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2020年的20個展望:面向2020年的數字化制造心得

  
 

 

制造業的數字化轉型在許多企業中已取得顯著進展,他們的重點已從初期啟動轉向更加關注“信息的連接和技術的融合”,也就是運用創新思路和優化手段精細調整已有的數字化制造運營,進一步推動快節奏、自適應的數字化環境的構建與實現。我在本文中提到的“2020年的20個展望”并無先后順序之分,企業會考慮將它們置于沙盒環境下運行,一些數字化成熟度較高的企業也可能在制造運營中真正實現相關應用。

 

本文的目的一如既往,那就是提供更實時和精確的信息并為生產服務。

2020年的20個展望

 
 
 

 

 

 

 

車間層面的可見性。利用通信渠道讓外部客戶與生產團隊溝通交流,方便咨詢問題、查看訂單并為數字化員工賦能。

 

更強大的邊緣計算能力。利用工業物聯網 (IIoT)資產內嵌的機器學習技術分析傳感器的實時環境讀數并進行相應調整。

 

微學習。按需提供基于任務的代碼片段,幫助數字化員工完成工作。

 

生產線上的增強現實(AR)。向生產員工展示數字孿生的實際數據。

 

制造執行系統(MES)與制造運營管理(MOM) 系統的數字孿生。在虛擬和現實世界之間進行雙向傳輸,持續不斷改進生產流程。

 

銷售點(POS)數據。將銷售點數據直接提供給制造部門,以便更新生產計劃。

 

POS數據和消費者信心數據。采集這兩種數據供數字孿生參考使用,用于評估修改建議。

 

基于增強現實(AR)和虛擬現實(VR)的說明。以此方式縮短培訓和技能提升時間。

 

培訓時長的微學分認定。可用于社區大學和獲取職業能力證書。

 

零件模型。在數字孿生中對其不斷更新,以反映IIoT的現場數據。

 

面向外包合作伙伴的制造說明。在制造模型、制造說明和制造規定中納入職業道德規范與可持續采購準則。

 

供應商部件質保。沿著供應鏈標注包括一級外包供應商的分包商在內的每個采購點,形成采購地圖,以便在質檢時準確核查職業道德規范與可持續標準的合規情況。

 

基于增材制造的微生產單元。將微生產單元置于人口密集區域的微型訂單履行倉庫內,完成到門/次日交付,實現按需生產并減少日常成本高昂的庫存運輸成本。

 

邀請客戶參觀數字化制造工廠“范例”。邀請客戶體驗產品的數字化定制并觀看其制造過程。

 

 
 

自動化的“即時通知”應用。使用這些應用向包裝、物流和客戶經理等下游職能部門發送生產延遲通知。

 

機器學習。在具備內存內計算能力的應用中使用機器學習技術,實現“即時的人工智能”。

 

去中心化智能。模仿人類自主神經系統,使個體生產資源擁有更多可自主發展的智能。

 

可為自身帶來收益的慷慨舉措。與規模較小、技術能力較弱的合作伙伴共享仿真和機器學習等高級應用,進一步推動全生態系統范圍的數字化轉型。

 

MxD等(制造 x 數字化)科研機構。與之創建沙盒環境,并將其作為數字化制造知識與專業能力的學習中心。

 

數字化協作平臺。約束“異常”應用,將其整合到統一的框架下,實現制造業的數字化轉型。

 

- END -
 

百木科技優勢——高效的BIM建模方案

1. 實時協同設計:對項目進行合理的分工劃分后,每位工程師只需完成各自所負責的部分;道路、橋梁、管道、橋面系分開同時建模,且分工導致更加熟練及精確高效的工作,提升建模效率。

2. 參數化建模:CATIA建模過程中通過特征參數發布,可以很方便地捕獲歷史設計和模板化。橋梁設計的本質其實是構造參數的確定,建立參數驅動的參數化模型有多種好處:

3. 模型調整變得快捷——通過參數調整模型,提高設計效率;

4. 模型可重復利用——橋梁設計不再是大量重復,而是可積累可繼承的過程。

5. 自定義模板:屬于參數化建模的高級運用。一般以參數和骨架作為輸入,定義構件跟輸入之間的幾何邏輯關系,實現批量實例化的目的,從而極大的提高建模效率。

6. 支持復雜曲面設計:對于復雜空間曲面,在傳統二維設計中是難以表達清楚,采用CATIA進行三維設計可以定義多截面曲面,從而準確表達出曲面設計。

7. 骨架驅動模型:骨架可以理解為點、線、面的參數,而這些骨架參數又是以一般參數驅動的,因此能夠實現工程模型的全參化調整。在該功能支持下,可以實現更高效率的橋梁設計。

8. 有限元分析:CATIA中的三維模型導入有限元分析軟件,對BIM模型進行二次利用,省去了在有限元軟件中前處理建模的時間,大大提高了分析效率,同時也保證分析模型與三維模型的一致性。

 

 

 

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