Validate and Improve Your Manufacturing Quality with Digital Twin Technology and Point Cloud Data Management

Validate and Improve Your Manufacturing Quality with Digital Twin Technology and Point Cloud Data Management.

Управление данными и цифровая связь

Проверяйте и улучшайте качество вашего производства с помощью технологии цифрового двойника и управления данными в облаке точек

 

Управление данными и цифровая связь

Проверяйте и улучшайте качество вашего производства с помощью технологии цифрового двойника и управления данными в облаке точек

 

Виртуально представляя физические объекты или процессы и моделируя реальность в виртуальной среде, технологии цифровых двойников совершают прорыв в ряде важных областей, включая производство, строительство и здравоохранение. Цифровые двойники, основанные на точных данных 3D-сканирования, как улучшают производство, так и подтверждают его правильность. Они обеспечивают цифровые процессы сборки и проверки качества, что позволяет сократить расходы, ускорить сроки выпуска и улучшить форму, посадку и функциональность.   

Digital Twin

 

В мире производства экземпляр цифрового двойника (ЭЦД) — это цифровой двойник отдельного экземпляра изготовленной части или изделия. Технологии сканирования облаков точек способны быстро и точно измерять поверхности изготовленных деталей и собранных изделий, что делает их идеальными инструментами для создания ЭЦД. Не менее необходимым является надежное решение для управления цифровыми данными, позволяющее надлежащим образом управлять крупными проектами 3D-измерений, инкапсулировать метаданные, связывающие измеренные детали с производственным процессом, и обмениваться ЭЦД в цифровом виде в масштабах всего предприятия. 

Кому нужна физическая деталь после полного сканирования поверхностей? 

Digital Twin

Почти никому. После того как поверхность физической детали была полностью отсканирована сканером облака точек, полученный ЭЦД может быть осмотрен, исследован и смоделирован без возвращения к физической детали.  

Представьте себе случай производственного сбоя. Сканирование всех изготовленных деталей позволяет группам контроля качества вернуться к деталям, которые были изготовлены за последние 24 часа, и практически проанализировать их, чтобы точно определить, какие детали являются неправильными, и удалить их со склада до отгрузки, избежав дорогостоящего отзыва товара. 

Представьте себя OEM-производителем, получающим сканы прототипов деталей от нескольких поставщиков. Виртуальная сборка приводит к обнаружению того, что один из поставщиков использовал неверную редакцию модели CAD. С поставщиком немедленно связываются и инструктируют его об использовании надлежащей итерации, опять же до начала производства и отгрузки.

Или представьте, что к вам, поставщику аэрокосмических компонентов, обращается недовольный клиент, утверждающий, что приобретенная им деталь вне допуска при отгрузке. Благодаря сканированию, проведенному перед отправкой, вы сможете доказать, что изделие было в пределах допустимого, и предотвратить недовольство клиента, а тем более судебный иск. 

Последний пример: производитель запчастей сканирует сопрягаемые детали своего нового изделия, преобразует эти снимки в NURBS-поверхности и импортирует эти модели, подвергшиеся обратному инжинирингу, в программное обеспечение для моделирования, чтобы проанализировать поведение новой конструкции изделия после сборки. Такое моделирование помогает выявить и устранить проблему с размерами, которая могла бы снизить долговечность изделия. 

Эти примеры показывают, что в таких различных процессах, как проектирование, инжиниринг, производство и техническое обслуживание, подход с цифровым двойником предлагает огромный потенциал для улучшения процессов и избежания лишних затрат. 

Digital Twin

Проблемы внедрения в производство процессов цифрового двойника на базе облака точек

Digital Twin


Хотя ЭЦД предлагают огромный потенциал для производственных организаций, существуют проблемы с внедрением процессов цифрового двойника, основанных на моделях, построенных на основе данных облака точек. 

Возьмем работу с файлами. Сканеры облаков точек производят мегабайты информации в секунду. После преобразования необработанных облаков точек в точные полигональные представления измеряемых поверхностей файл одной измеренной детали может содержать сотни мегабайт данных. Клиентам, которые планируют сканировать продукцию производственной линии, придется ежегодно обрабатывать десятки тысяч файлов и терабайты новых данных. Управление такими большими объемами данных вручную немыслимо. 

Кроме того, существует прослеживаемость. Отсканированные модели должны быть привязаны к ключевым деталям информации, связанной с измеряемой деталью и процессами производства и измерения, таким как серийный номер, номер детали, идентификатор измерительного устройства, производственная линия, имя оператора и т. д. При производстве и техническом обслуживании эти метаданные имеют решающее значение для обеспечения прослеживаемости, поскольку они обеспечивают однозначное соответствие между ЭЦД и его физическим аналогом. 

Совместное использование и сотрудничество также могут стать проблемой. Технология сканирования — это здорово, но если коллеги, которые больше всего выиграют от преимуществ этого процесса, не смогут легко получать в свое распоряжение необходимые им ЭЦД, то они, как правило, не будут их использовать. Устраните препятствия, чтобы пожинать плоды. 

Система управления цифровыми данными для успешного развертывания цифрового двойника

Digital Twin

Как устранить препятствия? Путем развертывания системы управления цифровыми данными, созданной для работы с крупными измерительными проектами и ЭЦД. Помимо отказа от локальных жестких дисков за счет хранения данных 3D-измерений на центральном сервере, эта система управления цифровыми данными: 

  • автоматизирует управление файлами и папками, делает ненужным использование файловых браузеров; 

  • обеспечивает безопасность и целостность данных за счет централизации данных и обеспечения надежных стратегий резервного копирования; 

  • связывает каждый ЭЦД с ключевыми метаданными, описывающими соответствующую физическую деталь, производственный процесс, при котором ее изготовили, и процесс измерения, который ее произвел, создавая и обеспечивая полную прослеживаемость цифрового двойника; 

  • предлагает доступ к ЭЦД в масштабах предприятия через поисковую систему, которая быстро находит ЭЦД на основе ключевых слов метаданных; 

  • управляет разрешениями для контроля того, у кого есть доступ и какие действия можно выполнять с данными. 

Чтобы максимально повысить эффективность системы управления цифровыми данными, организациям следует рассмотреть возможность создания стратегии метаданных, включающей в себя определение ключевой информации об измеряемых деталях и процессах, которая должна храниться в рамках измерительных проектов. 

Сканирование облака точек + система управления данными = масштабируемые процессы цифрового двойника

Организациям, которые предполагают широкое использование процессов цифрового двойника на базе облака точек, следует внедрить цифровую систему управления данными, такую как PolyWorks|DataLoop™ от InnovMetric, для обеспечения масштабируемости своих процессов. Только система управления данными может обрабатывать десятки тысяч файлов и сохранять ценные метаданные, которые описывают, откуда взялись эти данные и как они были получены. Такая система повышает эффективность работы команды, позволяя потребителям цифровых двойников извлекать данные из системы самостоятельно, без указаний производителей данных. 

Digital Twin

Осознайте преобразующую силу качества вашего производства с помощью технологии цифрового двойника и управления данными в облаке точек. 

PolyWorks|DataLoop — это масштабируемое решение для управления данными, облегчающее доступ к огромным объемам метрологических данных, получаемых из различных источников измерений (КИМ с ЧПУ, лазерное сканирование и т. д.), доступных инженерам и лицам, принимающим решения в вашей организации. Это позволяет принимать более быстрые и качественные решения.

Выберите свое местоположение и язык

Выберите свое местоположение

Афганистан

Аландские острова

Албания

Алжир

Американское Самоа

Андорра

Ангола

Ангилья

Антарктида

Antigua and Barbuda

Аргентина

Армения

Аруба

Австралия

Австрия

Азербайджан

Багамские острова

Бахрейн

Бангладеш

Барбадос

Беларусь

Бельгия

Белиз

Бенин

Бермудские острова

Бутан

Bolivia, Plurinational State of

Bonaire, Sint Eustatius and Saba

Bosnia and Herzegovina

Ботсвана

Остров Буве

Бразилия

Британская территория в Индийском океане

Brunei Darussalam

Болгария

Буркина Фасо

Бурунди

Камбоджа

Камерун

Канада

Кабо-Верде

Каймановы острова

Центральноафриканская Республика

Чад

Чили

Китай

Остров Рождества

Кокосовые (Килинг) острова

Колумбия

Коморские острова

Congo

Congo, The Democratic Republic of the

Острова Кука

Коста-Рика

Côte d'Ivoire

Хорватия

Куба

Кюрасао

Кипр

Czech Republic

Дания

Джибути

Доминика

Доминиканская республика

Эквадор

Египет

Сальвадор

Экваториальная Гвинея

Эритрея

Эстония

Эфиопия

Falkland Islands (Malvinas)

Фарерские острова

Фиджи

Финляндия

Франция

Французская Гвиана

Французская Полинезия

Французские Южные и Антарктические территории

Габон

Гамбия

Грузия

Германия

Гана

Гибралтар

Греция

Гренландия

Гренада

Гваделупа

Гуам

Гватемала

Гернси

Гвинея

Гвинея-Бисау

Гайана

Гаити

Heard Island and McDonald Islands

Holy See (Vatican City State)

Гондурас

Hong Kong

Венгрия

Исландия

Индия

Индонезия

Iran, Islamic Republic of

Ирак

Ирландия

Остров Мэн

Израиль

Италия

Ямайка

Япония

Джерси

Иордания

Казахстан

Кения

Кирибати

Korea, Democratic People's Republic of

Korea, Republic of

Кувейт

Киргизия

Lao People's Democratic Republic

Латвия

Ливан

Лесото

Либерия

Ливия

Лихтенштейн

Литва

Люксембург

Macao

Macedonia, The Former Yugoslav Republic of

Мадагаскар

Малави

Малайзия

Мальдивы

Мали

Мальта

Маршалловы острова

Мартиника

Мавритания

Маврикий

Майотта

Мексика

Micronesia, Federated States of

Moldova, Republic of

Монако

Монголия

Черногория

Монтсеррат

Марокко

Мозамбик

Myanmar

Намибия

Науру

Непал

Нидерланды

Нидерландские Антильские острова

Новая Каледония

Новая Зеландия

Никарагуа

Нигер

Нигерия

Ниуэ

Остров Норфолк

Северные Марианские острова

Норвегия

Оман

Пакистан

Палау

Palestine, State of

Панама

Папуа – Новая Гвинея

Парагвай

Перу

Филиппины

Pitcairn

Польша

Португалия

Пуэрто-Рико

Катар

Реюньон

Румыния

Russian Federation

Руанда

Saint Barthélemy

Saint Helena, Ascension and Tristan da Cunha

Saint Kitts and Nevis

Saint Lucia

Saint Martin (French part)

Saint Pierre and Miquelon

Saint Vincent and the Grenadines

Самоа

Сан-Марино

São Tomé and Príncipe

Саудовская Аравия

Сенегал

Сербия

Сейшельские острова

Сьерра-Леоне

Сингапур

Sint Maarten (Dutch part)

Словакия

Словения

Соломоновы острова

Сомали

Южная Африка

South Georgia and the South Sandwich Islands

Южный Судан

Испания

Шри-Ланка

Судан

Суринам

Svalbard and Jan Mayen

Swaziland

Швеция

Швейцария

Syrian Arab Republic

Taiwan, Province of China

Таджикистан

Tanzania, United Republic of

Тайланд

Тимор-Лесте

Того

Токелау

Тонга

Trinidad and Tobago

Тунис

Турция

Туркмения

Turks and Caicos Islands

Тувалу

Уганда

Украина

Объединённые Арабские Эмираты

Великобритания

Соединённые Штаты Америки

United States Minor Outlying Islands

Уругвай

Узбекистан

Вануату

Venezuela, Bolivarian Republic of

Viet Nam

Virgin Islands, British

Virgin Islands, U.S.

Wallis and Futuna

Западная Сахара

Йемен

Замбия

Зимбабве

Выберите свой язык