デジタルツインが自動車製造をどのように混乱させているか

従来の自動車サプライチェーンの製造メンテナンスは、機器の経験的観察と人間による測定に依存していました。このアプローチでは、マシンのパフォーマンスを個別の間隔でしかサンプリングできませんでした。それは、測定時間、人間の解釈エラー、およびセンサーの配置に基づく再現性の問題に悩まされていました。 「デジタルツイン」と呼ばれるもののインテリジェントなシミュレーションを通じて、同じメンテナンス方法のより現代的な表現をデジタルで実行できるようになりました。

工場内で使用されている複雑な機械の詳細な動作特性を評価するために、完全にデジタル化されたツイン表現をメインのインテリジェンスツールとして使用できるようになりました。デジタルツインは、データモデル表現、一連の分析アルゴリズム、およびマシン操作の動作知識という3つのデジタルコンポーネントで構成されています。デジタルツインは、過去の行動を理解するために、既知のパフォーマンスデータを含む履歴情報を使用します。それらは、直接および間接のデータを現在の機械の状態に適用します。この知識に対してインテリジェントな機械学習アルゴリズムを使用することで、機械の将来の動作の予測をモデル化できます。

マシンのフルデジタルツインは、複数の部品で構成されています。各機械部品は、コンポーネントツインで表されます。ファンブレード、ベアリング、ピストン、およびファスナーはすべて、コンポーネントとして最も基本的なレベルでデジタル表現できます。コンポーネントツインは、それが属する資産のパフォーマンスに大きな影響を与える主要なサブコンポーネントです。

機械の設計段階では、これらのデジタル要素が一緒に開発され、モーターやポンプなどの総資産を構成します。アセットツインは、デザイン内のコンポーネントツインのコンパイルを使用して、マシンアセットの完全なモデルを作成します。アセットツインは、すべてのコンポーネントツインの情報のコレクションにすることができます。アセットツインは、機器レベルでの可視性を提供します。現在の運用コンテキストを適用し、デジタルツインの将来の状態を予測することで、資産を効果的に監視、シミュレーション、および制御できます。この情報をインテリジェントに使用することで、資産のライフサイクルを長期的に最適化できます。

アセットツインデータからのクラウドでの高度な分析シミュレーションにより、製造環境内の機器のパフォーマンスに関する継続的なリアルタイム情報を提供できます。さらに高いレベルに抽出されたこのアセットツインモデルは、プロセスツインの一部であり、工場、サプライチェーン、および流通チャネルの使用をモデル化するエンタープライズツイン全体である可能性があります。資産ツインデータは、統計モデルと比較した場合の異常検出に活用して、予知保全アラートと残りの耐用年数に関する洞察を生成できます。

デジタルツインユーザーにはいくつかのメリットがあります。洞察から適切な意思決定を行うことで、資産の信頼性と可用性が向上します。デジタルツインシミュレーションからの情報を改善に適用すると、損失や壊滅的な混乱のリスクが軽減されます。破損やメンテナンスのダウンタイムが少なくなるため、設備の生産効率が向上します。機器の状態を確実に監視できるため、全体的なメンテナンスコストが削減されます。これにより、本番環境で使用する資産のコストを回収するまでの時間が短縮されます。

自動車のIoT製造は、高度な機械のパフォーマンス動作に関する洞察を高めます。データを新しい洞察に変換する機能は、使用中の機器の正確なシミュレーションとモデルがあることを前提としています。アセットツインフレームワーク内にデジタルコンポーネントツインを実装することにより、過去の経験に基づいた物理的測定手順なしで、この洞察をデジタルで抽出できるようになりました。 MachineMetricsの機械用産業用IoTソリューションは、機械データの力を利用してスループットを向上させ、価値を最大化します。デモを予約して、MachineMetricsアプリケーションがビジネスに何をもたらすかを確認してください。