智能化：数字孪生技术在制造业的应用 - 【智能发现问题】

智能发现问题
显性问题发现通过生产过程状态感知，包括车间设备工况、生产节拍、过程实况、物料信息、人员操作、能耗变化、产品质量和环境等状态的实时感知。隐性问题挖掘基于数字孪生智能车间，应用大数据及生产系统模型，建立多级指标连接响应机制，模拟生产情况，虚实对照实现流程差异反馈和历史环节追溯。主要应用包括kpi看板监控业务管理、实时告警、虚实交互发现问题、历史事件回溯。
（1）通过kpi看板监控业务管理问题。①效率看板：通过设备开机率、有效利用率、资源调度效率、人员绩效分析、异常处理响应效率综合展示车间生产效率问题和订单执行进度，辅助管理层开展短期调整和长期优化工作，监控业务管理。②质量看板：聚焦工件质量问题信息，实时把控工件质量趋势数据，奠定质量优化基础，并且以项目为单位开展交付产品质量管控工作，监控业务管理。③风险看板：通过识别异常信息结合历史数据分析识别当前项目风险，支持定位到具体的风险预示指标，如项目质量风险、项目成本风险、项目进度风险，监控业务管理。（2）实时告警。在工厂生产过程中设备、系统、资源出现异常时警报，使用红色及橙色醒目标识在三维场景中闪烁，并关联位置信息和伴有语音提醒。点击异常位置的标识，弹出异常信息卡片展示异常描述，并有一键查询关联信息功能，为用户提供客观的异常相关信息，快速可能造成异常的原因。可应用于加工设备实时数据和产线状态监控，以及业务管理监控。（3）虚实交互发现问题。面对生产过程建模，并对相关结构部件进行精简优化，帮助发现问题的同时通过虚实交互解决问题，可应用设备/产线/车间建模、精简结构部件、合并优化场景数，监控业务管理。（4）历史事件回溯。在发生事件与异常之后，可通过历史数据回溯模拟过去一段时间内的工厂设备运行状态信息，同时也支持历史摄像的回放画面融合。通过回溯辅助分析事件原因，帮助工厂中产线与设备优化到运行状态。4）智慧决策通过数据可视化建立智能决策模型，实现状态评估、问题诊断及趋势预测。从业务层面提供、的决策依据，形成“感知—预测—行动”的智能决策支持系统。主要应用包括信息节点数据提升系统管控、三维模型提升系统管控，实现生产过程三维模型真实模拟及物料运送还原。。例如：（1）通过信息节点数据提升系统管控，实现订单生产进度的实时追溯；实现生产计划相关数据查看，如物料、、工装需求计划等信息。（2）通过三维模型提升系统管控，实现生产过程三维模型的真实模拟加工运动，物料的运送都与真实场景实现1:1还原；生产制造订单的每个工件都可实现制造追溯。5）虚拟培训通过数字孪生搭建培训系统，提供实操机会及操作指导，学员可24小时线上培训，提高技能水平，避免线下培训日程冲突及差旅费用。培训场景应用于基于模型的装配指导和vr实操练习，通过vr设备沉浸式了解厂房及产线情况，按装配流程sop提示练习操作。
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