Welche Daten sind für ein digitales Twin -System erforderlich?

In der Ära der Industrie 4.0 haben sich digitale Twin -Systeme als revolutionäre Technologie herausgestellt und bieten eine virtuelle Nachbildung von physischen Vermögenswerten, Prozessen oder Systemen. Als Lieferant digitaler Twin -Systeme verstehe ich die Bedeutung von Daten für die Erstellung eines genauen und effektiven digitalen Zwillings. In diesem Blog werde ich die Arten von Daten diskutieren, die für ein digitales Twin -System erforderlich sind und wie sie zu seiner Funktionalität und seinem Wert beitragen.

Sensordaten

Sensordaten sind die Grundlage eines digitalen Zwillingssystems. Sensoren werden auf physischen Vermögenswerten installiert, um echte Zeitinformationen über ihren Zustand, ihre Leistung und ihre Umgebung zu sammeln. Diese Daten umfassen Temperatur, Druck, Schwingung, Luftfeuchtigkeit und andere physikalische Parameter. In einer Herstellungsanlage können Sensoren an Maschinen beispielsweise die Motortemperatur, den Druck in Hydrauliksystemen und die Vibrationsniveaus überwachen, um potenzielle Fehler frühzeitig zu erfassen.

Die tatsächliche Zeit der Sensordaten ermöglicht es dem digitalen Zwilling, den aktuellen Zustand des physischen Vermögenswerts genau zu spiegeln. Es ermöglicht eine prädiktive Wartung, da der digitale Zwilling die Datentrends analysieren und vorhersagen kann, wann eine Komponente wahrscheinlich fehlschlägt. Dies hilft bei der Senkung der Ausfallzeit- und Wartungskosten. Sensordaten können über kabelgebundene oder drahtlose Netzwerke gesammelt werden und werden in einer Datenbank in der Regel zur weiteren Analyse gespeichert.

Geometrische und topologische Daten

Geometrische und topologische Daten sind für die Erstellung des 3D -Modells des physischen Vermögenswerts im digitalen Zwilling von wesentlicher Bedeutung. Diese Daten definieren die Form, Größe und räumliche Beziehungen der Komponenten innerhalb des Vermögenswerts. Für ein Gebäude umfassen geometrische Daten die Abmessungen von Räumen, die Lage der Wände und die Bödenauflage. In einem mechanischen System beschreibt es die Form und Position von Zahnrädern, Wellen und anderen Teilen.

Diese Daten können durch verschiedene Methoden erhalten werden, wie z. B. 3D -Scannen unter Verwendung von Lidar (Lichterkennung und -reichweite) oder Photogrammetrie. Nach der Sammlung werden die geometrischen und topologischen Daten verwendet, um ein detailliertes 3D -Modell im digitalen Zwilling zu erstellen. Die Genauigkeit dieses Modells ist entscheidend für die Simulation des physikalischen Verhaltens des Vermögenswerts und für die Visualisierung seines Betriebs.

Historische Daten

Historische Daten liefern Einblicke in die Vergangenheit des physischen Vermögenswerts. Es enthält Informationen zu früheren Wartungsaktivitäten, Ausfällen und Betriebsbedingungen. Durch die Analyse historischer Daten kann der digitale Zwilling Muster und Trends identifizieren, die zur Vorhersage zukünftiger Verhaltensweisen helfen können. Wenn beispielsweise eine Maschine in bestimmten Jahreszeiten eine Überhitzung in der Überhitzung hat, kann der digitale Zwilling diese Informationen verwenden, um in Zukunft ähnliche Probleme vorherzusagen.

Historische Daten können in ERP -Systemen (Enterprise Resource Planning), Wartungsmanagementsystemen oder anderen Datenbanken gespeichert werden. Es wird häufig in Verbindung mit realen Zeitsensorendaten verwendet, um die Genauigkeit der Simulationen und Vorhersagen des digitalen Zwillings zu verbessern.

Betriebsdaten

In den Betriebsdaten wird beschrieben, wie das physische Asset in seinem normalen Betrieb verwendet wird. Dies umfasst Daten wie Produktionsraten, Zykluszeiten und Durchsatz. In einer Produktionsanlage können Betriebsdaten zeigen, wie viele Produkte pro Stunde hergestellt werden, die Zeit für jeden Produktionsschritt und die Effizienz der Produktionslinie.

Diese Daten sind wichtig, um den Betrieb des physischen Vermögenswerts zu optimieren. Der digitale Zwilling kann operative Daten verwenden, um verschiedene Szenarien zu simulieren und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren. Durch die Analyse der Produktionsraten und Zykluszeiten kann der digitale Zwilling beispielsweise Änderungen des Produktionsprozesses vorschlagen, um die Effizienz zu steigern.

Umgebungsdaten

Umgebungsdaten beziehen sich auf die externen Bedingungen, unter denen das physische Vermögenswert arbeitet. Dies umfasst Faktoren wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Luftqualität und Geräuschpegel. Umgebungsdaten können erhebliche Auswirkungen auf die Leistung und die Lebensdauer des Vermögenswerts haben. Beispielsweise kann eine hohe Luftfeuchtigkeit zu Korrosion in Metallkomponenten führen, und extreme Temperaturen können die Leistung elektronischer Geräte beeinflussen.

Der digitale Zwilling kann Umgebungsdaten einbeziehen, um das Verhalten des Vermögenswerts unter verschiedenen Umgebungsbedingungen zu simulieren. Dies hilft zu verstehen, wie sich das Vermögen in verschiedenen realen - Weltszenarien entwickeln wird und Strategien zur Minderung der Auswirkungen unerwünschter Umweltbedingungen entwickelt. Umweltdaten können von lokalen Wetterstationen, Umweltsensoren oder anderen Quellen gesammelt werden.

Menschen - verwandte Daten

Menschen mit Menschen - verwandte Daten enthalten Informationen zu den Betreibern und Benutzern des physischen Vermögenswerts. Dies kann Schulungsunterlagen, Qualifikationsniveaus und Arbeitsmuster umfassen. In einem komplexen industriellen System können die Handlungen und Entscheidungen menschlicher Betreiber erhebliche Auswirkungen auf die Leistung des Vermögenswerts haben.

Der digitale Zwilling kann menschliche Daten verwenden, um die Interaktion zwischen Menschen und Maschinen zu simulieren und potenzielle Bereiche zur Verbesserung von Training und Betrieb zu identifizieren. Wenn beispielsweise ein bestimmter Bediener konsequent Fehler macht, kann der digitale Zwilling die Daten analysieren, um die Hauptursache zu bestimmen und gezielte Schulungsprogramme vorzuschlagen.

Integration von Daten in ein digitales Zwillingssystem

Sobald alle erforderlichen Daten gesammelt wurden, muss sie in das digitale Zwillingssystem integriert werden. Dies beinhaltet die Reinigung, Vorverarbeitung und Speichern der Daten in einem Format, auf das leicht zugegriffen und analysiert werden kann. Die Daten werden dann verwendet, um das 3D -Modell des physischen Vermögenswerts zu füllen und die Simulationen und Analysen im digitalen Zwilling voranzutreiben.

Die Datenintegration ist ein komplexer Prozess, der die Verwendung erweiterter Datenverwaltungs- und Analysetools erfordert. Diese Tools können große Datenmengen aus mehreren Quellen verarbeiten und sicherstellen, dass die Daten genau und konsistent sind. Die Integration verschiedener Datenarten ermöglicht es dem digitalen Zwilling, eine umfassende und genaue Darstellung des physischen Vermögenswerts zu liefern.

Die Rolle des digitalen Zwillingssystems bei der Datennutzung

Ein gut gestaltetes digitales ZwillingssystemDigitales Zwillingssystemkann die gesammelten Daten effektiv nutzen, um wertvolle Erkenntnisse zu liefern. Es kann real funktionieren - Zeitüberwachung, prädiktive Wartung und Optimierung des physischen Vermögenswerts. Durch kontinuierliches Aktualisieren des digitalen Zwillings mit neuen Daten kann er sich an Änderungen des Zustands und der Umgebung des physischen Vermögenswerts anpassen.

In einem Lagerverwaltungsszenario kann das digitale Twin -System beispielsweise Daten von Sensoren an Speicherregalen, Gabelstaplern und Förderbändern sowie Betriebsdaten zu Lagerbeständen und Auftragserfüllung integrieren. Diese integrierten Daten können verwendet werden, um das Layout des Lagerhauses zu optimieren, die Effizienz des Lagerkontrollsystems zu verbessernLagerkontrollsystemund reduzieren Sie die Zeit und die Kosten für die Bestellverarbeitung.

Darüber hinaus kann das digitale Twin -System erweiterte Algorithmen verwenden, wie z. B. solche im Point Cloud -Algorithmus -SystemPunktwolkenalgorithmussystemAnalyse der geometrischen und topologischen Daten. Diese Algorithmen können dazu beitragen, genauere 3D -Modelle zu erstellen und Änderungen in der Struktur des physischen Assets im Laufe der Zeit zu erkennen.

Kontakt für Beschaffung und Zusammenarbeit

Wenn Sie an der Implementierung eines digitalen Zwillingssystems für Ihr Unternehmen interessiert sind, sind wir hier, um zu helfen. Unser Expertenteam verfügt über umfangreiche Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung digitaler Twin -Systeme in verschiedenen Branchen. Wir können mit Ihnen zusammenarbeiten, um Ihre spezifischen Anforderungen zu verstehen, die erforderlichen Daten zu sammeln und einen angepassten digitalen Zwilling zu erstellen, der Ihren Anforderungen entspricht.

Unabhängig davon, ob Sie Ihre Herstellungsprozesse optimieren, die Effizienz Ihres Lagerbetriebs verbessern oder die Leistung Ihrer Infrastruktur verbessern können, kann unser digitales Twin -System die von Ihnen benötigten Lösungen bereitstellen. Kontaktieren Sie uns, um eine Diskussion darüber zu beginnen, wie wir zusammenarbeiten können, um die Vorteile der digitalen Zwillingsentechnologie für Ihr Unternehmen zu bringen.

Referenzen

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• Tao, F., Zhang, M., Liu, A. & Nee, AYC (2018). Digitales digitales Produktdesign, Fertigung und Service mit Big Data. Journal of Manufacturing Systems, 48, 166 - 182.
• Schleiich, B., Boschert, S. & Rosen, R. (2017). Digital Twin -Implementing Ein Konzept für Produktionssysteme. Verfahren Cirp, 64, 36 - 41.