Bagaimana Digital Twin Mengganggu Manufaktur Otomotif
Pemeliharaan manufaktur rantai pasokan otomotif konvensional mengandalkan pengamatan empiris dan pengukuran peralatan oleh manusia. Pendekatan ini hanya dapat mengambil sampel kinerja mesin pada interval diskrit. Itu terganggu oleh masalah pengulangan berdasarkan waktu pengukuran hari, kesalahan interpretasi manusia, dan penempatan sensor. Representasi yang lebih modern dari metode pemeliharaan yang sama sekarang dapat dilakukan secara digital melalui simulasi cerdas dari apa yang dikenal sebagai “kembar digital”.
Untuk menilai karakteristik operasional terperinci dari mesin kompleks yang digunakan di dalam pabrik, representasi kembar digital sepenuhnya sekarang dapat digunakan sebagai alat intelijen utama. Kembar digital terdiri dari tiga komponen digital:representasi model data, satu set algoritme analitis, dan pengetahuan perilaku operasi mesin. Kembar digital menggunakan informasi historis dengan data kinerja yang diketahui untuk memahami perilaku masa lalu. Mereka menerapkan data langsung dan tidak langsung ke kondisi mesin saat ini. Dengan menggunakan algoritme pembelajaran mesin cerdas terhadap pengetahuan ini, prediksi perilaku mesin di masa depan dapat dimodelkan.
Kembar digital penuh untuk sebuah mesin terdiri dari beberapa bagian. Setiap bagian mesin mekanik diwakili oleh kembar komponen. Bilah kipas, bantalan, piston, dan pengencang semuanya dapat direpresentasikan secara digital pada tingkat yang paling mendasar sebagai sebuah komponen. Kembar komponen adalah sub-komponen utama dengan dampak signifikan pada kinerja aset di mana ia berada.
Selama fase desain mesin, elemen digital ini dikembangkan bersama untuk membentuk aset total, seperti motor atau pompa. Kembar aset menggunakan kompilasi kembaran komponen dalam desain untuk membuat model lengkap aset mesin. Kembar aset dapat berupa kumpulan informasi dari semua kembaran komponennya. Kembar aset memberikan visibilitas di tingkat peralatan. Dengan menerapkan konteks operasi saat ini dan memprediksi status digital twin di masa mendatang, Anda dapat memantau, mensimulasikan, dan mengontrol aset secara efektif. Penggunaan informasi ini secara cerdas dapat mengoptimalkan siklus hidup aset dalam jangka panjang.
Simulasi analitik lanjutan di cloud dari data aset kembar dapat memberikan informasi real-time berkelanjutan tentang kinerja peralatan dalam lingkungan manufaktur. Diekstraksi ke tingkat yang lebih tinggi, model kembaran aset ini dapat menjadi bagian dari kembaran proses dan kembaran perusahaan secara keseluruhan yang memodelkan penggunaan pabrik, rantai pasokan, dan saluran distribusi. Data kembar aset dapat dimanfaatkan untuk deteksi anomali bila dibandingkan dengan model statistik untuk menghasilkan peringatan pemeliharaan prediktif dan wawasan tentang sisa masa manfaat.
Beberapa manfaat diperoleh pengguna kembar digital. Dengan pengambilan keputusan yang tepat dari wawasan, peningkatan keandalan dan ketersediaan aset tercipta. Ada pengurangan risiko kehilangan atau gangguan bencana ketika informasi dari simulasi kembar digital diterapkan untuk perbaikan. Efisiensi produksi peralatan meningkat karena lebih jarangnya kerusakan dan waktu henti perawatan. Ada lebih sedikit biaya perawatan secara keseluruhan karena kesehatan peralatan dapat dipantau dengan kuat. Ini mengarah pada waktu yang lebih cepat untuk memulihkan biaya aset dalam penggunaan produksi.
Manufaktur IoT otomotif meningkatkan wawasan untuk perilaku kinerja mesin canggih. Kemampuan untuk mengubah data menjadi wawasan baru didasarkan pada simulasi yang akurat dan model peralatan yang digunakan. Dengan menerapkan kembar komponen digital dalam kerangka aset kembar, wawasan ini sekarang dapat diekstraksi secara digital tanpa prosedur pengukuran fisik yang didorong secara empiris di masa lalu. Solusi IoT industri MachineMetrics untuk mesin memanfaatkan kekuatan data alat berat untuk meningkatkan hasil dan memaksimalkan nilai. Pesan demo untuk melihat apa yang dapat dilakukan aplikasi MachineMetrics untuk bisnis Anda.
