智能化：數字孿生技術在制造業的應用 - 【智能發現問題】

智能發現問題
顯性問題發現通過生產過程狀態感知，包括車間設備工況、生產節拍、過程實況、物料信息、人員操作、能耗變化、產品質量和環境等狀態的實時感知。隱性問題挖掘基于數字孿生智能車間，應用大數據及生產系統模型，建立多級指標連接響應機制，模擬生產情況，虛實對照實現流程差異反饋和歷史環節追溯。主要應用包括kpi看板監控業務管理、實時告警、虛實交互發現問題、歷史事件回溯。
（1）通過kpi看板監控業務管理問題。①效率看板：通過設備開機率、有效利用率、資源調度效率、人員績效分析、異常處理響應效率綜合展示車間生產效率問題和訂單執行進度，輔助管理層開展短期調整和長期優化工作，監控業務管理。②質量看板：聚焦工件質量問題信息，實時把控工件質量趨勢數據，奠定質量優化基礎，并且以項目為單位開展交付產品質量管控工作，監控業務管理。③風險看板：通過識別異常信息結合歷史數據分析識別當前項目風險，支持定位到具體的風險預示指標，如項目質量風險、項目成本風險、項目進度風險，監控業務管理。（2）實時告警。在工廠生產過程中設備、系統、資源出現異常時警報，使用紅色及橙色醒目標識在三維場景中閃爍，并關聯位置信息和伴有語音提醒。點擊異常位置的標識，彈出異常信息卡片展示異常描述，并有一鍵查詢關聯信息功能，為用戶提供客觀的異常相關信息，快速可能造成異常的原因。可應用于加工設備實時數據和產線狀態監控，以及業務管理監控。（3）虛實交互發現問題。面對生產過程建模，并對相關結構部件進行精簡優化，幫助發現問題的同時通過虛實交互解決問題，可應用設備/產線/車間建模、精簡結構部件、合并優化場景數，監控業務管理。（4）歷史事件回溯。在發生事件與異常之后，可通過歷史數據回溯模擬過去一段時間內的工廠設備運行狀態信息，同時也支持歷史攝像的回放畫面融合。通過回溯輔助分析事件原因，幫助工廠中產線與設備優化到運行狀態。4）智慧決策通過數據可視化建立智能決策模型，實現狀態評估、問題診斷及趨勢預測。從業務層面提供、的決策依據，形成“感知—預測—行動”的智能決策支持系統。主要應用包括信息節點數據提升系統管控、三維模型提升系統管控，實現生產過程三維模型真實模擬及物料運送還原。。例如：（1）通過信息節點數據提升系統管控，實現訂單生產進度的實時追溯；實現生產計劃相關數據查看，如物料、、工裝需求計劃等信息。（2）通過三維模型提升系統管控，實現生產過程三維模型的真實模擬加工運動，物料的運送都與真實場景實現1:1還原；生產制造訂單的每個工件都可實現制造追溯。5）虛擬培訓通過數字孿生搭建培訓系統，提供實操機會及操作指導，學員可24小時線上培訓，提高技能水平，避免線下培訓日程沖突及差旅費用。培訓場景應用于基于模型的裝配指導和vr實操練習，通過vr設備沉浸式了解廠房及產線情況，按裝配流程sop提示練習操作。
東莞市優屹教育科技有限公司專注于plc電氣自動化線下教學服務,plc電氣自動化設備出售,plc電氣自動化線上教學服務等