围环境、设施、人力等,智能生成灭火、出警应对方案等。

①工艺设备

市政和能源。客户类型包括水务公司、电网、燃气公司等。主要应用在3方面:设计阶段,模拟仿真供电、暖气等基础设施的设计方案。施工阶段,数字孪生模型是重要的参考依据,如知道各个管线在哪里,不会挖断等。日常运维,很多高危环境等可以基于数字孪生模型指导无人巡检。

为了满足信息流自动化(数据的自动采集,并能够接收系统数据和指令),因此需要采用能够数据集成的工艺装备、物流装备等。

城市规划、国土、住建。基于高精度数字孪生三维数据、语义数据,借助算法智能规划一套城市建设方案。

②公用基础设施

官方资料显示,泰瑞迄今已在北京、上海、广州、深圳等全部一线和二三线的数十座城市,采集和生产了近10万平方公里的数字孪生数据。

围绕生产工艺相关的土建公用设施设备。

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③信息基础设施