数字孪生

数字孪生是一种将生产过程中的各项数据,如生产计划,设备状态,产品指标等整合后,创建一个与生产系统完全匹配的虚拟化模型的技术。它可用于设备故障的预测、生产过程的优化、生产计划的调整,将更好的提升生产效益和节约生产成本。

数字孪生的两个关键要素是动态仿真的模型和反映系统实时状态的数据。结合这两项,数字孪生技术能够重现整个生产过程,并以一种避免产生危险的虚拟仿真方式来训练算法,从而更好的实现生产的优化调整和节约资金成本。

设备故障的预测

借助数字孪生技术,虚拟化模型能将生产的实时数据直接输入到仿真系统中,这有助于仿真系统了解生产中出现的各种问题并预测设备性能和寿命。在设计了数字孪生模型之后,系统将生产设施中的数据连接到监控和数据采集系统(SCADA)。这些数据能使数字模型同步更新实际工厂的生产状态,从而使系统能提前预测设备故障。

生产过程的优化

数字孪生技术还创建了一种虚拟智能决策系统,可作为生产过程管理工具。该智能决策系统为可能出现的生产情况寻求最佳优化途径,为了更好的调整生产过程,虚拟智能决策系统使用了基于启发算法的嵌入式模型。可以避免不必要的操作和可能出现的事故和危险,实现优化生产,并保障生产在计划之中进行。

生产计划的调整

通过定制化深度学习包的辅助,智能决策系统还可以不断地进行AI学习。在学习过程中,系统将所有交互信息存储在训练的模型之中,并通过探索新策略来发现更好的优化方法。每次实现优化后,参数布局都会随机变化,然后重新启动仿真。仿真的丰富经验使系统最终可以针对任意实际生产情况推断出最佳决策。经过训练后,系统可以有效地完成生产计划的调整,并且该调整将符合当前的实际生产条件。


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