Цифровые двойники

В статье рассмотрены структура, особенности моделирования и характеристики компьютерного тренажера для персонала, обслуживающего автоматику и средства измерений электростанции. Использование компьютерных средств обучения и мониторинга на базе цифровых двойников технологических объектов при профессиональной подготовке обеспечивает повышение психологической устойчивости оперативного персонала при действиях в нештатных ситуациях, сокращение числа технологических нарушений, связанных с ошибками персонала, а также повышение уровня надежности и безотказности работы оборудования, сохранности имущества, безопасности и здоровья персонала предприятия. Компьютерный тренажер выполнен с применением комплекса «ТРОПА», разработанного компанией «КРУГ».

В статье рассматриваются перспективы использования цифровых двойников на производстве и технологии для их создания. Авторы предлагают вариант «быстрого старта» цифровизации производства и демонстрируют преимущества применения прорывных технологий с учетом текущего уровня зрелости промышленных предприятий.

Цифровые двойники активов помогают предприятиям повысить надежность работы оборудования, сократить время плановых и внеплановых простоев. А цифровые двойники технологических процессов обеспечивают оптимальные параметры их протекания и позволяют вывести производительность на новый уровень. Каких результатов можно добиться, если интегрировать те и другие данные и создать цифровой двойник предприятия, одновременно выступающий виртуальным прототипом и оборудования, и процессов?

Сегодня появляются все новые инструменты для повышения эффективности производства — среди них важные роли играют цифровые двойники и роботы. О новых разработках в этой сфере, перспективах их развития и применения и о том, с чего лучше начать цифровую трансформацию предприятия, мы поговорили с представителями компаний «Р-Про Консалтинг» (занимается созданием цифровых двойников производства, представляет в России Visual Components и Delfoi), Delfoi (производитель программного обеспечения для оффлайн-программирования роботов) и Visual Components (производит программное обеспечение для имитационного 3D-моделирования).

Возможности «Интернета вещей» (Internet of Things, IoT) и цифровизации позволяют людям, работающим на производствах, более эффективно решать проблемы с помощью таких современных технологий, как дополненная, смешанная и виртуальная реальность.

С увеличением количества различных систем управления и мониторинга оперативному персоналу и руководству производств становится все труднее ориентироваться в потоке информации. Чтобы соотнести между собой данные из различных источников, требуются время и ресурсы, и далеко не всегда пользователям удается извлечь максимум пользы из имеющихся на предприятии средств автоматизации и цифровых инструментов. Решением проблемы может стать единая платформа управления производительностью предприятия.

Операционная система «Интернета вещей» MindSphere, представленная компанией «Сименс» на российском рынке в 2018 г., продолжает активно развиваться. Расширяется опыт применения данной системы в различных задачах, сценариях использования и моделях бизнеса. Настоящая статья посвящена обзору развития архитектуры и новых возможностей MindSphere, имеющихся приложений, доступных способов соединения локальной и облачной инфраструктуры, а также эффектов, которые дает построение замкнутого контура производства и эксплуатации на базе сервисов этой платформы.

Сегодня темпы появления новых изделий в электронной отрасли просто невероятны. Чтобы успешно выпускать продукцию высокой сложности и на заказ, соответствовать требованиям к качеству, оправдывать ожидания клиентов, справляться с глобализацией, многие предприятия, занятые выпуском электроники, все шире применяют принципы «умного» производства, основанного на интегрированной платформе, объединяющей все направления, необходимые для проектирования и изготовления современных «умных» изделий. «Умное» производство — это цифровая стратегия, которая охватывает все этапы от проектирования печатных плат и производственных мощностей до учета отзывов заказчиков при создании новой продукции. Использование подобного подхода помогает сократить сроки выхода новых изделий на рынок на 50%, снизить затраты на разработку на 25%, а также достичь практически идеального качества продукции.