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数字线程与数字双胞胎

可视化数字表示和数据流与数据流之间的差异,并了解改变复合材料制造和商业模式的应用程序。
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来源|CW.,nebumind,dynexa

这是7月2020年7月的在线侧栏,“Composites 4.0:数字转型,自适应生产,新范式“。

当我在2016年首次讨论这些概念时,它们仍然有点漂亮复合材料。行业4.0从那时起进化了,具有更多的复合材料制造商和生产线,使用它们和更多软件创建和管理它们(参见“复合4.0体系结构和本体“)。然而,对我来说,数字双向和数字线程通常以使它们看起来可互换的方式引用。相反,它们非常独特。

数字模型与通信框架

数字双胞胎:每种物理生产资产的虚拟模型 - 即,每个喷气发动机或风力发电机(见2016博客,万博欧洲杯买球官网数字双,数字螺纹和复合材料“)。添加到与数字线程的对比,我从Conrad Leiva的2016年绘制IndustryWeek.com文章 ”搅拌数字线程和数字双胞胎概念“:

数字双胞胎指特定资产的数字模型,包括描述其几何形状,材料,组件和行为的设计规范和工程模型。更重要的是,它还包括它所代表的特定物理资产唯一的竣工和操作数据。例如,对于飞机,数字双胞胎将被识别到被称为尾部的物理产品单元标识符。

… 这数字线程指的是允许资产数据在整个生命周期中通过传统的竖井功能透视图进行连接的数据流和集成视图的通信框架。数字线程的概念提高了“在正确的时间将正确的信息传递到正确的地方”的标准。

图表说明了商用飞机的数字双向VS数字线程

数字双胞胎是具有尾部N123的每个物理资产 - 飞机的设计,竣工制造和运营数据,具有其特定和独特的数字双胞胎N123。数字线程使数据的双向流动能够构建数字双胞胎,并反馈以不断改进设计,制造,操作等来源CW.

另一个例子是咨询公司Deloitt所设想的增材制造(DTAM,下图)的数字主线。数字主线从产品设计开始,然后将产品设计整合到数字双胞胎中。两者都是通过零件和工艺的分析、仿真、零件制造、后处理、检验和现场服务来进行,随着每一阶段数据的增加,数字双胞胎变得越来越大,而数字线程使这些数据能够通过过程和供应链向前和向后通信。

Deloitte不会显示延伸到寿命结束回收的数字线程。但对于复合零件,这对于提供循环的纤维和化合物来说,这将是至关重要的,这将有助于构成与这些材料制成的未来部件的数字双胞胎和螺纹。

德勤用于增材制造的数字螺纹

添加剂制造的数字螺纹(DTAM)
来源|德勤分析, deloitte.com/insights

作为数字数据库的数字孪生

在德勤上面的插图中,数字双胞胎被描述为一个“知识体系”,它在一个部件的生命周期中不断增长。因此,数字双胞胎通常被称为数字数据库。ZAero项目提供了一个如何将此应用于复合材料的示例。ZAero的合作伙伴致力于将传感器集成到碳纤维增强聚合物(CFRP)加强面板演示的自动铺层、树脂注入和固化过程中,以提高制造翼皮等复合材料结构的效率(见主要文章和“ZAero项目更新“)

CFRP Wingskin生产过程控制系统的ZAEROP项目数据流

CFRP机翼皮生产过程中的数据流(上)和Zaero项目内联自动控制系统中的步骤(底部)在CFRP加强面板制造过程中检测缺陷和指导返工。来源|Zaero,Profactor.

然后将这些传感器检测到的缺陷输入到部分性能模拟中以指导返工决策。除了在自动纤维放置期间可以检测标准缺陷(AFP)的传感器外,Zaero项目经理Zaero Eitzinger博士说PROFACTOR.“我们现在有三个不同的传感器来测量注射过程中的三个不同的工艺参数——温度、固化状态和树脂流动前端。并与CATIA 3D Experience软件进行了测试和集成,结果表明数据采集可靠添加到零件的数据库。理想情况下,这种数字数据库在零件设计期间开始,通过材料采集和准备,铺设,铺设,固化,然后最终NDT [非破坏性测试,使其是零件的完整和准确表示。“

在Zaero项目设想的真实应用程序中,完整和准确的表示是实际的翅膀,并将包括任何返工详细信息,包括所使用,材料和流程的部件中的位置,过程参数,NDT结果,etc. All of this too would become part of that wingskin’s digital database/digital twin.

ICompite 4.0项目中的每个部分也收集了过程和检查数据(见主要文章2018年万博欧洲杯买球官网博客,加上下面的幻灯片),它完成了Azl亚琛综合体轻质生产中心(AZL)在德国亚琛亚琛亚琛大学)。对于该项目,该项目试图降低汽车部件的成本,设想每个部分的生产数据将存储在嵌入在零件中的射频识别(RFID)芯片中。因此,RFID芯片提供了数字线程的装置,例如,在最终组装之前扫描该部分的数据。“我们发现QR码或类似的作品也是如此,”AZL董事总经理Michael Emonts博士说。“它与数据库链接,其中存储了所有部分的进程和测量数据。”

请注意,其他传感器可用,例如航空航天层使用的蓝牙标签汉字(NOF-HAGALIL,以色列)跟踪工厂楼层的位置和进度。该标签是系统的一部分,该系统是使用人工智能(AI),以便在零件从其工作顺序中误入其中而且建议部分流动改进时提醒。它甚至影响了Kanfit如何设计最新的设施(参见“Kanfit ...使用Composites 4.0系统管理增长“)。

应用和考虑因素

Dynexa.(德国劳登巴赫)采用湿法缠绕工艺生产复合管和轴。已经完成了数字化转型的第一步(见主要文章,该公司目前正在为客户提供数字生态系统。除了在几分钟内创建客户使用Dynexa的自动化软件时使用Dynexa的自动化软件指定,定制,价格和订购其部件的在线门户外,该公司还在响应用数字标签更换纸质数据表的要求。

“我们拥有部分的设计和生产数据,”Dynexa董事总经理基督徒Koppenberg解释说:“所以,现在我们正在收集到客户可以扫描的部分的标签中。”从GE Forward,数字双胞胎长期被吹捧为预测维护的关键。“实际上,我们的客户表示,他们不需要预测性维护,”笔记Koppenberg“,而是在一个地方的零件数据中的所有数据,包括质量控制表和处理指南。”

Dynexa碳纤维复合管和轴

Dynexa将每个部分的数据收集到客户可以扫描的部分的标签中。来源|Dynexa.

他承认,该公司必须通过这是否是QR码,条形码或RFID芯片,以及将这些部分放置在卫生过程中的位置。但Dynexa是一个很好的例子,即使使用数字双胞胎的开端也可用于满足客户需求并提高供应链的效率和竞争力。

另一个有趣的应用程序是使用这种数字数据库/数字双胞胎,以在运送和安装到更大的汽车或飞机组件之前证明部件的质量。在关于本主题的各种讨论过程中,我被告知了一个层次的供应商,其客户在组装期间反复发出零件问题。Tier重申零件的质量和疑似,在随后的处理过程中造成损坏引起的问题。它的解决方案是将传感器嵌入到其零件中,在离开工厂后收集数据。By combining Dynexa’s approach with these post-factory sensors, it is possible to now have a digital twin that not only documents and verifies the component’s as-produced quality and characteristics, but also, for example, temperature and forces applied during subsequent shipping, handling and installation.

复合材料业务长期讨论了结构健康监测(SHM),主要集中在预测性维护上。但上面的例子给出了更近期的应用程序,即直接推动供应链的盈利能力。它不仅可以保护复合材料部件制造商,它还可以帮助下一层/ OEM识别其程序和/或劳动力培训中可能的问题。

数字线程=连接的供应链

上述示例说明了数字线程如何启用数字双胞胎,并将供应链连接有重大影响。在2016年的数字双向万博欧洲杯买球官网和数字线程上的2016年博客中,我解释了一般电气(Ge,Boston,Mass。,美国)已经开始使用传感器和大数据分析来提高制造的速度和效率:

“它看到了一个自我改进的、敏捷的、互联的供应链,通过数字线程实时沟通和运营。”

“这确实是我们有助于建立的,”AVNER Ben-Bassat()总裁柏拉兰克(沃尔瑟姆,质量。,美国和特拉维夫,以色列),物业互联网(物联网)的供应商,用于复合材料制造。“我们正在帮助我们的客户实时收集所有零件,套件,流程,机器和工具的数据,然后存储该数据,实现数字双胞胎和完全可追溯性。零件可以由第2层供应商发货到第1层,其中添加了更多数据,然后进入OEM。这是我们领导的地方:连接的数字供应链。此外,随时可以随时访问存储的数据,以便快速损坏控制和审核。“

柏拉盖互互联网的东西软件能力
柏拉托克接受Virtek激光模板和TE电线电缆的数据

柏拉托邦软件接受Virtek铺设投影仪和TE线和电缆热电偶的数据,以创建数字双胞胎和背景感知警报和建议。来源|柏拉盖,Virtek,Te电线电缆

柏拉托邦的软件可以容纳什么样的数据和传感器?TheCompany开始使用预浸料剪切规划和跟踪预浸料拨款。它现在包括整个生产过程中的工具跟踪和基于AI的数字助理。“柏拉兰人看着一系列传感器以及我们的客户想要完成的传感器,”Ben-Bassat说。“例如,我们已经合作了Virtek.(滑铁卢,ON,加拿大)集成我们的软件到他们的layup投影仪。这就为铺层提供了可靠、实时的可追溯性。我们还知道在一个特定的铺层作业期间的状态,例如,可能会影响下一个高压釜运行的调度。我们还可以检查工作站是否安装在正确的工具上。然而,奖励不仅是跟踪制作,而且是影响制作的能力。”

Ben-Bassat继续,“集成投影仪在实时上篮时非常准确,但现在您也可以进行分析。我们不仅仅是一个警报,上篮比应该更长的时间,但我们可以问:'预浸料将很快到期?操作员太慢了吗?这是一个工具还是零件设计的问题?'我们正在识别出现问题之前,它们影响质量并启用知情解决方案,这反过来又推动了持续改进。“他指出,这需要支持AI软件并启用快速响应潜在的甚至在他们发生之前的问题。正如Icompite 4.0和Zaero项目中所示,这在过程链中的比例早在固化和最终NDT之后,这是更早的反应。结果是部分质量和质量控制,返工,成本和准时性能的显着改进。

柏拉兰人还可以集成来自AFP激光传感器的数据,该方法检测缺陷和激光投影仪,这些缺陷和激光投影仪显示它们所在的位置。“我们现在可以将其添加到每个部分的数字双胞胎和数字线程中为生产线或完整的工厂,”Ben-Bassat说。然而,他注意到“获得本数据的全部价值,必须在实时分析,以提供警报,见解和建议。”

柏拉盖互互联网的东西软件能力

来源|柏拉兰克

所有这些数据都存储在云中。但正如我在我的讨论2019年万博欧洲杯买球官网数字助理和边缘计算的博客,柏拉盖莱也有软件,使得能够在收集设备的边缘处巩固数据而不是长长路由到云服务器。这将数据生成,处理和反馈之间的距离切入到IOT系统中,然后将延迟最小化,这是复合材料4.0生产线的必要性实时运行。

“这不是云计算能力被淘汰,更多的是它正在分发到生产线。”- 柏拉兰克

数字双单为产品与生产

这将我们带到最后一点:数字双床不能仅用于产品,也可以用于其生产 - 换句话说,每个生产线或工厂。为了区分产品和生产数字双胞胎,我将探索新软件nebumin(慕尼黑,德国)。

产品与生产和性能的数字孪生

源|西门子PLM

像柏拉兰地板一样,Nebumind为制造提供了IOT软件,使得通过机器生产的部件的数字双胞胎。然而,我们的专业是将生产数据映射到部分的每个地点,“Franz Engel,Nebumind Co-Ceo和Caroline Legler联合创始人解释道。两个首席执行官以前管理了空中客车附属机构的Infactory解决方案,开发AFP内联检查的传感器树脂注入。“许多数字双胞胎是生产,”Engel继续“,分析制造流程和效率。我们是一个以宗歧视为中心的视图。“

缺陷位置下的Nebumind数据温度速度旋转

来源|nebumin

Nebumind的软件构建了每个部件的3D模型,并在其制造过程中添加了所有机器和传感器数据。目前,该软件适用于CNC和基于机器人的过程,如AFP,3D打印和铣削/钻孔。“对于部件上的每个机器位置,我们收集了温度,速度和压力等过程数据,”Engel解释说。“对于记录的所有数据,我们也收集并存储录制的时间,更重要的是,在记录它的部分上的位置或位置。现在,当我们分析部分质量并在点x,y,z的缺陷中看到缺陷,而是只在每五个部分上,我们都可以在生产的所有零件中查看我们的软件,并查看所有参数的那个位置。我们可以看到参数如何在零件之间比较,而没有缺陷,以及该位置如何与零件的其余部分进行比较。通过这种方式,我们可以跨越制造过程步骤追溯到他们的起源和控制部分质量的质量缺陷。“

“Nebumind旨在为单一过程提供高水平的粒度,”弗洛里安·克莱斯斯(Florian Krebs)表示灵活自动化德国航天中心(DLR)轻量级生产技术中心(ZLP,奥格斯堡,德国)。克雷布斯是研发团队的一员,该团队开发了一种配备人工智能的工作单元,协作机器人可以在不需要重新编程或再培训的情况下,从生产复合材料后压舱壁切换到机身面板(见主要文章和“没有商业案例,用于失败机器人“)。“Nebumind提供基于位置的数据收集和存储,以及自动分析,以预测部分质量并对这种质量的因果关系获得信心。它还可以实现数据的视觉表示。我们正在研究将Nebuminind整合到我们的中央存储中以帮助我们的报告。“

nebumind处理每个位置的数据,平均std。偏差

来源|nebumin

中央存储是数字的孪生兄弟。奥格斯堡ZLP的负责人迈克尔·库普克博士说:“数字双胞胎最重要的一点是拥有一个中央储存库,一个真相来源。”下图显示了ZLP灵活的自动化平台的数据架构,该平台允许配备人工智能的工作单元建立一个CFRP后压舱壁(右上角)或机身面板(右下角),并在两者之间快速切换。注意,中央存储/存储库是在中心标记为数据库的灰色磁盘。克雷布斯说:“我们将所有数据收集到这个中央存储库中,不仅可以提高过程质量,还可以实现可视化。”

对于未来项目的Protec NSR和工厂,ZLP开发了一种灵活的自动化平台,可以生产CFRP后压舱壁(右上)或机身面板(右下)并且简单地更改CAD文件,快速切换在这些之间。对于放大的图像,看主要文章。来源|DLR结构与设计研究所

克雷布斯说:“有许多软件解决方案可以收集数据并将其放入数字孪生兄弟中,比如谷歌、亚马逊和微软。关键是要根据自己的需求来调整它们。”恩格尔认为,这些解决方案不像nebumind那样深入合成部件的制造过程。“我们帮助理解缺陷并找到根本原因。我们使得在生产数据中容易和快速地识别缺陷的来源,也可以在线监测。例如,当右上角的温度超过100℃时,可以设置告警。

“柏拉兰人正在努力改善整个零件制作过程,”本比索说。“Nebumind可以提供一个非常有用的数据源,我们可以滚动以使数字线程更丰富,更明智。”

在Nebumind保持调整我的完整博客,我肯定万博欧洲杯买球官网的是,柏拉图内,ZLP,AZL等复合材料提供商和解决方案的未来更新。

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