数据管理和数字化连接
通过数字孪生技术和点云数据管理验证并提高您的制造质量
数据管理和数字化连接
通过数字孪生技术和点云数据管理验证并提高您的制造质量
通过虚拟呈现物理对象或过程并在虚拟环境中模拟现实，数字孪生技术正在一些突出领域（包括制造、建筑和医疗保健）取得突破。基于精确的3D扫描数据的数字孪生可验证和提高制造质量。它们实现了数字化装配过程和质量检查，从而削减成本，缩短上市时间，并改善形状、拟合和功能。
在制造业领域，数字孪生实例(DTI)是与制造的零件或产品的单个实例对应的数字孪生体。点云扫描技术能够快速、准确地测量制造的工件和装配产品的曲面，使其成为创建DTI的理想工具。同样必要的是一个强大的数字数据管理解决方案，以正确管理大型3D测量项目，将测量件与生产过程关联起来的元数据一起封装，并在整个企业范围内以数字方式共享DTI。
一旦曲面已被完全扫描，谁还需要物理工件？
几乎没有人需要。一旦实体工件的曲面被点云扫描仪完全扫描，就可以对所产生的DTI进行检测、调查和模拟，而无需返回实体工件。
想象一下出现生产故障的情况。通过对所有制造的工件进行扫描，可以让质量控制团队回到过去24小时内生产的工件，并对其进行虚拟分析，以准确判定哪些工件不正常，并在发货前将其从仓库中移除，避免了昂贵的召回。
想象一家OEM正从几个供应商那里接收原型工件的扫描件。实际组装时，发现一个供应商使用了不正确的CAD模型修订版。立即与供应商联系并指示其使用适当的迭代，这同样是在生产和运输之前。
或者，设想一下，在发货后一位不满的客户联系您，这家航空航天部件供应商声称他购买的部件超出了公差。由于在发货前进行了扫描，您可以证明该工件是在公差范围内，避免了客户的不满，更不用说诉讼了。
最后一个例子：一个售后市场制造商扫描其新产品的配合件，将这些扫描结果转换成NURBS曲面，并将这些逆向工程模型导入仿真软件，以分析新产品设计组装后的行为。这样的模拟有助于发现和解决会降低产品耐久性的尺寸问题。
这些例子证明，在设计、工程、生产和维护等不同的流程中，数字孪生方法为流程改进和成本规避提供了巨大潜力。
在制造业中实施基于点云的数字孪生过程的挑战
尽管DTI为制造企业带来了巨大潜力，但在实施基于由点云数据建立的模型的数字孪生过程中，也存在着挑战。
拿文件处理为例。点云扫描仪每秒产生兆字节的信息。在将原始点云转换为被测面的精确三角化模型后，一个被测工件文件可能包含数百兆字节的数据。计划扫描生产线输出品的客户每年可能需要处理数以万计的文件和数万亿字节的新数据。很难想象如何手动管理如此庞大的数据。
然后是可追溯性。扫描模型必须与被测工件以及制造和测量过程的相关关键信息（如序列号、零件号、测量设备ID、生产线、操作员姓名等）相关联。对于生产和维护操作来说，这种元数据对于确保可追溯性至关重要，因为它提供了DTI与其物理副本之间的明确匹配。
分享和协作也可能是一个挑战。尽管扫描技术很厉害，但如果最能从这一过程的优势中受益的同事不能轻易得到他们需要的DTI，他们就会倾向于不使用这项技术。消除痛点，才能有所收获。
用于成功部署数字孪生的数字数据管理系统
如何消除痛点？通过部署一个为处理大型测量项目和DTI而建立的数字数据管理系统。除了通过在中央服务器上存储3D测量数据来消除本地硬盘外，这种数字数据管理系统还能：
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自动管理文件和文件夹，避免使用文件浏览器。
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确保数据安全性与完整性，同时便于备份。
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将每个DTI与描述其相应的物理工件、制造它的制造过程和产生它的测量过程的关键元数据联系起来，创建并确保完整的数字孪生可追溯性。
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通过搜索引擎提供全企业范围内的DTI访问，该引擎可根据元数据关键词快速查找DTI。
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对权限进行管理，控制人员的访问权限以及对数据的操作权限。
为了最大限度地提高数字数据管理系统的性能，企业应考虑制定一个元数据战略，包括确定应在测量项目中保存的被测工件和过程的相关关键信息。
点云扫描+数据管理系统=可扩展的数字孪生流程
打算广泛使用基于点云的数字孪生流程的企业应实施一个数字数据管理系统（如InnovMetric的PolyWorks|DataLoop™），以确保其流程的可扩展性。只有数据管理系统才能处理成千上万个文件，并保留描述该数据的来源和生成方式的宝贵元数据。此类系统通过允许数字孪生消费者在无数据生产者指示的情况下自行从系统中提取数据来提高团队效率。
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PolyWorks|DataLoop是一种可扩展的数据管理解决方案，便于整个企业的工程师和决策者访问多个测量源（CNC CMM、激光扫描等）产生的大量测量数据，推动更快更好的决策。