はじめ
に 現在、中国は「技術+アプリケーション」のデジタルツインデュアルドライブ時代を迎えており、市場の需要と国家政策に後押しされ、さまざまな地方が現地の状況に応じてデジタルツイン技術を開発し、綿密なデジタルツインアプリケーション構築を実施している。今日は工場におけるデジタルツインテクノロジーの適用に焦点を当てますが、この事例の詳細な分析と結果の共有を通じて、数千の業界におけるデジタルツインテクノロジーの適用に関する参考と参照を提供できることを願っています。
1. デジタルツインファクトリーを構築する理由
国の新インフラ政策の推進に伴い、5G、IoT、クラウドコンピューティング、ビッグデータ、人工知能に代表される新世代の情報技術が活況を呈し、都市管理のデジタル化、ネットワーク化、インテリジェント化が促進されています。クラウド コンピューティング データ分析およびモノのインターネット技術と組み合わせた 3D ビジュアライゼーションはデジタル ツインに統合され、都市、交通、産業、その他のアプリケーション分野に徐々に拡大しています。
工業生産の分野では、工業情報化省は2021年に「情報化と工業化の深部融合発展計画に関する第14次5カ年計画」とインテリジェント製造発展計画に関する「第14次5カ年計画」を発表した。 。同計画では、2025年までに情報化と産業化がより広く、より深く、より高いレベルで一体的に発展し、新世代の情報技術が製造業のさまざまな分野への浸透を加速し、製造業におけるデジタルトランスフォーメーションのペースが加速すると明記した。大幅に加速されました。2025 年までに、指定された規模を超える製造企業のほとんどはデジタル化とネットワーク化を実現し、主要産業の基幹企業は最初にインテリジェンスを適用するでしょう。
テクノロジーのアップデートと国家政策により、デジタルツインテクノロジーは産業分野の生産の最愛の存在となり、繁栄し続けています。
画像出典: Yizhiwei Digital Twin World White Paper 2023
2. デジタル ツイン工場を構築するにはどうすればよいですか?
——デジタルツインクラウドにおけるデジタルツインスマートファクトリーの運営管理システム構築を例に挙げると：
(1)構築の背景：
伝統的な製造業は、人口ボーナスの減少、人件費の上昇、賃金上昇などの複数の困難に直面しています。原材料費、利益の減少、効率の低さ、生産効率の低さ、製品品質の低下、品質管理管理の困難、チャネル情報伝達の遅さ、在庫資金の滞留など。包囲網を突破するにはデジタルトランスフォーメーションを実行するしかない。スマートファクトリー・メイド・イン・チャイナ2025戦略の導入により、ますます多くの製造会社がスマートファクトリーへの変革を始めています。インダストリー 4.0、インダストリアル インターネット、モノのインターネット、デジタル ツインの現在の盛り上がりの下で、変革のための優れた技術サポートを提供します。
(2) ソリューション
デジタルツインズクラウドが独自に開発したデジタルツイン・スマート工場運営管理システムは、斜方写真やBIMなどのデータを活用し、工場エリアや生産ラインの全体外観を1:1で精緻に3Dモデリングし、工場全体のイメージを構築します。工場作業場シーン表示とプロセス プロセス表示、総合マップ管理、人材管理、高度輸送管理、監視管理、アラーム管理、設備管理、在庫管理を統合した総合管理プラットフォーム。工場プラットフォーム データを統合して、すべての要素、フルシナリオ、フルサイクルの工場運営管理サービスを工場ワークショップに提供します。人、設備、作業場、工場の概要を 1 画面で把握し、ワンクリックで制御できます。ワークショップ管理者にとって、ワークショップ内の生産および稼働状況と生産稼働データをより明確かつ直観的に確認できるのは便利です。また、ワークショップ管理者がワークショップ内のすべての機器の稼働状況をタイムリーに把握できることも保証されます。異常が発生した場合に適切な措置を講じることができます。
画像出典：EZ Micro Digital Twin World White Paper 2023
(1) 困難さの分析
スマートファクトリー稼働管理システムの構築には、次のような困難があります。
まず、データ収集とモデリングが困難です。工場におけるデータ分析の次元は、パフォーマンス、生産能力、エネルギー消費、品質、効率など比較的多岐にわたります。各次元には多くのリンクが関係しており、データ収集とモデリングの難易度は比較的高いです。
2 つ目はデータ ガバナンスの課題です。各サブシステムにデータが分散しているため、データの口径がばらつき、データの粒度が粗く、更新頻度が低い。そのため、データを利用することができず、手動でデータを整理したり二次加工したりしなければ利用できないという問題が発生します。
(2) アイデアの構築
デジタルツイン仮想シミュレーションと物理工場の仮想と現実の統合に基づいて、工場レベル/作業場レベルのデジタルツイン仮想制御システムを構築し、作業場生産の可視化、リアルタイム性、操作性、連携を実現します。経営目標への期待。
このプロジェクトは主に次の構築アイデアに基づいて実行されます。
1. 生産プロセスのシミュレーション。生産プロセスをシミュレーションすることで、特に主要な生産ラインや技術プロセスの高精度シミュレーションを目的としたデジタル ツイン シーンを構築します。取得したリアルタイムデータをもとに仮想生産ラインを駆動し、リアルタイムの業務データを表示することで、見える化した生産ラインの設備状況や提案を実現します。
画像出典: Yizhiwei Digital Twin World White Paper 2023
2. データの統合と視覚化。生産ラインのプロセスや主要設備を単位として、工場の生産データを情報パネル、データラベル、データチャートなどで表示し、生産データの可視化を実現し、リアルタイムで生産データを監視します。
3. システム運用基盤の構築。工場の動作環境とユーザーのニーズを組み合わせることで、システムの通常の動作をサポートする一連のプラットフォーム要件がユーザー向けに構築されます。全体概要の閲覧、生産計画、在庫、輸送、設備、エネルギー消費管理、リバースコントロールなどを含み、ユーザーが実際に生産の問題を解決するのに役立ちます。
(3) アプリケーション構築
本プロジェクトでは、主に以下のシナリオのアプリケーション構築を行います。
1. 生産プロセスの双貌 工場
エリア全体および作業場内の各種設備や設備を 3 次元モデリングすることで、設備の配置やプロセスを把握します。内部生産プロセスの全プロセスがツイン化され、機器レベル、モジュールレベル、システムレベルのツイン化レベルに達します。設備や設備の外観、構造、動作内容をリアルに再現。
画像出典：Yizhiwei Digital Twin World White Paper 2023
2. マルチ情報システム統合管理は、
ワークショップ内のすべての異なるメーカーが提供する情報ユニットを統合して管理し、3D ツインファクトリーでさまざまなフレームのデータ情報をリアルタイムで収集し、統合します。それらを統合された集中表示モードのデータアクセス、管理、および関連する表示分析により、「1 つの 3 次元ページ上で複数の情報システムの管理と制御」を実現し、保守担当者が「1 人による複数のマシンの管理」を実現できます。孤立した情報の島を打破し、作業効率を大幅に向上させます。
画像出典：Yizhiwei Digital Twin World White Paper 2023
3. 生産モニタリング
ツインのシーンとライブビデオを比較検証し、研究と判断を支援します。ライブビデオは、インテリジェントな分析結果と関連付けられ、相互作用します。異常や警報が発生した生産リンクや設備に対してリアルタイム映像インテリジェント連携を実施し、安心・安全な生産検査を支援し、自動映像検査を実現します。
画像出典：EZ Micro Digital Twin World White Paper 2023
4. 在庫管理は
、資材および設備管理システムのデータの統合をサポートし、資材と設備の番号、入力時間、在庫残高などの詳細情報をリアルタイムで照会します。機器の調達から生産まで、残りの在庫のライフサイクル全体を管理および制御し、管理者が資材および機器のスタッキングサイトの監督を改善し、資材および機器の管理コストを削減できるように支援します。
画像出典：EZ Micro Digital Twin World White Paper 2023
5. エネルギー消費管理は、
工場エリアの水道、電気、ガス、その他のエネルギー消費サブシステム データに接続され、生産および操業におけるエネルギー消費状況をリアルタイムで監視します。設備稼働や環境モニタリングなどの要素指標を多次元的に視覚的に分析し、エネルギー消費傾向分析とエネルギー消費指標の総合評価をサポートし、管理者が工場エリアのエネルギー消費状況をリアルタイムで把握できるようにし、強力なデータ基盤を提供します。資源の合理的な配分、エネルギーの節約、工場エリアでの排出削減。
画像出典：EZ Micro Digital Twin World White Paper 2023
6. デジタルツイン双方向制御
デジタルツイン工場と物理的実体工場間の生産プロセスデータおよび指令・制御データ（生産設備データ、計測器データ、コマンドなど）の双方向伝送物理的な工場とデジタル工場、コマンドと制御データの間の相関マッピングとマッチングにより、インテリジェントな意思決定のためのシステム フィードバックが実現されます。
画像出典：EZ Micro Digital Twin World White Paper 2023
(4) 建設成果
このプロジェクトは主に以下の成果を達成した。
第一に、工場の生産効率の向上、生産品質の向上、企業コストの削減、安全な生産環境の構築、および生産の維持、持続可能性、
2 つ目はデータ統合とさまざまなビジネス システムの継続的分析を通じて工場管理者が生産上の問題を最適化および修正するのを支援すること、3 つ目は工場
管理者が人間、機械、環境、その他の要因を特定するのを支援することです。生産品質と生産効率を向上させます。生産プロセスを最適化します。
第四に、生産プロセスの最適化と自主管理を実現し、さらに重要なことに、企業の主導的地位を強化し、それによって企業の競争力と革新性を向上させ、企業の発展を継続的に促進することです。
3. まとめ
工場分野におけるデジタルツインのエンパワーメントは、工場のコスト削減や効率化、生産プロセスや管理プロセスの最適化を可能にし、企業の地位や体力の向上を大きく促進します。デジタルツイン技術は将来のインテリジェント製造の中核技術であり、製造業のインテリジェントアップグレードを実現する鋭い武器です。
上記内容は「デジタルツイン世界白書（2023年版）」より
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