数字孪生
数字孪生是真实流程、产品或系统的虚拟模型,它与实时数据保持同步,从而可以进行仿真和测试。
数字孪生是在虚拟环境中对真实物体或流程的呈现。与静态的3D模型不同,它会持续通过来自现实世界的数据(通常来自传感器、机器控制系统或流程日志)进行更新。当现实中的对应物发生变化时,数字孪生也会随之变化。它是一种动态的实时呈现,而不是一次性的快照。
在制造业中,数字孪生用于在对生产现场做出任何改动之前,对机器、生产线或整个工厂进行仿真。团队可以在虚拟模型上测试新的布局、调整后的循环时间或新增产能,而不会干扰正在进行的生产。这一概念也出现在设备工程、物流和医疗保健领域,例如用于预测维护需求或及早发现瓶颈。从技术上讲,它依赖于物联网传感器、数据模型和仿真软件的组合。
数字孪生的主要好处在于能在虚拟环境中及早发现错误和风险,避免其造成实际的资金或时间损失。与此同时,一个有用的数字孪生依赖于可靠且维护良好的数据,否则会得出误导性的结论。对于较小的企业而言,针对单一流程环节构建简单的数字孪生,往往比试图一次性对整个工厂建模更有价值。真正的障碍通常不在于软件本身,而在于弄清楚哪些数据能够被真正可靠地采集到。
实用示例
一家拥有40名员工的金属加工厂为其喷漆产线构建了一个数字孪生:关于流转时间、干燥温度和循环顺序的传感器数据被输入到一个仿真模型中。在购置第二个喷漆房(投资8.5万欧元)之前,团队在数字孪生中测试了三种不同的产线布局。仿真结果显示,调整工件顺序可将产能提升18%,根本无需额外的喷漆房。由于问题已在虚拟环境中得到解决,原计划的投资被推迟了一年。
Leanshift 如何提供帮助
数字孪生与Kaizen思维方式相契合,因为它让你能够在改善方案触及真实流程之前先进行推演和仿真。这降低了尝试失败的风险,也让持续改善更易于规划,因为想法可以先在虚拟模型中测试、舍弃或优化。改善不再是一次跳入未知的冒险,而成为一个经过深思熟虑的步骤,这也让更多人更容易提出自己的改善想法。
常见问题
构建数字孪生需要昂贵的软件吗?
不需要,许多团队一开始使用的是简单的电子表格或现有的仿真工具。比软件预算更重要的是,从流程中获取可靠、及时的数据。
数字孪生与普通仿真有什么区别?
普通仿真通常只是一次性的快照,而数字孪生则会持续与来自真实系统的实时数据保持同步。
数字孪生对小型企业来说值得投入吗?
值得,只要将其聚焦于一个明确界定的流程,例如单台机器或单个工位,而不是试图一次性对整个运营进行建模。