制造业中的数字孪生是什么?

智能制造依赖于供应链、工厂、系统和设备数据。为了监控和分析生产过程中不断变化的信息，探索工业4.0应用的制造商使用数字双胞胎的实时数据能力。

5数字孪生技术在智能制造中的应用

在智能制造中，使用数字孪生的优势和好处是丰富的。从预测维护问题到评估产品升级，再到为财务决策提供信息，数字双胞胎为公司实现业务目标提供了预测性见解。以下是数字孪生如何满足智能制造不同需求的五个例子。

缩短产品上市时间

通过创建与实物资产相连的虚拟复制品，数字孪生为智能制造商提供了快速做出生产决策所需的实时洞察。由于消除了与物理产品相关的延迟-硬件，人工，材料等-操作员可以加快制造过程的每一步，包括设计，开发，测试和维护。

案例研究:ENGIE实验室CRIGEN依靠Ansys的数字孪生技术为客户加速零碳能源转型。

• 问题:碳排放正在侵蚀我们的气候健康。
• 解决方案:Ansys Twin Builder帮助ENGIE实验室CRIGEN将模拟时间从几小时缩短到几秒钟，从而更快地开发新的能源解决方案。
• 结果:设备的能源和环境性能的实时优化是零碳转型的关键资产。

优化工艺和产品性能

使用数字孪生使智能制造商能够预测最终产品的质量，帮助他们在材料升级和工艺改进等问题上做出更明智的决策。在工业制造中，数字孪生有助于确保大规模生产的一致性，从而使最终产品始终符合规格。

案例研究:Kärcher采用Ansys数字孪生技术模拟现实世界中不同的电池单元和外壳材料。

• 问题:减轻小型电池组的重量和热量。
• 解决方案:Kärcher工程师使用Twin Builder作为数字工程工作流程的基础，在优化过程中实现快速准确的概念比较。
• 结果:该公司发现了一种电池类型和电池外壳设计，使他们能够将电池组中的电池数量减少20%。

提高生产效率

数字孪生使操作人员能够持续监控流程和系统，以评估最有效的方法。如果生产流程没有以理想的产能运行，数字孪生体将立即揭示改进的机会。通过提高生产效率，数字孪生体帮助智能制造商通过减少能源和材料消耗来实现可持续发展目标。

案例研究:法国电力集团(EDF)使用Twin Builder设计核电站。

• 问题:发展可负担得起的低碳发电需要高效可靠的系统。
• 解决方案:该公司使用Twin Builder开发工厂涡轮发电机的数字双胞胎，使他们能够使用预测性维护并减少维修费用。
• 结果:EDF工程师设计的设计突破了界限，满足了具有挑战性的监管要求，为全球客户提供了无与伦比的功率输出。

启用预测性维护

在智能制造中，计划外停机每小时可能要花费数万美元。数字孪生使运营商能够根据不同的环境压力和场景预测问题。通过使用数字孪生来查看其复杂设备的内部工作原理，制造商可以预测何时会发生问题，并在问题破坏整个生产之前关注维护问题。

• 案例研究:Phoenix Contact Electronics工程师使用Ansys软件将实时传感器数据与仿真结果相结合，提前预测故障。
• 问题:为了满足客户对节省空间技术的需求，需要制造更小的基本继电器。
• 解决方案:使用的菲尼克斯联系人Ansys optiSLang和Twin Builder来了解所有与继电器的机电、结构和热性能相关的相互作用。
• 结果:凤凰接触建立了PSRmini安全继电器，它提供了一个大的安全继电器在一个更薄，更紧凑的设计的全部性能。

允许虚拟调试

虚拟调试可以实现系统设计的早期验证，以预测和解决机器和工艺首次集成时发生的问题。在智能制造中，数字孪生技术展示了整个系统将如何相互作用——不仅仅是单个设备，而是每个设备将如何影响整个生产车间的性能。

案例研究:罗克韦尔自动化使用Twin Builder提供见解并改进系统性能。

• 问题:环境和材料的影响，如流速、机械应力和热剖面影响现场资产。
• 解决方案:罗克韦尔自动化将Twin Builder连接到其Studio 5000仿真接口。
• 结果:工程师可以模拟复杂和详细的物理现象，以更好地了解他们的资产在操作中。

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