Revolucionando a Produção Automotiva: O Impacto da Tecnologia de Gêmeo Digital

A manutenção de manufatura de cadeia de suprimentos automotiva convencional dependia de observações empíricas e medições humanas de equipamentos. Esta abordagem só podia amostrar o desempenho da máquina em intervalos discretos. Era atormentada por problemas de repetibilidade baseados no horário de medição do dia, erro de interpretação humana e colocação de sensores. Uma representação mais moderna do mesmo método de manutenção agora pode ser realizada digitalmente através de simulações inteligentes do que é conhecido como "gêmeo digital".

Para avaliar as características operacionais detalhadas de máquinas complexas em uso dentro de uma fábrica, uma representação de gêmeo digital totalmente digital pode agora ser usada como a principal ferramenta de inteligência. Um gêmeo digital é composto por três componentes digitais: uma representação de modelo de dados, um conjunto de algoritmos analíticos e conhecimento comportamental da operação da máquina. Gêmeos digitais usam informações históricas com dados de desempenho conhecidos para compreender comportamento passado. Aplicam dados diretos e indiretos às condições atuais da máquina. Ao usar algoritmos inteligentes de aprendizado de máquina contra este conhecimento, a previsão do comportamento futuro da máquina pode ser modelada.

Um gêmeo digital completo para uma máquina é composto por múltiplas peças. Cada parte mecânica da máquina é representada por um gêmeo de componente. Pás de ventilador, rolamentos, pistões e fixadores podem todos ser representados digitalmente em seu nível mais fundamental como um componente. O gêmeo de componente é um subcomponente principal com impacto significativo no desempenho do ativo ao qual pertence.

Durante a fase de design de uma máquina, esses elementos digitais são desenvolvidos juntos para compor o ativo total, como um motor ou uma bomba. O gêmeo de ativo usa a compilação dos gêmeos de componente dentro do design para criar um modelo completo do ativo da máquina. Gêmeos de ativo podem ser coleções de informações de todos os seus gêmeos de componente. Gêmeos de ativo fornecem visibilidade no nível do equipamento. Ao aplicar o contexto operacional atual e prever o estado futuro de um gêmeo digital, você pode efetivamente monitorar, simular e controlar um ativo. Uso inteligente desta informação pode otimizar o ciclo de vida do ativo a longo prazo.

Simulações de análises avançadas na nuvem a partir de dados de gêmeo de ativo podem fornecer informação contínua em tempo real sobre o desempenho de equipamentos dentro de um ambiente de manufatura. Extraído para um nível ainda mais alto, este modelo de gêmeo de ativo pode ser parte de um gêmeo de processo e um gêmeo empresarial geral que modela o uso de fábricas, cadeias de suprimentos e canais de distribuição. Os dados de gêmeo de ativo podem ser alavancados para detecção de anomalias quando comparados contra modelos estatísticos para gerar alertas de manutenção preditiva e insight sobre a vida útil restante.

Vários benefícios acarretam ao usuário de gêmeo digital. Com a tomada de decisão adequada a partir de insights, maior confiabilidade e disponibilidade do ativo são criadas. Há um risco reduzido de perda ou disrupção catastrófica quando a informação das simulações de gêmeo digital são aplicadas para melhorias. A eficiência de produção do equipamento é aumentada devido a quebras e tempo de inatividade de manutenção menos frequentes. Há menos custos de manutenção no geral, já que a saúde do equipamento pode ser monitorada robustamente. Isso leva a um tempo mais rápido para recuperar o custo do ativo em uso de produção.

A manufatura IoT automotiva aumenta o insight para comportamento de desempenho de máquinas sofisticadas. A capacidade de transformar dados em novos insights é predicated em ter simulações e modelos precisos do equipamento em uso. Ao implementar gêmeos de componente digital dentro de uma estrutura de gêmeo de ativo, este insight pode agora ser extraído digitalmente sem os procedimentos de medição física empiricamente dirigidos do passado. Soluções industriais IoT da MachineMetrics para máquinas aproveitam o poder dos dados de máquina para aumentar throughput e maximizar valor. Agende uma demonstração para ver o que aplicações MachineMetrics podem fazer para seu negócio.