Revolusi Produksi Otomotif: Dampak Teknologi Digital Twin
Pemeliharaan rantai pasok manufaktur otomotif konvensional telah bergantung pada observasi empiris dan pengukuran manusia terhadap peralatan. Pendekatan ini hanya dapat menyelidiki kinerja mesin pada interval diskret. Ini dilanda oleh masalah repeatability berdasarkan waktu pengukuran sehari-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 yang dikenal sebagai "digital twin".
Untuk menilai karakteristik operasional detail mesin kompleks yang digunakan di dalam pabrik, representasi digital twin yang lengkap sekarang dapat digunakan sebagai alat intelijen utama. Digital twin terdiri dari tiga komponen digital: representasi model data, seperangkat algoritma analitik, dan pengetahuan perilaku operasi mesin. Digital twins 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 algoritma machine learning yang cerdas terhadap pengetahuan ini, prediksi perilaku masa depan mesin dapat dimodelkan.
Digital twin lengkap untuk mesin terdiri dari beberapa bagian. Setiap bagian mekanik mesin direpresentasikan oleh component twin. Daun kipas, bearing, piston, dan pengait semuanya dapat direpresentasikan secara digital pada level paling dasar sebagai komponen. Component twin adalah sub-komponen utama yang memiliki dampak signifikan pada kinerja aset tempat ia berada.
Selama fase desain mesin, elemen digital ini dikembangkan bersama untuk menyusun total aset, seperti motor atau pompa. Asset twin menggunakan kompilasi component twins dalam desain untuk menciptakan model lengkap dari aset mesin. Asset twins dapat merupakan koleksi informasi dari semua component twin mereka. Asset twins menyediakan visibilitas pada tingkat peralatan. Dengan menerapkan konteks operasi saat ini dan memprediksi status masa depan dari digital twin, Anda dapat secara efektif memantau, mensimulasikan, dan mengontrol aset. Penggunaan yang cerdas dari informasi ini dapat mengoptimalkan siklus hidup aset dalam jangka panjang.
Simulasi analitik lanjutan di cloud dari data asset twin dapat memberikan informasi real-time berkelanjutan tentang kinerja peralatan dalam lingkungan manufaktur. Diekstrak ke level yang lebih tinggi, model asset twin ini dapat menjadi bagian dari process twin dan enterprise twin keseluruhan yang memodelkan penggunaan pabrik, rantai pasok, dan saluran distribusi. Data asset twin dapat dimanfaatkan untuk deteksi anomali ketika dibandingkan dengan model statistik untuk menghasilkan peringatan pemeliharaan prediktif dan insight tentang remaining useful life.
Beberapa manfaat diperoleh oleh pengguna digital twin. Dengan pengambilan keputusan yang tepat dari insight, keandalan dan ketersediaan aset yang ditingkatkan tercipta. Risiko kerusakan atau gangguan yang merusak dikurangi saat informasi dari simulasi digital twin diterapkan untuk perbaikan. Efisiensi produksi peralatan meningkat karena kerusakan dan waktu downtime pemeliharaan yang lebih jarang. Biaya pemeliharaan secara keseluruhan lebih rendah karena kesehatan peralatan dapat dipantau dengan kuat. Ini mengarah pada waktu pulih yang lebih cepat untuk mengembalikan biaya aset dalam penggunaan produksi.
Manufaktur IoT otomotif meningkatkan insight untuk perilaku kinerja mesin canggih. Kemampuan untuk mengubah data menjadi insight baru didasarkan pada memiliki simulasi dan model yang akurat dari peralatan yang digunakan. Dengan menerapkan component twin digital dalam kerangka asset twin, insight ini sekarang dapat diekstrak secara digital tanpa prosedur pengukuran fisik yang didorong secara empiris dari masa lalu. Solusi Industrial IoT MachineMetrics untuk mesin memanfaatkan kekuatan data mesin untuk meningkatkan throughput dan memaksimalkan nilai. Pesan demo untuk melihat apa yang dapat dilakukan aplikasi MachineMetrics untuk bisnis Anda.
