Digital Twin - องค์ประกอบที่ขาดหายไปอย่างมาก! ยุคของทรานส์ฟอร์มเมอร์ส “ดิจิทัล ทวิน” มาแล้ว แนวทางใหม่ในการทำงาน

บางทีใครก็ตามที่ดูภาพยนตร์ Terminator หรือ The Matrix อาจสงสัยว่าเมื่อใดที่ปัญญาประดิษฐ์จะกลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันของเรา และผู้คนและหุ่นยนต์จะสามารถอยู่ร่วมกันอย่างสันติและสามัคคีได้หรือไม่ อนาคตนี้อยู่ใกล้กว่าที่คุณคิดมาก วันนี้เราจะมาเล่าให้ฟังเกี่ยวกับเทคโนโลยีดังกล่าวอย่าง “ ฝาแฝดดิจิตอล"ซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมแล้วและบางทีอาจจะกลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันของเราในไม่ช้า

แฝดดิจิทัลคือใคร?

เป็นความผิดพลาดที่จะเชื่อว่าคำว่า "ฝาแฝดดิจิทัล" หมายถึงหุ่นยนต์และปัญญาประดิษฐ์ที่ปลอมตัวเป็นสิ่งมีชีวิตคล้ายมนุษย์บางชนิด ปัจจุบันคำนี้ใช้กับการผลิตภาคอุตสาหกรรมเป็นส่วนใหญ่ แนวคิดเรื่อง “แฝดดิจิทัล” ปรากฏครั้งแรกในปี พ.ศ. 2546 คำนี้เริ่มใช้หลังจากการตีพิมพ์บทความโดย Michael Greaves ศาสตราจารย์และผู้ช่วยผู้อำนวยการศูนย์การจัดการวงจรชีวิตและนวัตกรรมที่สถาบันเทคโนโลยีฟลอริดา เรื่อง “Digital Twins: Manufacturing Excellence Based on a Virtual Prototype Factory” แนวคิดนี้ถูกคิดค้นโดยวิศวกร NASA ซึ่งเป็นเพื่อนร่วมงานของศาสตราจารย์

1971ใช่/bigstock.com

โดยแก่นแท้แล้ว "ฝาแฝดดิจิทัล" คือแนวคิดที่ผสมผสานปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ด้วยคอมพิวเตอร์ และ ซอฟต์แวร์พร้อมข้อมูลเฉพาะเพื่อสร้างโมเดลดิจิทัลที่มีชีวิต “แฝดดิจิทัล” เหล่านี้ได้รับการอัปเดตอย่างต่อเนื่องเมื่อต้นแบบทางกายภาพเปลี่ยนไป

แฝดดิจิทัลได้รับข้อมูลสำหรับการอัปเดตตัวเองจากที่ไหน?

สำเนาดิจิทัลจะเรียนรู้และปรับปรุงตัวเองอย่างต่อเนื่องซึ่งเหมาะสมกับปัญญาประดิษฐ์ ด้วยเหตุนี้ Digital Twin จึงใช้ความรู้จากมนุษย์ เครื่องจักรอื่นๆ ที่คล้ายคลึงกัน และระบบและสภาพแวดล้อมที่ใหญ่กว่าซึ่งเป็นส่วนหนึ่ง

Michael Greaves เสนอข้อกำหนดสามประการของเขาที่ "ฝาแฝดดิจิทัล" ต้องปฏิบัติตาม ประการแรกคือการปฏิบัติตามรูปลักษณ์ของวัตถุดั้งเดิม คุณต้องเข้าใจว่าคล้ายกัน รูปร่าง– นี่ไม่ใช่แค่ภาพรวมเท่านั้น แต่ยังรวมถึงความสอดคล้องของแต่ละส่วนกับ "แฝด" ที่แท้จริงด้วย ข้อกำหนดที่สองเกี่ยวข้องกับพฤติกรรมของสองเท่าระหว่างการทดสอบ สุดท้ายและยากที่สุดคือข้อมูลที่ได้รับจาก ปัญญาประดิษฐ์เกี่ยวกับข้อดีและข้อเสียของผลิตภัณฑ์จริง

1971ใช่/bigstock.com

ดังที่ Michael Greaves ชี้ให้เห็น เมื่อมีการนำสำเนาดิจิทัลมาใช้ แม้แต่เกณฑ์ของความคล้ายคลึงเพียงผิวเผินก็ถือว่าทำได้ยาก ทุกวันนี้ ทันทีที่ Digital Twin เหมือนกันในพารามิเตอร์แรก ก็สามารถใช้เพื่อแก้ปัญหาในทางปฏิบัติได้แล้ว

ทำไมเราต้องมีฝาแฝดดิจิทัล?

สำเนาดิจิทัลถูกสร้างขึ้นเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของต้นแบบทางกายภาพ ทั้งระบบ และกระบวนการผลิต

ดร.โคลิน เจ. แพร์ริส รองประธานฝ่ายวิจัยซอฟต์แวร์ของ GE Global Research Center กล่าวว่า ดิจิทัลทวินเป็นโมเดลไฮบริด (ทั้งทางกายภาพและดิจิทัล) ที่สร้างขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์ทางธุรกิจเฉพาะ เช่น คาดการณ์ความล้มเหลว ลดการบำรุงรักษา ค่าใช้จ่ายป้องกันการหยุดทำงานโดยไม่ได้วางแผน

1971ใช่/bigstock.com

Colin J. Parris กล่าวว่าเมื่อเราพูดถึง “แฝดดิจิทัล” ระบบนี้จะทำงานในสามขั้นตอน ได้แก่ การมองเห็น การคิด และการทำ ขั้น "การมองเห็น" คือการได้รับข้อมูลเกี่ยวกับสถานการณ์ ข้อมูลมีสองประเภท: ข้อมูลการปฏิบัติงาน (เช่น จุดเดือด) และข้อมูลสิ่งแวดล้อม ขั้นตอนต่อไป ซึ่ง Colin J. Parris เรียกตามอัตภาพว่า "การคิด" เกิดจากการที่ในขั้นตอนนี้ "แฝดดิจิทัล" สามารถให้ทางเลือกต่างๆ สำหรับคำขอต่างๆ ว่าควรปฏิบัติอย่างไรในสถานการณ์ที่กำหนดให้ดีที่สุด หรือตัวเลือกใดที่เหมาะกว่าสำหรับ วัตถุประสงค์ทางธุรกิจ ปัญญาประดิษฐ์ใช้สำหรับการวิเคราะห์ เช่น ข้อมูลในอดีต การคาดการณ์รายได้และค่าใช้จ่าย และมีตัวเลือกมากมายที่ขึ้นอยู่กับความเสี่ยงและความมั่นใจว่าข้อเสนอเหล่านี้สามารถลดความเสี่ยงได้ ขั้นตอนสุดท้าย– “to do” – เกี่ยวข้องโดยตรงกับการดำเนินการตามสิ่งที่ต้องทำ

1971ใช่/bigstock.com

ด้วยความช่วยเหลือของ “แฝดดิจิทัล” เป็นต้น สามารถมองเห็นได้จากภายในปัญหาของวัตถุทางกายภาพ

ในการผลิต เราไม่จำเป็นต้องมองเห็นกังหันทั้งหมดที่อยู่ตรงหน้าอีกต่อไป เช่น เพื่อตรวจจับรู เทคโนโลยี Digital Twin จะช่วยให้คุณมองเห็นปัญหาได้แบบเรียลไทม์โดยใช้การแสดงภาพด้วยคอมพิวเตอร์

Zvi Feuer รองประธานบริหารฝ่ายพัฒนาซอฟต์แวร์ของ Siemens กล่าวว่า Digital Twin คือโซลูชัน PLM บนเส้นทางสู่อุตสาหกรรม 4.0

“แฝดดิจิทัล” ประเภทใดบ้างที่มีอยู่แล้ว?

ดังที่เราได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ "ฝาแฝดดิจิทัล" ถูกนำมาใช้อย่างแข็งขันในอุตสาหกรรม: ชิ้นส่วนแฝด (ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับชิ้นส่วนการผลิตเฉพาะ), ฝาแฝดผลิตภัณฑ์ (ที่เกี่ยวข้องกับการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ เป้าหมายหลักคือการลดต้นทุนการบำรุงรักษา) , กระบวนการแฝด ( วัตถุประสงค์อาจเป็นเช่นเพื่อเพิ่มอายุการใช้งาน), ฝาแฝดของระบบ (การเพิ่มประสิทธิภาพของทั้งระบบโดยรวม)

1971ใช่/bigstock.com

จากข้อมูลของหน่วยงานวิจัยและให้คำปรึกษาด้านเทคโนโลยีขั้นสูง Gartner ระบุว่า "ฝาแฝดดิจิทัล" หลายร้อยล้านคนจะมาแทนที่แรงงานมนุษย์ในไม่ช้า บางบริษัทก็ใช้สิ่งนี้อยู่แล้ว ไม่จำเป็นต้องมีพนักงานคอยวินิจฉัยปัญหาในการผลิต แบบเรียลไทม์ด้วยความช่วยเหลือของ “ดิจิทัล ทวิน” คุณสามารถรับข้อมูลที่จำเป็นทั้งหมดและเตรียมพร้อมในการซ่อมอุปกรณ์ล่วงหน้าได้

แล้ว “แฝดดิจิทัล” ของตัวเขาเองล่ะ?

chagpg/bigstock.com

สำหรับใครที่อยากมีเพื่อน Terminator ที่คิดเหมือนคุณ ช่วยเหลือในทุกเรื่อง เป็นพี่เป็นน้อง เรามีข่าวดีมาบอก ตามที่นักอนาคตศาสตร์และนักเทคโนโลยี John Smith กล่าวไว้ อนาคตดังกล่าวใกล้เข้ามาแล้ว เขาเชื่อว่าในอนาคตอันใกล้จะมีสิ่งที่เรียกว่า ตัวแทนซอฟต์แวร์ซึ่งจะทำนายความปรารถนาและพฤติกรรมของสำเนาจริงล่วงหน้าและจะดำเนินการบางอย่างเพื่อคู่ของมนุษย์

“ดิจิทัลทวิน” จะสามารถซื้อสินค้า ตัดสินใจทางธุรกิจ เข้าร่วมกิจกรรมทางสังคม โดยทั่วไปจะสามารถทำทุกอย่างที่บางครั้งเราไม่มีเวลาเพียงพอสำหรับ

เราก็จะโอนงานประจำทั้งหมดไปเป็นสองเท่าของเราได้เช่นกัน นอกจากนี้ ตามที่ John Smith กล่าว โคลนดิจิทัลของเราจะทราบถึงความสนใจ ความชอบ มุมมองทางการเมืองของเรา และจะสามารถปกป้องสิ่งเหล่านั้นได้หากจำเป็น เนื่องจากสิ่งเหล่านั้นจะมีบริบททางประวัติศาสตร์ที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น และมองเห็นภาพโลกสมัยใหม่เป็น ทั้งหมด และแม้กระทั่งความรู้สึกเห็นอกเห็นใจ เช่น “แฝดดิจิทัล” จะแสดงความรักต่อเรา เพราะมันจะสามารถเดาสถานะทางอารมณ์ของเราได้

ทั้งหมดนี้ฟังดูเหมือนบทภาพยนตร์ในอุดมคติ ฉันรู้สึกว่ามีบางอย่างผิดปกติ “แฝดดิจิทัล” มีข้อเสียอย่างไร?

ข้อเสียของ Digital Twins นั้นชัดเจน ก่อนอื่น คำถามเรื่องความปลอดภัยของเราเกิดขึ้น โคลนดิจิทัลจะใช้ทรัพยากรที่เป็นไปได้ทั้งหมดเพื่อเสริมข้อมูลเกี่ยวกับเรา เหล่านี้เป็นอัลกอริทึมที่รวบรวมข้อมูลจากบัญชี เครือข่ายสังคมออนไลน์และจดหมายส่วนตัวของเรา ตลอดจนเอกสารและไฟล์ใดๆ ที่เกี่ยวข้องกับเราไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง แน่นอนว่าสิ่งนี้ไม่น่าตกใจเพราะดังที่เราได้ทราบไปแล้วว่า “แฝดดิจิทัล” สามารถอัปเดตและปรับปรุงได้อย่างต่อเนื่อง ดังนั้นงานหลักประการหนึ่งจึงควรเป็นการสร้างกรอบทางกฎหมายเพื่อกำหนด “ขีดจำกัดการอนุญาต” ของปัญญาประดิษฐ์

chagpg/bigstock.com

อย่างไรก็ตามอย่าตกใจกับเรื่องนี้ ดู John Smith เป็นตัวอย่าง: เขายังคงมองโลกในแง่ดีและเชื่อว่า "ฝาแฝดดิจิทัล" จะไม่เข้ามาแทนที่มนุษยชาติ พวกเขาจะกลายเป็นมนุษย์หลายเวอร์ชั่นที่สามารถอยู่ร่วมกับเราได้อย่างสันติ

หากคุณพบข้อผิดพลาด โปรดเน้นข้อความและคลิก Ctrl+ป้อน.

ในรัสเซียทุกวันนี้เป็นเรื่องยากที่จะพูดถึงการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 4 แต่เราเชื่อว่าจำเป็นต้องพูดคุย ในบรรดาตัวขับเคลื่อนทางเทคโนโลยีขององค์กรอุตสาหกรรมในยุคใหม่ แพลตฟอร์ม Internet of Things ระดับอุตสาหกรรมจะปรากฏขึ้นซึ่งจะนำแนวคิดของแฝดดิจิทัลไปใช้

นักวิเคราะห์ของ Forrester ให้คำจำกัดความของแฝดดิจิทัลว่าเป็นการสร้างวัตถุทางกายภาพจริงในรูปแบบดิจิทัลเชิงนามธรรมที่ทำหน้าที่เป็นตัวกลางในการสื่อสารใดๆ กับอุปกรณ์จริง

จากข้อมูลของ General Electric แนวคิดของ Digital Twin คือการก้าวไปไกลกว่าการทำงานกับโมเดลดิจิทัลเท่านั้น บริษัทบอกว่า การซ่อมบำรุงจะเกิดขึ้นในลักษณะซิงโครไนซ์กับโมเดลดิจิทัลกับวัตถุจริงผ่านระบบเซ็นเซอร์และการสื่อสาร

หน่วยงานนักวิเคราะห์ Gartner คาดการณ์ว่าภายในปี 2564 บริษัทอุตสาหกรรมขนาดใหญ่ครึ่งหนึ่งจะใช้ Digital Twins และด้วยเหตุนี้ องค์กรเหล่านี้จะได้รับประสิทธิภาพการดำเนินงานเพิ่มขึ้น 10%

“แฝดดิจิทัลกำลังขับเคลื่อนผลกระทบทางธุรกิจของ IoT โดยนำเสนอวิธีที่มีประสิทธิภาพในการตรวจสอบและจัดการสินทรัพย์และกระบวนการ” Alfonso Velosa รองประธานฝ่ายวิจัยของ Gartner กล่าว สิ่งนี้ทำให้ทีมของเราตื่นเต้นเป็นพิเศษ เนื่องจากเรามีส่วนร่วมอย่างใกล้ชิดกับโครงการ SAYMON การตรวจสอบอัตโนมัติและการจัดการรวมถึงระบบสารสนเทศและอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง แน่นอนว่าการแข่งขันในตลาดสำหรับแพลตฟอร์มสำหรับการจัดการ IoT นั้นค่อนข้างสูง - แท้จริงแล้ว บริษัท ดิจิทัลรายใหญ่ทุกแห่งในปัจจุบันอ้างว่ามีแพลตฟอร์ม แต่ไม่ใช่ทุกคนที่จะสามารถพัฒนาตนเองหรือซื้อบริษัทที่มีโซลูชันสำเร็จรูปได้ บ่อยครั้งที่คำแถลงความพร้อมเป็นการแสดงความเคารพต่อความเหมาะสม - มีแนวโน้มทางเทคโนโลยี มีคำกล่าวจากองค์กร

วันนี้เรายังไม่ได้ทำงานกับโมเดลดิจิทัลและภาพวาด - เราเปิดรับพันธมิตรที่มีประสบการณ์ในสาขานี้ ในขณะนี้ เรามีประสบการณ์ในการร่วมมือกับบริษัทที่สร้างสำเนาภาพถ่ายที่เหมือนจริงของโรงงานอุตสาหกรรม และด้วยเหตุนี้ โครงการ VIOTR ที่แยกออกมาจึงเกิดขึ้น โดยผสมผสานพลังของพื้นที่ดิจิทัลเข้ากับความสามารถในการรับข้อมูลจากเซ็นเซอร์และวิดีโอจริง กล้อง ความสามารถในการควบคุมสวิตช์ รีเลย์ และแดมเปอร์ในโลกแห่งความเป็นจริง โครงการ VIOTR ในวันนี้ได้ให้ความสำคัญกับ เทคโนโลยีการศึกษาในอนาคต แต่เป็นส่วนหนึ่งของแนวคิด Digital Twin อย่างแท้จริง

นี่คือสิ่งที่เพื่อนร่วมงานของเราจาก Computer Weekly กล่าวไว้ - แนวทางใหม่เกี่ยวข้องกับการจัดการการสื่อสารระหว่างอุปกรณ์ Edge และระบบภายใน และการทำมิเรอร์การเปลี่ยนแปลงในรูปแบบเสมือนของอุปกรณ์ - กล่าวอีกนัยหนึ่ง Digital Twin จะปรากฏขึ้น

ตัวอย่างแสดงให้เห็นว่าแม้แต่การทำงานง่ายๆ เช่น การควบคุมการล็อคประตูก็สามารถประหยัดการปฏิบัติงานได้อย่างมาก Dormakaba ซึ่งผลิตระบบล็อคประตูอัจฉริยะ ได้ใช้ซอฟต์แวร์การจัดการภาคสนามของ ServiceMax มาตั้งแต่ปี 2555 เพื่อช่วยตรวจสอบการติดตั้ง ข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับประสิทธิภาพของประตูแต่ละบานช่วยให้ Dormakaba และพันธมิตรจัดการอาคารได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น การศึกษาล่าสุดของ Vanson Bourne สำหรับ ServiceMax พบว่าบริษัทอุตสาหกรรมสูญเสียเงิน 260,000 ดอลลาร์ต่อชั่วโมงเนื่องจากการหยุดทำงานโดยไม่ได้วางแผนไว้ การคาดการณ์ความล้มเหลวโดยใช้ Digital Twins สามารถช่วยแก้ไขปัญหานี้ได้ ดิจิทัลทวินช่วยให้วิศวกรที่ Dormakaba ได้รับบันทึกล่าสุดเกี่ยวกับทุกกิจกรรมหรือเหตุการณ์ที่บันทึกโดยเซ็นเซอร์ประตู บันทึกการติดตั้งส่วนประกอบและการอัพเดตเฟิร์มแวร์ และทีมบริการของ Dormakaba สามารถนำมาใช้เพื่อกำหนดอายุการใช้งานได้ ของผลิตภัณฑ์ไปด้วย คำอธิบายโดยละเอียดบันทึกความปลอดภัยซึ่งเชื่อมต่อกับประตู สิ่งสำคัญคือต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีการสื่อสารอย่างใกล้ชิดกับซัพพลายเออร์ชิ้นส่วนและส่วนประกอบและการจัดการวงจรชีวิตผลิตภัณฑ์ เพื่อให้มั่นใจว่ามีระดับการควบคุมและการบริการที่ชัดเจนอย่างยิ่ง ด้วยการใช้การคาดการณ์การล็อคแบบดิจิทัล Dormakaba คาดว่าจะลดจำนวนการโทรของลูกค้าและปรับปรุงคุณภาพการบริการ แพลตฟอร์มคลาวด์สำหรับการจัดการล็อคได้ถูกสร้างขึ้นร่วมกับ Swisscom การฝึกอบรมคู่ค้าเป็นองค์ประกอบสำคัญของนวัตกรรมและการเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจ Dormakaba ตระหนักดี

ในรายงานของการ์ตเนอร์ ดิจิตอล ทวินจะส่งผลกระทบต่อโมเดลทางเศรษฐกิจและธุรกิจบริษัทวิเคราะห์ได้เปรียบเทียบระหว่างปริมาณการรวบรวมข้อมูลที่ทำโดยบริษัทต่างๆ เช่น Google, Amazon และ Netflix กับปริมาณข้อมูลดิจิทัลในบริษัทอุตสาหกรรมที่จะสร้างเพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อกับระบบควบคุมอย่างต่อเนื่อง

นักวิเคราะห์เตือนว่าสิ่งนี้จะต้องมีการควบคุมส่วนประกอบและการอัพเดตซอฟต์แวร์มากยิ่งขึ้น และยังกำหนดให้ผู้ผลิตรถยนต์กลายเป็นผู้ให้บริการซอฟต์แวร์ด้วย “ผู้ดำเนินการสินทรัพย์จะต้องเพิ่มทักษะด้านซอฟต์แวร์ให้กับทีมปฏิบัติการของตน เนื่องจากพวกเขาเพิ่มสินทรัพย์ที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น และเพิ่มซอฟต์แวร์และความเป็นเจ้าของข้อมูลเพื่อรองรับสัญญา” นักวิเคราะห์เตือน

โครงข่ายประสาทเทียม แฝดดิจิทัล ปัญญาประดิษฐ์ เทคโนโลยีอุตสาหกรรม 4.0 จะเปลี่ยนอุตสาหกรรมน้ำมันไปจนจำไม่ได้

สถาปนิกแห่งยุคดิจิทัล

โดยปกติแล้วจะถือว่าเป็นทรงกลมที่มีเทคโนโลยีขั้นสูงที่สุด เทคโนโลยีสารสนเทศและชีวการแพทย์ ทัศนคติต่อบริษัทในอุตสาหกรรมแบบดั้งเดิม เช่น การรีดโลหะหรือการผลิตและการกลั่นน้ำมัน นั้นแตกต่างอย่างสิ้นเชิง เมื่อดูเผินๆ พวกเขาดูเหมือนอนุรักษ์นิยม แต่ผู้เชี่ยวชาญหลายคนเรียกพวกเขาว่าเป็นสถาปนิกหลักของยุคดิจิทัลใหม่

ยักษ์ใหญ่ทางอุตสาหกรรมเริ่มใช้กระบวนการผลิตแบบอัตโนมัติในช่วงกลางทศวรรษที่ 30 ของศตวรรษที่ผ่านมา ตลอดหลายทศวรรษที่ผ่านมา ระบบฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องและมีความซับซ้อนมากขึ้น ระบบอัตโนมัติของกระบวนการผลิต เช่น ในการกลั่นน้ำมัน มีความก้าวหน้าอย่างมาก การทำงานของโรงกลั่นน้ำมันที่ทันสมัยได้รับการตรวจสอบโดยเซ็นเซอร์และเครื่องมือนับแสน และระบบตรวจสอบปริมาณเชื้อเพลิงแบบเรียลไทม์ การนำทางด้วยดาวเทียม- ในแต่ละวัน โรงกลั่นของรัสเซียโดยเฉลี่ยผลิตข้อมูลมากกว่า 50,000 เทราไบต์ สำหรับการเปรียบเทียบ หนังสือ 3 ล้านเล่มที่เก็บไว้ในคลังดิจิทัลของหอสมุดแห่งรัฐรัสเซียใช้พื้นที่น้อยกว่าหลายร้อยเท่า - "เพียง" 162 เทราไบต์

นี่คือ "ข้อมูลขนาดใหญ่" เดียวกันหรือ ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นกระแสที่เทียบได้กับการโหลดข้อมูลของเว็บไซต์และโซเชียลเน็ตเวิร์กที่ใหญ่ที่สุด อาร์เรย์ข้อมูลที่สะสมแสดงถึงทรัพยากรเฉพาะที่สามารถนำไปใช้ในการจัดการธุรกิจได้ แต่วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเดิมไม่เหมาะกับสิ่งนี้อีกต่อไป การทำงานอย่างมีประสิทธิภาพอย่างแท้จริงกับปริมาณข้อมูลดังกล่าวจะเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อได้รับความช่วยเหลือจากเทคโนโลยีอุตสาหกรรม 4.0 เท่านั้น ในกระบวนทัศน์ทางเศรษฐกิจที่เปลี่ยนแปลงไป “ประสบการณ์ทางประวัติศาสตร์” ทางอุตสาหกรรมที่อุดมสมบูรณ์ถือเป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญ ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นหัวใจสำคัญของปัญญาประดิษฐ์ ความสามารถในการเรียนรู้ เข้าใจความเป็นจริง และทำนายกระบวนการได้โดยตรงขึ้นอยู่กับปริมาณความรู้ที่โหลด ในเวลาเดียวกัน บริษัทอุตสาหกรรมมีโรงเรียนวิศวกรรมที่ทรงพลังและมีส่วนร่วมอย่างแข็งขันในการแนะนำและปรับปรุงเทคโนโลยีใหม่ นี่เป็นอีกเหตุการณ์หนึ่งที่ทำให้พวกเขามีบทบาทสำคัญใน "เศรษฐกิจใหม่"

ดีที่สุดประจำสัปดาห์

ในที่สุดนักอุตสาหกรรมในประเทศก็รู้ถึงราคาของประสิทธิภาพทางธุรกิจ รัสเซียเป็นประเทศที่มีระยะทางไกล บ่อยครั้งที่สินทรัพย์การผลิตอยู่ห่างจากผู้บริโภคมาก ในสภาวะเหล่านี้ เป็นการยากมากที่จะตอบสนองต่อความผันผวนของตลาดอย่างรวดเร็ว เทคโนโลยีแบบดั้งเดิมช่วยให้ประหยัดได้ไม่เกินร้อยละสิบ ในขณะเดียวกัน โซลูชันดิจิทัลในปัจจุบันทำให้สามารถลดต้นทุนได้มากถึง 10-15% ต่อเดือน ความจริงนั้นชัดเจน: ในยุคของการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่สี่ ผู้ที่เรียนรู้ที่จะใช้เทคโนโลยีใหม่อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุดในบริบทของประสบการณ์ที่สั่งสมมาจะสามารถแข่งขันได้

Petr Kaznacheev ผู้อำนวยการศูนย์เศรษฐกิจทรัพยากร RANEPA: “ก้าวแรกสู่ระบบปัญญาประดิษฐ์ที่ “บูรณาการ” ในด้านน้ำมันและก๊าซ เราอาจพิจารณาการจัดการและการวางแผนองค์กรที่ “ชาญฉลาด” ในกรณีนี้ เราอาจพูดถึงการสร้างอัลกอริทึมสำหรับการแปลงข้อมูลทั้งหมดให้เป็นดิจิทัล ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับกิจกรรมของบริษัท ตั้งแต่ภาคสนามไปจนถึงปั๊มน้ำมัน ข้อมูลนี้สามารถส่งไปยังศูนย์อัตโนมัติแห่งเดียวได้ จากข้อมูลนี้ การใช้วิธีปัญญาประดิษฐ์ การคาดการณ์ และคำแนะนำสามารถนำไปใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของบริษัทได้”

ผู้นำด้านการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล

เมื่อตระหนักถึงแนวโน้มนี้ ผู้นำอุตสาหกรรมในรัสเซียและทั่วโลกจึงปรับโครงสร้างกระบวนการทางธุรกิจที่พัฒนามานานหลายทศวรรษ โดยแนะนำเทคโนโลยีอุตสาหกรรม 4.0 ในการผลิตโดยใช้อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่งทางอุตสาหกรรม ปัญญาประดิษฐ์ และบิ๊กดาต้า การเปลี่ยนแปลงที่เข้มข้นที่สุดกำลังเกิดขึ้นในอุตสาหกรรมน้ำมันและก๊าซ: อุตสาหกรรมกำลัง "เปลี่ยนระบบดิจิทัล" แบบไดนามิก โดยลงทุนในโครงการที่ดูน่าอัศจรรย์เมื่อวานนี้ โรงงานที่ควบคุมโดยปัญญาประดิษฐ์และสามารถคาดการณ์สถานการณ์ได้ การติดตั้งที่บอกผู้ปฏิบัติงานถึงโหมดการทำงานที่เหมาะสมที่สุด ทั้งหมดนี้กำลังกลายเป็นความจริงแล้วในปัจจุบัน

ในเวลาเดียวกัน งานสูงสุดคือการสร้างระบบการจัดการสำหรับการผลิต โลจิสติกส์ การผลิต และการขายที่จะรวมหลุม "อัจฉริยะ" โรงงาน และปั๊มน้ำมันให้เป็นระบบนิเวศเดียว ในแบบจำลองดิจิทัลในอุดมคติ ทันทีที่ผู้บริโภคดึงคันโยกหัวฉีด นักวิเคราะห์ของบริษัทในศูนย์ปฏิบัติการจะได้รับข้อมูลทันทีว่าน้ำมันเบนซินยี่ห้อใดที่เติมลงในถัง จำนวนน้ำมันที่ต้องสกัด ส่งไปยังโรงงาน และกลั่นน้ำมัน เพื่อตอบสนองความต้องการเฉพาะภูมิภาค จนถึงขณะนี้ยังไม่มีบริษัทรัสเซียและต่างประเทศรายใดที่สามารถสร้างแบบจำลองดังกล่าวได้ อย่างไรก็ตาม Gazprom Neft ได้ก้าวไปไกลที่สุดในการแก้ปัญหานี้ ปัจจุบันผู้เชี่ยวชาญของบริษัทกำลังดำเนินโครงการหลายโครงการ ซึ่งท้ายที่สุดแล้วควรจะเป็นพื้นฐานสำหรับการสร้างแพลตฟอร์มแบบครบวงจรสำหรับการจัดการกระบวนการ ลอจิสติกส์ และการขาย แพลตฟอร์มที่ยังไม่มีใครในโลกมี

ฝาแฝดดิจิตอล

ปัจจุบันโรงกลั่น Gazprom Neft เป็นหนึ่งในโรงกลั่นที่ทันสมัยที่สุดในอุตสาหกรรม อย่างไรก็ตาม การปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่สี่เปิดโอกาสใหม่ๆ ในเชิงคุณภาพ ในขณะเดียวกันก็สร้างความต้องการใหม่ๆ เกี่ยวกับระบบอัตโนมัติไปพร้อมๆ กัน แม่นยำยิ่งขึ้น เรากำลังพูดถึงไม่มากเกี่ยวกับระบบอัตโนมัติ แต่เกี่ยวกับการผลิตแบบดิจิทัลเกือบทั้งหมด

พื้นฐานของขั้นตอนใหม่จะเรียกว่า "ฝาแฝดดิจิทัล" - สำเนาเสมือนของการติดตั้งโรงกลั่น โมเดล 3 มิติอธิบายกระบวนการและความสัมพันธ์ทั้งหมดที่เกิดขึ้นในต้นแบบจริงได้อย่างน่าเชื่อถือ พวกมันมีพื้นฐานมาจากการทำงานของปัญญาประดิษฐ์บนโครงข่ายประสาทเทียม “แฝดดิจิทัล” สามารถแนะนำโหมดการทำงานที่เหมาะสมที่สุดสำหรับอุปกรณ์ คาดการณ์ความล้มเหลว และแนะนำเวลาการซ่อมได้ ข้อดีอีกอย่างหนึ่งของมันคือความสามารถในการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง โครงข่ายประสาทเทียมจะค้นหาข้อผิดพลาด แก้ไขและจดจำข้อผิดพลาดเหล่านั้น ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและคาดการณ์ความแม่นยำ

พื้นฐานสำหรับการฝึกอบรม "แฝดดิจิทัล" คืออาร์เรย์ของข้อมูลทางประวัติศาสตร์ โรงงานกลั่นน้ำมันสมัยใหม่มีความซับซ้อนพอๆ กับร่างกายมนุษย์ ชิ้นส่วนนับแสนชิ้น เซ็นเซอร์นับหมื่นชิ้น เอกสารทางเทคนิคสำหรับการติดตั้งแต่ละครั้งจะใช้พื้นที่ขนาดเท่ากับหอประชุม หากต้องการสร้าง "แฝดดิจิทัล" ข้อมูลทั้งหมดนี้จะต้องอัปโหลดไปที่ก่อน โครงข่ายประสาทเทียม- จากนั้นขั้นตอนที่ยากที่สุดก็เริ่มต้นขึ้น - ขั้นตอนการฝึกอบรมปัญญาประดิษฐ์เพื่อทำความเข้าใจการติดตั้ง รวมถึงการอ่านจากเซ็นเซอร์และอุปกรณ์ที่รวบรวมในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาของการดำเนินงานของโรงงาน ผู้ปฏิบัติงานจำลองสถานการณ์ต่าง ๆ บังคับให้โครงข่ายประสาทเทียมตอบคำถาม "จะเกิดอะไรขึ้นหากคุณเปลี่ยนพารามิเตอร์การทำงานตัวใดตัวหนึ่ง" - ตัวอย่างเช่น การเปลี่ยนส่วนประกอบวัตถุดิบอย่างใดอย่างหนึ่ง หรือการเพิ่มพลังงานในการติดตั้ง โครงข่ายประสาทเทียมวิเคราะห์ประสบการณ์ในปีที่ผ่านมาและใช้วิธีการคำนวณแยกโหมดที่ไม่เหมาะสมออกจากอัลกอริทึมและเรียนรู้ที่จะทำนาย งานในอนาคตการติดตั้ง

ดีที่สุดประจำสัปดาห์

Gazprom Neft ได้ "แปลงดิจิทัล" ให้กับคอมเพล็กซ์อุตสาหกรรมสองแห่งที่เกี่ยวข้องกับการผลิตเชื้อเพลิงยานยนต์แล้ว - หน่วยบำบัดน้ำเสียสำหรับน้ำมันเบนซินตัวเร่งปฏิกิริยาที่โรงกลั่นน้ำมันมอสโกและการดำเนินงานติดตั้งที่โรงกลั่นน้ำมันของบริษัทในออมสค์ การทดสอบแสดงให้เห็นว่าปัญญาประดิษฐ์สามารถคำนึงถึงพารามิเตอร์จำนวนมากของ "ฝาแฝดดิจิทัล" พร้อม ๆ กัน ตัดสินใจและแจ้งเกี่ยวกับการเบี่ยงเบนที่เป็นไปได้ในการทำงานแม้กระทั่งก่อนช่วงเวลาที่ปัญหาคุกคามที่จะพัฒนาเป็นปัญหาร้ายแรง

ในเวลาเดียวกัน Gazprom Neft กำลังทดสอบโซลูชันที่ครอบคลุมซึ่งจะลดผลกระทบของปัจจัยมนุษย์ในระดับการผลิตทั้งหมดให้เหลือน้อยที่สุด ปัจจุบันโครงการที่คล้ายกันนี้กำลังดำเนินการอยู่ที่โรงงานน้ำมันดินของบริษัทใน Ryazan และคาซัคสถาน โซลูชันที่ประสบความสำเร็จที่พบในการทดลองสามารถขยายขนาดจนถึงระดับโรงกลั่นขนาดใหญ่ได้ ซึ่งท้ายที่สุดจะสร้างแพลตฟอร์มการจัดการการผลิตดิจิทัลที่มีประสิทธิภาพ

Nikolay Legkodimov หัวหน้ากลุ่มที่ปรึกษาเทคโนโลยีขั้นสูงที่ KPMG ในรัสเซียและ CIS:“โซลูชั่นที่จำลองส่วนประกอบ ส่วนประกอบ และระบบต่างๆ เป็นที่รู้จักและใช้งานมาเป็นเวลานาน รวมถึงในอุตสาหกรรมน้ำมันและก๊าซด้วย เราสามารถพูดถึงการก้าวกระโดดเชิงคุณภาพได้ก็ต่อเมื่อโมเดลเหล่านี้มีความครอบคลุมเพียงพอเท่านั้น หากเราจัดการรวมแบบจำลองเหล่านี้เข้าด้วยกันเพื่อรวมเข้าด้วยกันเป็นลูกโซ่ที่ซับซ้อนทั้งหมด สิ่งนี้จะทำให้สามารถแก้ไขปัญหาได้ในระดับใหม่โดยสิ้นเชิง - โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการสร้างแบบจำลองพฤติกรรมของระบบในระดับวิกฤตและไม่ได้ผลกำไร และสภาพการทำงานที่เป็นอันตราย สำหรับพื้นที่เหล่านั้นที่การปรับอุปกรณ์ใหม่และการปรับปรุงอุปกรณ์ให้ทันสมัยมีราคาแพงมาก สิ่งนี้จะทำให้สามารถทดสอบส่วนประกอบใหม่เบื้องต้นได้”

การจัดการประสิทธิภาพ

ในอนาคต ห่วงโซ่มูลค่าเพิ่มทั้งหมดในบล็อกโลจิสติกส์ การกลั่น และการขายของ Gazprom Neft จะถูกรวมเป็นหนึ่งเดียวด้วยแพลตฟอร์มเทคโนโลยีเดียวที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ “สมอง” ของสิ่งมีชีวิตนี้จะเป็นศูนย์การจัดการประสิทธิภาพที่สร้างขึ้นเมื่อปีที่แล้วในเซนต์ปีเตอร์สเบิร์ก นี่คือที่ที่ข้อมูลจาก "ฝาแฝดดิจิทัล" จะถูกส่งมาที่นี่ จะถูกวิเคราะห์ และที่นี่จะขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ได้รับ การตัดสินใจของฝ่ายบริหารจะเกิดขึ้น

ในปัจจุบันนี้ เซ็นเซอร์มากกว่า 250,000 ตัวและระบบหลายสิบระบบส่งข้อมูลไปยังศูนย์จากทรัพย์สินทั้งหมดของบริษัทที่รวมอยู่ในขอบเขตของลอจิสติกส์ การกลั่น และการขายของ Gazprom Neft แบบเรียลไทม์แล้ว ทุก ๆ วินาที 180,000 สัญญาณมาถึงที่นี่ อาจใช้เวลาประมาณหนึ่งสัปดาห์ในการดูข้อมูลนี้ สมองดิจิทัลของศูนย์ดำเนินการนี้ทันที โดยจะตรวจสอบคุณภาพของผลิตภัณฑ์และปริมาณผลิตภัณฑ์ปิโตรเลียมตลอดทั้งห่วงโซ่แบบเรียลไทม์ ตั้งแต่ทางออกจากโรงกลั่นไปจนถึงผู้บริโภคขั้นสุดท้าย

เป้าหมายเชิงกลยุทธ์ของศูนย์คือการเพิ่มประสิทธิภาพของกลุ่มปลายน้ำอย่างรุนแรง โดยใช้เทคโนโลยีและความสามารถของอุตสาหกรรม 4.0 นั่นคือ ไม่ใช่แค่เกี่ยวกับการจัดการกระบวนการเท่านั้น แต่ยังสามารถทำได้ภายในกรอบของระบบแบบดั้งเดิม แต่ทำให้กระบวนการเหล่านี้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ผ่านการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และปัญญาประดิษฐ์ในทุกขั้นตอนของธุรกิจ ลดการสูญเสีย เพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ และป้องกันการสูญเสีย

ในอนาคตอันใกล้นี้ ทางศูนย์ฯ จะต้องเรียนรู้ที่จะแก้ไขปัญหาสำคัญหลายประการที่ส่งผลต่อประสิทธิภาพการบริหารจัดการธุรกิจ รวมถึงการคาดการณ์อนาคตล่วงหน้า 60 วัน ว่าตลาดจะเป็นอย่างไรในอีก 2 เดือนข้างหน้า จะต้องแปรรูปน้ำมันปริมาณเท่าใดให้เพียงพอกับความต้องการน้ำมันเบนซิน ณ ปัจจุบัน อุปกรณ์จะอยู่ในสภาพใด การติดตั้งจะเป็นอย่างไร สามารถรับมือกับภาระที่จะเกิดขึ้นและจำเป็นต้องซ่อมแซมหรือไม่ ในเวลาเดียวกันในอีกสองปีข้างหน้า ศูนย์จะต้องมีกำลังการผลิตถึง 50% และเริ่มติดตาม วิเคราะห์ และคาดการณ์ปริมาณสำรองผลิตภัณฑ์ปิโตรเลียมที่คลังน้ำมันและศูนย์เติมเชื้อเพลิงทุกแห่งของบริษัท วี โหมดอัตโนมัติตรวจสอบพารามิเตอร์การผลิตมากกว่า 90% วิเคราะห์ความน่าเชื่อถือของอุปกรณ์กระบวนการมากกว่า 40% และพัฒนามาตรการเพื่อป้องกันการสูญเสียผลิตภัณฑ์ปิโตรเลียมและลดคุณภาพลง

ภายในปี 2563 Gazprom Neft ตั้งเป้าหมายที่จะเข้าถึงขีดความสามารถของศูนย์การจัดการประสิทธิภาพ 100% ในบรรดาตัวชี้วัดที่ระบุ ได้แก่ การวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือของอุปกรณ์ทั้งหมด การป้องกันการสูญเสียคุณภาพและปริมาณของผลิตภัณฑ์ และการจัดการเชิงคาดการณ์ของการเบี่ยงเบนทางเทคโนโลยี

Daria Kozlova ที่ปรึกษาอาวุโสของ VYGON Consulting:“โดยทั่วไปแล้ว โซลูชั่นแบบครบวงจรจะก่อให้เกิดประโยชน์ทางเศรษฐกิจที่สำคัญแก่อุตสาหกรรม ตัวอย่างเช่น ตามการประมาณการของ Accenture ผลกระทบทางเศรษฐกิจของการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลอาจมีมูลค่ามากกว่า 1 ล้านล้านดอลลาร์ ดังนั้น เมื่อเราพูดถึงบริษัทบูรณาการในแนวดิ่งขนาดใหญ่ การใช้โซลูชั่นแบบครบวงจรจึงสมเหตุสมผลมาก แต่มันก็สมเหตุสมผลสำหรับบริษัทขนาดเล็กเช่นกัน เนื่องจากการเพิ่มประสิทธิภาพสามารถมีเงินทุนเพิ่มเติมสำหรับพวกเขาโดยการลดต้นทุน เพิ่มประสิทธิภาพของการจัดการเงินทุนหมุนเวียน ฯลฯ”

หารือเกี่ยวกับ 0

จากเว็บไซต์บรรณาธิการ:เมื่อปลายเดือนพฤษภาคม ฟอรัม Siemens PLM Connection จัดขึ้นที่มอสโก โดยมีหัวข้อหลักคือการสร้างแฝดดิจิทัล การพิมพ์ 3 มิติ อินเทอร์เน็ตของสิ่งต่าง ๆ และการเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันของผลิตภัณฑ์รัสเซีย

โปรดทราบว่าคำว่า Digital Twin ในสิ่งพิมพ์ภาษารัสเซียแปลเป็นทั้ง "Digital Twin" และ "Digital Twin"

ห้องโถงไม่สามารถรองรับทุกคนได้

ห้าขั้นตอนในการสร้างองค์กรดิจิทัล

“เมื่อคุณสร้างและเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการเหล่านี้แล้ว คุณก็สามารถบูรณาการกระบวนการเหล่านี้ เชื่อมต่อซัพพลายเออร์ของคุณ และมีแนวทางแบบองค์รวมในการสร้างธุรกิจของคุณได้ ยิ่งไปกว่านั้น ยังให้โอกาสในการสร้างแฝดดิจิทัลขององค์กรของคุณ ซึ่งจะช่วยให้คุณสามารถจำลองการดำเนินงานเพื่อระบุปัญหาคอขวดในเชิงรุก เช่น ตำแหน่งที่เกิดส่วนเกินหรือจุดที่คาดว่าจะเกิดความล่าช้า” Jean Luca Sacco กล่าว ผู้อำนวยการฝ่ายการตลาดของ Siemens PLM Software ในภูมิภาค EMEA – ฟังดูเหมือนเป็นนิยายวิทยาศาสตร์ แต่ก็ค่อนข้างเป็นไปได้อยู่แล้ว เพียงทำตามขั้นตอนห้าขั้นตอน Digital Twin ก็สามารถช่วยบริษัทของคุณได้”

ขั้นตอนแรกคือการพัฒนาผลิตภัณฑ์ Jean Luca Sacco อธิบายไว้ ตัวอย่างจริงหนึ่งในผลิตภัณฑ์ที่สร้างสรรค์โดยซีเมนส์เอง โดยนำรุ่นก่อนหน้ากลับมาใช้ใหม่ให้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ และต้องผ่านการทดสอบในภายหลังโดยไม่ต้องสร้างต้นแบบทางกายภาพของคุณสมบัติทั้งหมด รวมถึงความร้อน การทำความเย็น และการป้องกันแม่เหล็กไฟฟ้า “ความเชี่ยวชาญพิเศษของเราคือการพัฒนาผลิตภัณฑ์โดยใช้แนวทางที่เป็นระบบโดยอาศัยข้อมูลดิจิทัลแฝดของผลิตภัณฑ์ ซึ่งจัดเก็บไว้ในสภาพแวดล้อมการทำงานร่วมกันของ Teamcenter เพื่อให้ผู้เข้าร่วมการพัฒนาทุกคนสามารถเข้าถึงได้” เขากล่าว

ขั้นตอนที่สอง การพัฒนาเทคโนโลยีการผลิต เกี่ยวข้องกับการสร้างแบบจำลองไม่ใช่ตัวผลิตภัณฑ์ แต่เป็นการดำเนินการผลิต “การใช้ระบบ Plant Simulation เราจำลองขั้นตอนการผลิตทั้งหมดก่อนที่จะสร้างสถานที่ทำงานเพื่อคาดการณ์ปัญหาทั้งหมดไว้ล่วงหน้า ยิ่งไปกว่านั้น สิ่งนี้ไม่เพียงใช้กับสถานที่ทำงานแห่งเดียวเท่านั้น แต่ยังใช้กับทั้งโรงงานโดยรวมด้วย สิ่งนี้จะช่วยให้สามารถปรับการไหลของวัสดุ การใช้พลังงาน และจำลองกระบวนการผลิตได้นานก่อนที่จะเริ่มลงทุนในการสร้างเวิร์กช็อป” Jean Luca Sacco กล่าวและนำเสนอตัวอย่างที่แสดงให้เห็นว่าแบบจำลองนี้สามารถนำมาใช้เพื่อหลีกเลี่ยงความโค้งที่เป็นอันตรายของคนงานได้อย่างไร กระดูกสันหลังระหว่างการประกอบ

ขั้นตอนที่สาม ซึ่งได้แก่ การเตรียมการและการเปิดตัวการผลิต เกี่ยวข้องกับการใช้ดิจิทัลแฝดอีกเครื่องหนึ่ง คราวนี้สำหรับกระบวนการทางเทคนิคและอุปกรณ์ จากข้อมูลของ Jean Luca Sacco Siemens เป็นบริษัทเดียวในโลกที่สามารถนำเสนอระบบวิศวกรรมคอมพิวเตอร์แบบผสมผสานที่ทำให้เกิดการสร้างแฝดดิจิทัลที่สมบูรณ์แบบ รวมถึงทุกสาขาวิชา เช่น ช่างเครื่อง ไฟฟ้า และซอฟต์แวร์ เพื่อทดสอบทุกอย่างก่อนเริ่มการผลิต เขาเน้นย้ำถึงความสำคัญของการบูรณาการองค์ประกอบทั้งหมดของสองเท่าดังกล่าว: “ท้ายที่สุดแล้วทุกสิ่งในชีวิตก็เชื่อมโยงถึงกัน เราออกแบบผลิตภัณฑ์ บนพื้นฐานนี้เราพัฒนากระบวนการ และคุณลักษณะของกระบวนการทางเทคนิคกำหนดข้อกำหนดสำหรับการพัฒนาผลิตภัณฑ์”

ขั้นตอนที่สี่ การผลิตผลิตภัณฑ์ ก็ดำเนินการโดยใช้แฝดดิจิทัลเช่นกัน ท้ายที่สุดแล้ว หากไม่มีสิ่งนี้ ก็เป็นไปไม่ได้ที่จะสร้างตารางการทำงานจริงเพื่อกำหนดการสูญเสียเวลาและเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการผลิต ตามเนื้อผ้า ขั้นตอนนี้ต้องใช้กระดาษคำแนะนำจำนวนมาก ซึ่งไม่มีประสิทธิภาพและมีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาด แต่การสร้างแบบจำลองดิจิทัลทำให้สามารถสร้างชุดคำแนะนำที่สมบูรณ์แบบสำหรับการผลิตและการประกอบผลิตภัณฑ์ได้ Jean Luca Sacco อธิบายว่าโซลูชันดังกล่าวมีความครอบคลุม โดยครอบคลุมทรัพยากรทั้งหมดขององค์กร เช่น คน วัสดุ อุปกรณ์ เครื่องจักร และด้วยความช่วยเหลือของ Digital Twin ทำให้คุณสามารถจัดการการผลิตได้ ข้อมูลอิเล็กทรอนิกส์ถ่ายทอดไปยังผู้ปฏิบัติงานในขณะนั้น เมื่อเขาต้องการเธอ ในที่ทำงาน เขาสามารถใช้เทคโนโลยีความเป็นจริงเสริมและเข้าใจได้ดีขึ้นว่าเขาต้องทำอะไรกับชิ้นงานที่เข้ามา และลดข้อผิดพลาดระหว่างการประกอบให้เหลือน้อยที่สุด แต่ถึงแม้จะมีข้อผิดพลาดเกิดขึ้น การเปรียบเทียบผลิตภัณฑ์จริงกับ Digital Twin ก็สามารถขจัดข้อผิดพลาดเหล่านั้นได้ “แนวทางนี้ช่วยขจัดกำแพงที่กั้นระหว่างนักออกแบบและพนักงานอยู่เสมอ และด้วยเหตุนี้ จึงทำให้สามารถปรับปรุงคุณภาพผลิตภัณฑ์ได้อย่างมาก” Jean Luca Sacco กล่าว

ขั้นตอนที่ห้า การบำรุงรักษา จะมีประสิทธิภาพมากขึ้นหากคุณใช้โซลูชันที่ช่วยให้คุณสามารถรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลที่ผลิตภัณฑ์สร้างขึ้นระหว่างการดำเนินงาน

เพื่อดำเนินการห้าขั้นตอนเหล่านี้ ซีเมนส์เสนอชุดซอฟต์แวร์องค์กรดิจิทัล ซึ่งรวมถึง Teamcenter, NX, Tecnomatix และอื่นๆ ซึ่งคำนึงถึงกระบวนการห่วงโซ่การผลิตสำหรับอุตสาหกรรมต่างๆ ตามที่ Jean Luca Sacco กล่าวไว้ โซลูชันนี้แสดงให้เห็นสถานะของผลิตภัณฑ์ในทุกขั้นตอน ตั้งแต่แนวคิดเริ่มแรกไปจนถึงการใช้งานของผู้บริโภค ทั้งหมดนี้อยู่ในสภาพแวดล้อมเดียว ในขณะเดียวกัน ในแต่ละขั้นตอน ผู้คนใช้งานผลงานของเพื่อนร่วมงาน โดยได้รับประโยชน์จากการที่พวกเขามีข้อมูลไม่เพียงแต่เกี่ยวกับขั้นตอนปัจจุบันเท่านั้น แต่ยังรวมถึงข้อมูลก่อนหน้าและต่อๆ ไปทั้งหมดด้วย

ความเป็นจริงของรัสเซีย

แม้จะมีความยากลำบากทั้งหมด แต่บริษัทของเราก็สร้างผลิตภัณฑ์ที่เป็นนวัตกรรมที่ซับซ้อน เพื่อแก้ไขปัญหาที่ยังไม่ได้รับการแก้ไขมาก่อน ตัวอย่างเช่น Viktor Bespalov อ้างถึงพัฒนาการหลายประการ ดังนั้นเมื่อสร้างเครื่องบินขนส่งใหม่ Il-76 จึงมีการสร้างแบบจำลองดิจิทัลและเครื่องบินลำเดียว พื้นที่ข้อมูลครอบคลุมถึงองค์กรแม่ - สำนักออกแบบ ตั้งชื่อตาม อิลยูชิน และซัพพลายเออร์

เมื่อพัฒนารถแทรกเตอร์ KamAZ-5490 ใหม่ การสร้างแบบจำลองของกระบวนการประกอบเกือบทั้งหมดได้ดำเนินการก่อนเริ่มการผลิตซึ่งสอดคล้องกับแนวคิดของซีเมนส์ และเมื่อสร้างเครื่องยนต์ PD-14 ใหม่ ซึ่งขณะนี้อยู่ในการทดสอบ ระบบดิจิตอลเต็มรูปแบบ แบบจำลองได้รับการพัฒนา ไม่เพียงแต่ใช้ในการผลิตเท่านั้น แต่ยังใช้ในบริการด้านเทคโนโลยีอีกด้วย

ในเวลาเดียวกัน Viktor Bespalov เน้นย้ำว่า องค์กรของรัสเซียต้องแก้ไขปัญหามากมาย ดังนั้นเนื่องจากความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นของผลิตภัณฑ์ วิธีการสลายตัวของผลิตภัณฑ์แบบดั้งเดิมจึงหยุดทำงาน ดังนั้น การจัดการข้อกำหนดและการปฏิบัติตามมาตรฐานการรับรองจึงต้องได้รับการแก้ไขในขั้นตอนแรกสุด

การเปลี่ยนแปลงระหว่างการพัฒนาและอื่นๆ ยังคงเป็นความท้าทาย การใช้การสร้างแบบจำลองดิจิทัลและ วิธีการต่างๆอย่างไรก็ตาม ความซับซ้อนของงานนี้แสดงให้เห็นว่ายังมีงานที่ต้องทำอยู่ มีปัญหาการจัดการทรัพยากรที่เกี่ยวข้องกับการโต้ตอบระหว่าง PLM และ ERP

Victor Bespalov: “แม้จะมีความยากลำบาก ลูกค้าชาวรัสเซียส่วนใหญ่ของเรา
วางแผนที่จะขยายการใช้ผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ Siemens PLM”

ยังมีปัญหาระดับชาติอีกด้วย บริษัทของเราไม่เพียงดำเนินธุรกิจในท้องถิ่นเท่านั้น แต่ยังเข้าสู่ตลาดโลกด้วย เนื่องจากเป็นไปไม่ได้เลย Viktor Bespalov อ้างถึงข้อมูลที่ได้รับจากบริษัทโฮลดิ้งด้านการบินของรัสเซียแห่งหนึ่งและคู่แข่งจากต่างประเทศ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าบริษัทของเราใช้เวลาเกือบสองเท่าในการปรับแต่งการผลิตอย่างละเอียดมากกว่าที่พวกเขาทำ ในความเห็นของเขา นี่เป็นสัญญาณที่น่าตกใจว่าบริษัทตะวันตกกำลังนำผลิตภัณฑ์ออกสู่ตลาดเร็วขึ้นมาก และ ผู้ผลิตชาวรัสเซียจำเป็นต้องพยายามลดการสูญเสียเหล่านี้

เพื่อบรรลุเป้าหมายนี้ บริษัทของเราต้องใช้เทคโนโลยีที่ทำให้พวกเขาแข่งขันได้ ในเรื่องนี้ Viktor Bespalov เชื่อว่าจำเป็นต้องพิจารณาทางเลือกของเทคโนโลยีอย่างรอบคอบ: “ฉันไม่เห็นด้วยอย่างเด็ดขาดกับคำแถลงของนักพัฒนาชาวรัสเซียบางคนที่ปรากฏเมื่อเร็ว ๆ นี้เกี่ยวกับนโยบายการทดแทนการนำเข้าซึ่งเน้นว่าระบบ PLM ของรัสเซียคือ 80 % ตรงตามข้อกำหนดขององค์กรของเรา ส่วนที่เหลืออีก 20% จะทำอย่างไร? บริษัทในประเทศของเราจะแข่งขันในสถานการณ์เช่นนี้ได้อย่างไร? จะจัดการกับผู้เล่นระดับโลกที่ติดตั้งเทคโนโลยีสมัยใหม่ได้อย่างไร?

เพื่อเป็นคำตอบสำหรับคำถามเชิงวาทศิลป์เหล่านี้ Viktor Bespalov อ้างถึงผลการสำรวจลูกค้าชาวรัสเซียซึ่งแสดงให้เห็น แม้จะมีความยากลำบากทั้งหมด แต่ส่วนใหญ่วางแผนที่จะขยายการใช้ผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ Siemens PLM

เห็นได้ชัดว่าความเอาใจใส่ที่สำนักงานในรัสเซียให้ความสำคัญกับความต้องการของลูกค้ามีบทบาทสำคัญในเรื่องนี้ ยิ่งกว่านั้นวันนี้เราไม่ได้พูดถึงการออกแบบภาพวาดอีกต่อไป แต่เกี่ยวกับข้อกำหนดในการใช้งาน ในการประชุมครั้งล่าสุด คำนึงถึงข้อกำหนดของสำนักออกแบบที่ตั้งชื่อตามพวกเขาที่ถูกกล่าวถึง Sukhoi และ ASTC ตั้งชื่อตาม โทนอฟในระบบ NX CAD

งานนี้ยังคงดำเนินต่อไปสำหรับผลิตภัณฑ์อื่นๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการบูรณาการระบบ Sinumetrik CNC และ NX CAM ได้รับการเสริมความแข็งแกร่งเพื่อรวมโลกแห่งความจริงและเสมือนจริง การปรับปรุงการบูรณาการ NX และ Fibersim สำหรับโปรแกรมการบิน ระบบการจัดการต้นทุนผลิตภัณฑ์มี ได้รับการปรับให้เข้ากับวิธีการคำนวณต้นทุนของรัสเซีย และมีการบูรณาการ Teamcenter และระบบการทดสอบสำหรับกระบวนการตรวจสอบข้อกำหนดแบบครบวงจร

หัวข้อนี้สร้างความกังวลให้กับผู้ใช้ชาวรัสเซีย ดังนั้น Michael Rebruch ผู้อำนวยการฝ่ายพัฒนา NX ​​จึงถูกถามจากผู้ชมว่าคุณจะสามารถถ่ายทอดปัญหาของคุณไปยังนักพัฒนา NX ​​และมีอิทธิพลต่อการพัฒนาได้อย่างไร โดยเขาตอบว่าบริษัทยังคงให้ความร่วมมือกับลูกค้าในรัสเซียต่อไป โดยรับฟังความปรารถนาของพวกเขาและคำนึงถึงพวกเขา: “เป็นสิ่งสำคัญสำหรับเราที่จะต้องเข้าใจว่าพวกเขาทำงานอย่างไร พวกเขาประสบปัญหาที่ไหน จากนั้นเราจะพยายามช่วยเหลือ ” ในส่วนของเขา Viktor Bespalov สัญญาว่าทันทีหลังจากการประชุม เขาจะยังคงทำงานร่วมกับลูกค้าเพื่อกำหนดข้อกำหนดและสร้างแผนเพื่อตอบสนองความต้องการเหล่านั้นในผลิตภัณฑ์เวอร์ชันต่อๆ ไป

ให้ความสนใจกับหัวข้อการสร้างต้นแบบของโซลูชันมาตรฐานด้วย “PLM ไม่ใช่เทคโนโลยีราคาถูก ดังนั้นลูกค้าจึงสนใจที่จะได้รับคุณค่าอย่างรวดเร็ว ในเรื่องนี้ ตลอดสี่ปีที่ผ่านมา ความพยายามของเรามุ่งเน้นไปที่การลดเวลาการดำเนินการ” Viktor Bespalov กล่าว

โมเดลข้อมูลที่กำหนดค่าล่วงหน้าพิเศษ, เทมเพลต NX สำหรับรองรับระบบจัดเก็บข้อมูลแบบรวม, เทมเพลตสำหรับกระบวนการจัดการการเปลี่ยนแปลง, ไลบรารีสำหรับชิ้นส่วนมาตรฐาน, วัสดุ, ทรัพยากรเทคโนโลยี ฯลฯ ได้ถูกสร้างขึ้นแล้ว และระเบียบวิธีได้รับการพัฒนาแล้ว เปิดตัวอย่างรวดเร็วเข้าสู่การดำเนินงาน ตามการประมาณการของ Siemens และข้อมูลจากโครงการนำร่อง เวลาในการดำเนินการสามารถลดลงครึ่งหนึ่งได้ เนื่องจากครอบคลุมงานเกือบ 80% โซลูชันมาตรฐานและมีเพียง 20-30% เท่านั้นที่คำนึงถึงลักษณะเฉพาะของลูกค้า

นอกจากนี้ ในระหว่างการปรับใช้แนวทางอุตสาหกรรมที่ประกาศไว้เมื่อหลายปีก่อน ซีเมนส์กำลังส่งเสริมชุดโซลูชัน Catalyst ที่กำหนดค่าล่วงหน้าสำหรับอุตสาหกรรมในรัสเซีย ซึ่งรวมถึงแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและกระบวนการพื้นฐานสำหรับอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การต่อเรือ ยานยนต์ วิศวกรรมเครื่องกล , อิเล็กทรอนิกส์, พลังงาน ฯลฯ . ตามคำบอกเล่าของ Victor Bespalov โซลูชันเหล่านี้ทำให้สามารถแนะนำโซลูชันใหม่ๆ ให้กับกระบวนการที่มีอยู่ได้ ในลักษณะที่จะลดช่องว่างระหว่างเทคโนโลยีขั้นสูงกับสิ่งที่องค์กรใช้จริง

การนำเสนอของลูกค้าชาวรัสเซียแสดงให้เห็นว่าเราใช้เทคโนโลยีของ Siemens ที่ระบุไว้อย่างไร ดังนั้น Vasily Skvorchuk หัวหน้าแผนกไอทีของ Ural Locomotives LLC กล่าวว่าเมื่อเปิดตัวการผลิตรถไฟฟ้า Lastochka ใหม่ มีการตัดสินใจที่จะสร้างระบบอัตโนมัติที่ครอบคลุมในองค์กร รวมถึง Teamcenter, NX CAD/CAM/CAE จาก ระบบ ERP ของ Siemens รัสเซีย-เบลารุส Omega (รัสเซีย-เบลารุส) และ “1C: การจัดการองค์กรการผลิต”

Vasily Skvorchuk: “ขณะนี้เป็นแบบครบวงจร ระบบองค์กรมีพนักงานประมาณ 1,100 คน"

Ural Locomotives LLC ซึ่งเป็นบริษัทร่วมทุนกับ Siemens ก่อตั้งขึ้นในปี 2010 “ตั้งแต่นั้นมา การพัฒนาอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยีสารสนเทศเริ่มต้นที่โรงงานของเรา” Vasily Skvorchuk กล่าวและเสริมว่าขณะนี้มีพนักงานประมาณ 1,100 คนทำงานในระบบองค์กรแบบครบวงจรและ ฝ่ายบริหารสามารถตรวจสอบความคืบหน้าของงานได้จากแผงควบคุมของผู้จัดการซึ่งรับข้อมูลพื้นฐานทั้งหมด ด้วยระบบนี้ ทุกแผนกจึงสามารถเข้าถึงแหล่งข้อมูลที่ทันสมัยเพียงแหล่งเดียวซึ่งจำเป็นในการผลิตอุปกรณ์คุณภาพสูงสำหรับ Lastochka

บริษัทวางแผนที่จะใช้โมเดลอิเล็กทรอนิกส์สามมิติของผลิตภัณฑ์สำหรับชิ้นส่วนที่ประมวลผลบนเครื่อง CNC ได้ดำเนินโครงการนำร่องไปแล้ว

การเปลี่ยนไปใช้ต้นแบบอิเล็กทรอนิกส์ของผลิตภัณฑ์กำลังดำเนินการอยู่ที่โรงงานการบิน Ulan-Ude ซึ่งพัฒนาและผลิตเฮลิคอปเตอร์ Mi-8 Maxim Lobanov ผู้อำนวยการฝ่ายไอทีของโรงงานกล่าวถึงสองโครงการเพื่อจัดกระบวนการดิจิทัลสำหรับการเตรียมการผลิตทางเทคโนโลยีตามเอกสารการออกแบบดั้งเดิมในรูปแบบของเค้าโครงอิเล็กทรอนิกส์

ประการแรก สำหรับเฮลิคอปเตอร์รุ่นใหม่ โครงการ "End Beam" ได้ถูกนำมาใช้ ในระหว่างนั้นก็มีการสร้างอุปกรณ์และตัวลำแสงเอง และจากนั้นก็โครงการ "Cargo Floor" ซึ่งผลิตขึ้นโดยใช้เทคโนโลยีไร้กระดาษทั้งหมด ในส่วนหนึ่งของโปรเจ็กต์นี้ กระบวนการประกอบเครื่องมือได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้น ซึ่งทำให้สามารถเพิ่มความแม่นยำในการประกอบและลดเวลาได้

ตามคำบอกเล่าของ Maxim Lobanov ที่เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนผ่านสู่เทคโนโลยีไร้กระดาษ มีความจำเป็นต้องบูรณาการระบบ Teamcenter PLM เข้ากับระบบการวางแผนที่ใช้ในโรงงาน ตลอดจนสร้างระบบที่ทันสมัย ระบบสารสนเทศเพื่อนำเค้าโครงดิจิทัลมาสู่สถานที่ทำงานแต่ละแห่ง

ตัวอย่างต่างประเทศ

“การผลิตและการบริการเป็นการผสมผสานที่น่าสนใจ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์สูงสุด คุณต้องนำองค์ประกอบเหล่านี้มารวมกัน เรามีอุปกรณ์ประมาณครึ่งล้านชิ้นในการให้บริการ และการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลมีความสำคัญมากที่นี่” Matti Leto ผู้อำนวยการฝ่ายผลิตภัณฑ์และกระบวนการวิศวกรรมของ Konecranes อธิบาย

เขากล่าวว่ากระบวนการนี้ถูกกำหนดไว้ตั้งแต่แรก จากนั้นจึงเริ่มค้นหาวิธีแก้ปัญหาเพื่อสนับสนุนกระบวนการเหล่านั้น เพื่อให้ระบบยังคงทำงานได้ดีในอนาคตต่อไปอีกหลายปีต่อจากนี้ มีการรวบรวมรายชื่อแพลตฟอร์ม รวมถึง ERP, CRM ฯลฯ แต่บริษัทถือว่าระบบ PLM เป็นสิ่งสำคัญที่สุดในแง่ของความยั่งยืนในระยะยาว เนื่องจากมีข้อมูลเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ ตัวเลือกตกอยู่ที่ Teamcenter

ขณะนี้ระบบบางส่วนได้ถูกนำมาใช้แล้ว ส่วนที่เหลือกำลังดำเนินการอยู่ ในขณะเดียวกัน Konecranes กำลังก้าวไปสู่อีกระดับของการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลโดยการใช้เทคโนโลยี IoT เพื่อทำให้การบำรุงรักษาอุปกรณ์เป็นแบบอัตโนมัติและเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการอื่นๆ เพื่อจุดประสงค์นี้ พอร์ทัลได้ถูกสร้างขึ้นเพื่อการแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างบริษัท คู่ค้า และลูกค้า

โครงการ Internet of Things ที่ Konecranes ประสบความสำเร็จในการเริ่มต้น อุปกรณ์มากกว่า 10,000 ชิ้นเชื่อมต่อกับเครือข่าย “ระบบ PLM เพิ่มมูลค่าของ Internet of Things อย่างมีนัยสำคัญเพราะว่า ข้อมูลผลิตภัณฑ์และข้อมูลการตรวจสอบอุปกรณ์ช่วยให้คุณตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว” Matti Leto แบ่งปันประสบการณ์ของเขา “เราเชื่อว่า Internet of Things เป็นรูปแบบธุรกิจใหม่แห่งอนาคต”

Digital Twin เพื่อเป็นพื้นฐานสำหรับการผลิตในอนาคต

“การสร้างแฝดดิจิทัลสำหรับการจัดการวงจรชีวิตของระบบการผลิตทั้งหมดช่วยให้องค์กรต่างๆ เข้าถึงนวัตกรรมระดับใหม่ได้” Robert Meschel ผู้อำนวยการอาวุโสฝ่ายกลยุทธ์ซอฟต์แวร์ Siemens PLM Software สำหรับซอฟต์แวร์วิศวกรรมการผลิตกล่าว และกล่าวว่าด้วยการดำเนินการในทิศทางนี้ บริษัทกำลังพัฒนาสาขาวิศวกรรมการผลิตและการผลิตดิจิทัล “ผลิตภัณฑ์ใหม่หลายรายการที่เรากำลังดำเนินการอยู่ในขณะนี้เชื่อมช่องว่างระหว่างการออกแบบและการผลิต” Robert Meschel กล่าว

นอกจากนี้ยังมีการใช้หุ่นยนต์เพิ่มมากขึ้น ซึ่งปัจจุบันมีความยืดหยุ่นมากกว่าเมื่อก่อนมาก การพิมพ์ 3 มิติ ซึ่งเมื่อไม่นานมานี้ถือว่าเหมาะสำหรับการสร้างต้นแบบเท่านั้น กำลังเริ่มนำไปใช้ในการผลิตจริง ตามหลักฐาน Robert Meschel อ้างถึงตัวอย่างเฉพาะจากอุตสาหกรรมการบินและอวกาศ การต่อเรือ วิศวกรรมเครื่องกล และยานยนต์ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าสิ่งนี้ทำให้เกิดการเร่งอย่างรวดเร็ว: "เรากำลังอัปเดตผลิตภัณฑ์ของเราเพื่อให้ลูกค้ามีโอกาสใช้เทคโนโลยีนี้"

แนวทางขั้นสูงที่น่าหวังอีกประการหนึ่งคือการทดสอบการใช้งานเสมือนโดยใช้แพ็คเกจฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์แบบรวม ตามที่ Robert Meschel กล่าวไว้ ทั้งหมดนี้บ่งชี้ว่าพื้นฐานของการผลิตในอนาคตจะเป็นการจำลองความเป็นจริง และข้อกำหนดเบื้องต้นที่สำคัญสำหรับสิ่งนี้คือ Digital Twin ซึ่งเป็นโมเดลที่มีรายละเอียดในระดับสูง

สิ่งสำคัญคือการใช้ Digital Twin จะทำให้คุณสามารถผสานรวมการคำนวณและการทดสอบเต็มรูปแบบ รวมถึงแบบจำลองและข้อมูลได้ Wouter Dehandschutter ผู้อำนวยการฝ่ายเทคนิคของผลิตภัณฑ์ Siemens PLM Software กล่าวไว้ว่า ความท้าทายที่นี่คือการใช้ข้อมูลที่สร้างขึ้นในขั้นตอนต่างๆ ให้เกิดประโยชน์สูงสุดและเชื่อมโยงเข้าด้วยกัน แต่ปัจจุบันมีหลายขั้นตอนที่ข้อมูลทางวิศวกรรมถูกผลิตแยกออกจากกัน .

Wouter Dehandschutter: “การใช้ Digital Twin ช่วยให้สามารถบูรณาการการคำนวณและการทดสอบเต็มรูปแบบได้”

เขาแสดงให้เห็นว่าปัญหานี้สามารถแก้ไขได้โดยใช้ Digital Twin วิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ตั้งแต่ขั้นตอนแรกสุดผ่านการทดสอบเสมือนจริง การควบคุม Twin และเพิ่มระดับรายละเอียดและความแม่นยำ เพื่อให้การทดสอบเต็มรูปแบบมุ่งเน้นไปที่ความต้องการที่ตรงตามข้อกำหนดมากกว่าการหาวิธีแก้ปัญหา

ตามตัวอย่าง Wouter Dehandschutter อ้างถึง Irkut Corporation ซึ่งใช้วิธีการนี้ในการออกแบบเครื่องบิน MC-21 โดยใช้ผลิตภัณฑ์ LMS Imagin.Lab และ LMS Amesim เพื่อคำนวณพฤติกรรมของระบบ ในเวลาเดียวกัน ไม่เพียงแต่แต่ละชิ้นส่วนเท่านั้นที่ได้รับการสร้างแบบจำลอง แต่ปฏิสัมพันธ์โดยรวมของระบบ ซึ่งทำให้สามารถตรวจสอบในขั้นตอนการออกแบบว่าเครื่องบินทั้งลำจะมีพฤติกรรมอย่างไร และตามข้อมูลของ Irkut เพื่อลดการสร้างแบบจำลองที่ซับซ้อนที่สุด ห้าเท่าเมื่อเทียบกับโซลูชันที่ใช้ก่อนหน้านี้

มีอะไรใหม่ใน NX 11

อย่างไรก็ตาม มีผลิตภัณฑ์ใหม่หนึ่งรายการพร้อมจำหน่ายแล้ว ได้ฟรี แอปพลิเคชันมือถือ Catchbook ออกแบบมาเพื่อการพัฒนา “ด้วยการวาดภาพร่างด้วยมือเปล่าบนแท็บเล็ต ซึ่งผลลัพธ์จะถูกแปลงเป็นเรขาคณิต เราสามารถเพิ่มมิติและควบคุมการวางตำแหน่งของร่างภาพได้ คุณยังสามารถถ่ายภาพโดยใช้โทรศัพท์มือถือของคุณ และใช้ระบบนี้เพื่อสำรวจความเป็นไปได้ของโปรเจ็กต์นี้” Michael Rebruch อธิบาย

Michael Rebruch พูดถึงว่ามีอะไรใหม่ใน NX 11

การที่มาพร้อมกับ NX 11 คือผลิตภัณฑ์ Converging Model ใหม่ที่ช่วยให้คุณสามารถรวมรูปทรงเรขาคณิตที่แม่นยำและการแสดงเซลล์ตามขอบไว้ในโมเดลเดียว ตามที่ Michael Rebruch กล่าว ลูกค้าที่เคยพบเขาแล้วกล่าวว่าเขาได้เปลี่ยนวิธีการทำงาน ดังนั้นโมเดลนี้จึงสามารถนำไปใช้ในการออกแบบ การทดสอบ และวิธีการใหม่ๆ เช่น การพิมพ์ 3 มิติ และการผลิตแบบไฮบริด

NX 11 จะรวมโซลูชัน Lightworks Iray+ ใหม่ซึ่งใช้เทคโนโลยี Iray ของ Nvidia ซึ่งได้รับการออกแบบมาเพื่อการเรนเดอร์ภาพเสมือนจริงและมีคลังวัสดุและฉากต่างๆ

นอกจากนี้ NX 11 ยังช่วยให้คุณสามารถสแกน โหลด และโต้ตอบกับ point cloud ขนาดใหญ่ได้เช่นเดียวกับในโลกแห่งความเป็นจริง เพื่อออกแบบในบริบทของสภาพแวดล้อมทางกายภาพของคุณ

จะมีฟีเจอร์ NX 11.01 เทคโนโลยีใหม่การเพิ่มประสิทธิภาพโทโพโลยี ออกแบบมาเพื่อสร้างพื้นผิวที่มีรูปร่างซับซ้อน ปรับรูปร่าง น้ำหนัก วัสดุที่ใช้ ขนาด และโทโพโลยีของโครงสร้างให้เหมาะสม โดยยังคงรักษาการทำงานของชิ้นส่วนไว้ ซึ่งคาดว่าจะปรับปรุงการทำงานร่วมกันกับการผลิตแบบเติมเนื้อได้ -

มีวิธีที่ดีกว่า การระบุแนวทางในการปรับปรุงประสิทธิภาพของกระบวนการออกแบบทางวิศวกรรมและเทคโนโลยี

แอรอน เฟรงเคิล, แจน ลาร์สเซ่น

ไม่ต้องสงสัยเลยว่าการผลิตผลิตภัณฑ์เป็นส่วนที่สำคัญที่สุดของกระบวนการวงจรชีวิตทั้งหมด ในขั้นตอนนี้ ความคิดจะกลายเป็นความจริง ยิ่งไปกว่านั้น หากไม่มีกระบวนการออกแบบและการผลิตที่ประสานกันเพื่อให้แน่ใจว่าการประกอบผลิตภัณฑ์ในโรงงานจะประสบผลสำเร็จ แนวคิดต่างๆ จะยังคงเป็นเพียงภาพวาดที่สวยงามหรือจะไม่ถูกนำมาใช้อย่างเต็มที่ เป็นเวลาหลายปีที่วิธีการออกแบบและพัฒนากระบวนการทางเทคโนโลยียังคงไม่เปลี่ยนแปลง โดยยังคงรักษาข้อบกพร่องดั้งเดิมทั้งหมดที่นำไปสู่ต้นทุนและกำหนดเวลาที่เพิ่มขึ้น เมื่อพิจารณาว่านวัตกรรมในปัจจุบันมีความสำคัญต่อการอยู่รอดขององค์กรที่สร้างเครื่องจักร Siemens PLM Software ได้วิเคราะห์กระบวนการก่อนการผลิตเพื่อระบุวิธีเพิ่มประสิทธิภาพให้เหมาะสมยิ่งขึ้น ในบทความนี้ Aaron Frankel ผู้อำนวยการอาวุโสฝ่ายการตลาดโซลูชันทางวิศวกรรม และ Jan Larsson ผู้อำนวยการอาวุโสฝ่ายการตลาด EMEA, Siemens PLM Software หารือเกี่ยวกับแหล่งที่มาของความไร้ประสิทธิภาพที่ต้องกำจัดเพื่อแนะนำแนวคิดของ "แฝดดิจิทัลของผลิตภัณฑ์ ” และสิ่งนี้จะส่งผลต่อวิธีการผลิตผลิตภัณฑ์อย่างไร

ซิมโฟนีที่สวยงาม

หากคุณพบว่าตัวเองอยู่ในองค์กรสมัยใหม่ คุณจะเห็นซิมโฟนีที่น่าทึ่งของแรงงาน หุ่นยนต์ และเครื่องจักร การเคลื่อนย้ายวัสดุและชิ้นส่วน - และทั้งหมดนี้ทำด้วยความแม่นยำจนถึงวินาทีเพื่อให้เป็นไปตามกำหนดเวลา ภาพออกมาน่าอัศจรรย์มาก

แต่เบื้องหลังเราจะเห็นกระบวนการออกแบบที่ล้าสมัยและการเตรียมการผลิตทางเทคโนโลยี เราจะไม่วิพากษ์วิจารณ์ใคร การพัฒนาการออกแบบผลิตภัณฑ์ไม่ใช่ความสำเร็จเล็กๆ น้อยๆ ในตัวเอง การออกแบบอาจเป็นงานที่ท้าทายมาก ในบางกรณี ผลิตภัณฑ์ประกอบด้วยชิ้นส่วนหลายล้านชิ้น และพนักงานและหุ้นส่วนหลายพันคนทำงานเพื่อสร้างผลิตภัณฑ์ดังกล่าว ซึ่งบ่อยครั้งทั่วโลก นอกจากนี้ในอุตสาหกรรมที่สำคัญเช่นอุตสาหกรรมอิเล็กทรอนิกส์ (อ่านต่อ โปรเซสเซอร์ที่รวดเร็ว, การย่อขนาด), อุตสาหกรรมยานยนต์ (ปัญหาสิ่งแวดล้อมและการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก) และอุตสาหกรรมการบินและอวกาศ (เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมและการแนะนำวัสดุคอมโพสิต) มีความปรารถนาอย่างต่อเนื่องที่จะเพิ่มประสิทธิภาพและเร่งกระบวนการสร้างผลิตภัณฑ์ใหม่ เมื่อคำนึงถึงความซับซ้อนสูงของงานที่ได้รับการแก้ไข การไม่เต็มใจที่จะเบี่ยงเบนไปจากกระบวนการก่อนการผลิตที่ผ่านการทดสอบแล้วในทางปฏิบัตินั้นค่อนข้างเป็นที่เข้าใจได้ อย่างไรก็ตาม ลูกค้าของเรารายงานปัญหาทั่วไปในการออกแบบและการผลิตผลิตภัณฑ์ ซึ่งในบางกรณีทำให้เกิดความล่าช้าอันมีค่าใช้จ่ายสูง

ปัญหาที่พบบ่อย

หนึ่งในความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดที่เราเห็นคือนักออกแบบและนักเทคโนโลยีใช้ระบบที่แตกต่างกัน ในทางปฏิบัติ สิ่งนี้นำไปสู่ความจริงที่ว่านักออกแบบได้ถ่ายทอดการพัฒนาของตนไปยังนักเทคโนโลยีที่กำลังพยายามสร้างสรรค์ กระบวนการทางเทคโนโลยีวี ระบบคอมพิวเตอร์ที่พวกเขาคุ้นเคย ในสถานการณ์เช่นนี้ - และเกิดขึ้นบ่อยมาก - ข้อมูลไม่ซิงโครไนซ์ ซึ่งทำให้ควบคุมสถานการณ์ได้ยาก นอกจากนี้โอกาสที่จะเกิดข้อผิดพลาดก็เพิ่มขึ้นอีกด้วย

ปัญหาเกิดขึ้นเป็นประจำในระหว่างการพัฒนาเค้าโครงเวิร์กช็อป เหตุผลก็คือแผนผังชั้นมักจะสร้างในรูปแบบของแผนผังชั้นสองมิติและภาพวาดบนกระดาษ นี่เป็นกระบวนการที่ยาวนานและต้องใช้แรงงานมาก การวาดภาพ 2 มิติเป็นส่วนสำคัญของกระบวนการนี้ แต่ไม่มีความยืดหยุ่นตามที่คุณต้องการ มักเกิดขึ้นที่การจัดเรียงอุปกรณ์ใหม่ในเวิร์กช็อปไม่ได้ถูกบันทึกไว้บนแบบร่าง ปัญหาจะรุนแรงเป็นพิเศษเมื่อดำเนินการในตลาดที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว (เช่น เครื่องใช้ไฟฟ้า) เมื่อจำเป็นต้องมีการขยายและปรับปรุงระบบการผลิตอย่างต่อเนื่อง ทำไม เนื่องจากเค้าโครงสองมิติขาดความฉลาดและความเชื่อมโยง สิ่งเหล่านี้ป้องกันไม่ให้นักเทคโนโลยีรู้ว่าเกิดอะไรขึ้นในโรงงานและทำการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดได้อย่างรวดเร็ว

หลังจากสร้างเลย์เอาต์แล้วจะมีการพัฒนาเส้นทางเทคโนโลยี ตามกฎแล้วจะต้องผ่านขั้นตอนการควบคุม นี่เป็นอุปสรรคสำคัญอีกประการหนึ่งในการเพิ่มประสิทธิภาพ นักเทคโนโลยีมักจะต้องรอจนกว่าจะติดตั้งอุปกรณ์เพื่อประเมินประสิทธิภาพของอุปกรณ์ นอกจากนี้หากคุณสมบัติต่ำกว่าที่คาดไว้ก็อาจสายเกินไปที่จะพัฒนาเทคโนโลยีทางเลือก ประสบการณ์ของเราคือสถานการณ์นี้ส่งผลให้เกิดความล่าช้าอย่างมาก

สุดท้าย ลูกค้ารายงานปัญหาเพิ่มเติมอีกสองประการที่เกิดขึ้นในช่วงปลายรอบก่อนการผลิต นี่คือการประเมินประสิทธิภาพของการปฏิบัติงานส่วนบุคคลและกระบวนการทางเทคโนโลยีทั้งหมดโดยรวม

เนื่องจากการผลิตสมัยใหม่มีความซับซ้อนสูงและขาดการประสานงานกันบ่อยครั้ง ระบบต่างๆในการออกแบบกระบวนการ การระบุว่าการปฏิบัติงานหรือพื้นที่การผลิตใดที่ทำให้เกิดความล่าช้าทั่วทั้งสายการผลิตถือเป็นเรื่องท้าทาย และเมื่อพูดถึงการผลิตจริงของผลิตภัณฑ์ ลูกค้ารายงานว่าโดยปกติแล้วเป็นเรื่องยากมากในการประเมินประสิทธิภาพและระดับของกระบวนการจริงที่สอดคล้องกับที่วางแผนไว้ เป็นอีกครั้งที่ปัญหาอยู่ที่ความซับซ้อนสูง ตลอดจนการขาดข้อเสนอแนะระหว่างฝ่ายผลิต นักออกแบบ และนักเทคโนโลยี

แฝดดิจิตอล

แฝดดิจิทัลคือสำเนาเสมือนจริงของวัตถุจริงซึ่งมีพฤติกรรมในลักษณะเดียวกับวัตถุจริง โดยไม่ต้องลงรายละเอียดทางเทคนิคของผลิตภัณฑ์ของเราที่นี่ ก็เพียงพอที่จะกล่าวได้ว่าเครื่องมือการจัดการวงจรชีวิตผลิตภัณฑ์ (PLM) ของเรามอบแพลตฟอร์มดิจิทัลที่สมบูรณ์แบบ รองรับการใช้แฝดดิจิทัลที่สร้างแบบจำลองการออกแบบผลิตภัณฑ์และกระบวนการผลิตแบบครบวงจรอย่างแม่นยำ

ทั้งหมดนี้หมายความว่าอย่างไรในทางปฏิบัติ? มาดูขั้นตอนข้างต้นอีกครั้งและแสดงความสามารถหลักที่ได้รับจากแนวทางใหม่

การก่อสร้าง

NX (และระบบ CAD อื่นๆ) สร้างแบบจำลองของผลิตภัณฑ์และถ่ายโอนไปยัง Teamcenter ในรูปแบบ 3D JT ภายในเวลาไม่กี่วินาที แอปพลิเคชั่นนี้จะสร้างเวอร์ชันเสมือนต่าง ๆ ของผลิตภัณฑ์นับพันเวอร์ชันที่ตรงกับผลิตภัณฑ์จริงทุกประการ ในเวลาเดียวกัน เพื่อระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้น เทคโนโลยีการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ การออกแบบและข้อมูลเทคโนโลยี (PMI) ที่มีอยู่ในแบบจำลอง (ความคลาดเคลื่อน ความพอดี การเชื่อมต่อระหว่างชิ้นส่วนและชุดประกอบ) รวมถึงคำอธิบายพื้นฐานของกระบวนการทางเทคโนโลยี วิธีการนี้ได้รับการทดสอบในทางปฏิบัติแล้วเมื่อสร้างผลิตภัณฑ์อิเล็กทรอนิกส์ที่ผลิตโดยบริษัทของเรา ตัวอย่างเช่น เราสามารถระบุได้ทันทีว่ารูสกรูบนขั้วต่อเอาต์พุตวิดีโอไม่อยู่ในแนวเดียวกับรูสกรูบน PCB หากตรวจไม่พบข้อผิดพลาด จะส่งผลให้ลูกค้าเรียกร้องการรับประกัน: ตัวเชื่อมต่ออาจแยกออกจากกัน แผงวงจรพิมพ์- การระบุข้อผิดพลาดของการออกแบบตั้งแต่เนิ่นๆ ช่วยประหยัดเวลาและเงินได้มาก ทั้งในระหว่างการพัฒนาเทคโนโลยีและระหว่างการผลิต

การออกแบบกระบวนการ

แฝดดิจิทัลช่วยให้คุณปรับปรุงการทำงานร่วมกันของนักออกแบบและนักเทคโนโลยี เพิ่มประสิทธิภาพการเลือกสถานที่และเทคโนโลยีการผลิต รวมถึงการจัดสรรทรัพยากรที่จำเป็น มาดูตัวอย่างการเปลี่ยนแปลงกระบวนการสร้างกัน วิศวกรกระบวนการใช้ซอฟต์แวร์ของเราเพิ่มการปฏิบัติงานใหม่ให้กับโมเดลกระบวนการ 3 มิติที่ใช้งานได้ตามข้อกำหนดการออกแบบใหม่ คุณสามารถจำลองระบบการผลิตใดๆ ได้ทุกที่ในโลก เช่น นักเทคโนโลยีในปารีสกำลังเตรียมการผลิตที่โรงงานในริโอ เมื่อมีข้อมูลเวลาสำหรับการดำเนินการเพิ่มเติมแต่ละครั้ง นักเทคโนโลยีจะตรวจสอบว่าเส้นทางกระบวนการใหม่ตรงตามตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพที่ระบุหรือไม่ หากไม่เป็นเช่นนั้น การดำเนินการทางเทคโนโลยีจะถูกแทนที่หรือจัดเรียงใหม่ จากนั้นทำการจำลองเชิงตัวเลขอีกครั้งจนกว่าเส้นทางกระบวนการที่เลือกจะเป็นไปตามข้อกำหนด ขั้นตอนการทำงานใหม่พร้อมให้นักพัฒนาทุกคนเพื่อขออนุมัติทันที หากมีการระบุปัญหาใดๆ นักออกแบบและนักเทคโนโลยีจะทำงานร่วมกันเพื่อกำจัดปัญหาเหล่านั้น

รูปแบบการประชุมเชิงปฏิบัติการ

เมื่อทำงานกับเลย์เอาต์ เราแนะนำให้สร้างแฝดดิจิทัลที่มีอุปกรณ์กลไก ระบบอัตโนมัติ และทรัพยากร ซึ่งเชื่อมโยงอย่างชัดเจนกับ "ระบบนิเวศ" ทั้งหมดของการออกแบบและเทคโนโลยีก่อนการผลิต การใช้ชุดเครื่องมือ PLM สามารถสลับขั้นตอนกระบวนการได้ด้วยการลากและวาง การวางอุปกรณ์และบุคลากรในสายการผลิตและจำลองการทำงานของอุปกรณ์นั้นง่ายดายพอๆ กัน มันง่ายมาก แต่ในขณะเดียวกันก็ยอดเยี่ยมมาก วิธีที่มีประสิทธิภาพการสร้างและแก้ไขกระบวนการทางเทคโนโลยี เมื่อมีการเปลี่ยนแปลงการออกแบบที่ต้องใช้หุ่นยนต์อุตสาหกรรมตัวใหม่ ผู้เชี่ยวชาญด้านการจำลองเชิงตัวเลขจะตรวจสอบ เช่น เป็นไปได้หรือไม่ที่จะติดตั้งหุ่นยนต์ขนาดนี้โดยไม่ต้องชนสายพานลำเลียง ผู้พัฒนาโครงร่างเวิร์กช็อปทำการแก้ไขที่จำเป็นและเตรียมการแจ้งการเปลี่ยนแปลง โดยขึ้นอยู่กับแผนกจัดซื้อที่ซื้ออุปกรณ์ใหม่ การวิเคราะห์ผลที่ตามมาจากการเปลี่ยนแปลงนี้ทำให้สามารถหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดได้ และหากจำเป็น จะต้องแจ้งให้ซัพพลายเออร์ทราบทันที

การควบคุมโซลูชันการออกแบบทางเทคโนโลยี

ในระหว่างขั้นตอนการตรวจสอบ จะมีการใช้ Digital Twin เพื่อตรวจสอบกระบวนการประกอบแบบเสมือนจริง การจำลองเสมือนจริงและการวิเคราะห์เชิงปริมาณสามารถประเมินปัจจัยทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับการใช้แรงงานคนในการประกอบ และระบุปัญหา เช่น ท่าทางของผู้ปฏิบัติงานที่น่าอึดอัดใจ ทำให้สามารถหลีกเลี่ยงความเหนื่อยล้าและการบาดเจ็บจากการทำงานได้ จากผลการจำลอง วิดีโอการฝึกอบรมและคำแนะนำจะถูกสร้างขึ้น

การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน

Digital Twin ใช้สำหรับการสร้างแบบจำลองทางสถิติและการประเมินระบบเทคโนโลยีที่ออกแบบ ช่วยให้ตัดสินใจได้ง่ายว่าควรใช้แรงงานคน หุ่นยนต์ หรือหุ่นยนต์และคนงานรวมกัน การจำลองเชิงตัวเลขของกระบวนการทั้งหมดสามารถทำได้จนถึงการใช้พลังงานของเครื่องจักรแต่ละเครื่อง เพื่อที่จะเพิ่มประสิทธิภาพเทคโนโลยีให้มากที่สุด การวิเคราะห์จะแสดงจำนวนชิ้นส่วนที่ผลิตขึ้นในแต่ละการปฏิบัติงาน เพื่อให้มั่นใจว่าประสิทธิภาพของสายการผลิตจริงจะตรงกับเป้าหมาย

การผลิตผลิตภัณฑ์

แฝดดิจิทัลให้ข้อเสนอแนะระหว่างโลกแห่งความเป็นจริงและโลกแห่งความเป็นจริง ซึ่งช่วยให้กระบวนการผลิตผลิตภัณฑ์มีความเหมาะสมที่สุด คำแนะนำด้านเทคโนโลยีจะถูกส่งตรงไปยังศูนย์บริการ โดยที่ผู้ควบคุมอุปกรณ์จะได้รับคำแนะนำดังกล่าวพร้อมกับวิดีโอ ผู้ปฏิบัติงานให้ข้อมูลการผลิตแก่นักออกแบบ (เช่น มีช่องว่างระหว่างสกรูสองตัวที่ยึดแผงอยู่กับที่หรือไม่) ในขณะที่คนอื่นๆ ระบบอัตโนมัติรวบรวมข้อมูลประสิทธิภาพ จากนั้นจะมีการเปรียบเทียบระหว่างการออกแบบการออกแบบและผลิตภัณฑ์ที่ผลิตจริง และระบุและขจัดความเบี่ยงเบนออกไป

แนวทางใหม่ในการทำงาน

การใช้ดิจิทัลทวินซึ่งเป็นสำเนาของผลิตภัณฑ์จริงทุกประการ ช่วยในการระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้นได้อย่างรวดเร็ว เร่งการเตรียมการผลิต และลดต้นทุน นอกจากนี้การมีแฝดดิจิทัลรับประกันความเป็นไปได้ในการผลิตผลิตภัณฑ์ที่ออกแบบโดยนักออกแบบ กระบวนการทางเทคโนโลยีทั้งหมดได้รับการบำรุงรักษาให้อยู่ในสถานะที่ทันสมัยและซิงโครไนซ์ เทคโนโลยีที่พัฒนาแล้วกลับกลายเป็นว่าใช้งานได้จริงและฟังก์ชันการผลิตตรงตามที่วางแผนไว้ แฝดดิจิทัลช่วยให้คุณทดสอบว่าเทคโนโลยีใหม่ๆ สามารถบูรณาการเข้ากับสายการผลิตที่มีอยู่ได้อย่างไร ซึ่งจะช่วยลดความเสี่ยงที่เกิดขึ้นระหว่างการซื้อและติดตั้งอุปกรณ์

วิศวกรรมเครื่องกลเป็นหนึ่งในสาขาที่ทันสมัยที่สุดของอุตสาหกรรมระดับโลกซึ่งมีการใช้แนวทางที่ได้รับการพิสูจน์แล้ว แต่ล้าสมัยในการเตรียมการผลิตทางเทคโนโลยีมายาวนาน ถึงเวลาที่จะนำจิตวิญญาณแห่งนวัตกรรมที่เปิดประตูสู่ความสำเร็จในการพัฒนาผลิตภัณฑ์และการผลิต ถึงเวลาที่จะลองสิ่งใหม่ ๆ !