Cómo el gemelo digital está alterando la fabricación de automóviles

El mantenimiento de la fabricación de la cadena de suministro automotriz convencional se ha basado en observaciones empíricas y mediciones humanas del equipo. Este enfoque solo podía muestrear el rendimiento de la máquina a intervalos discretos. Estaba plagado de problemas de repetibilidad basados ​​en la hora del día de la medición, el error de interpretación humana y la ubicación del sensor. Una representación más moderna del mismo método de mantenimiento ahora se puede realizar digitalmente a través de simulaciones inteligentes de lo que se conoce como "gemelo digital".

Para evaluar las características operativas detalladas de la maquinaria compleja en uso dentro de una fábrica, ahora se puede utilizar una representación de gemelos completamente digital como la principal herramienta de inteligencia. Un gemelo digital se compone de tres componentes digitales:una representación del modelo de datos, un conjunto de algoritmos analíticos y conocimiento del comportamiento de la operación de la máquina. Los gemelos digitales utilizan información histórica con datos de rendimiento conocidos para comprender el comportamiento pasado. Aplican datos directos e indirectos a las condiciones actuales de la máquina. Mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático inteligente contra este conocimiento, se puede modelar la predicción del comportamiento futuro de la máquina.

Un gemelo digital completo para una máquina se compone de varias piezas. Cada parte mecánica de la máquina está representada por un componente gemelo. Las aspas del ventilador, los cojinetes, los pistones y los sujetadores se pueden representar digitalmente en su nivel más fundamental como un componente. El componente gemelo es un subcomponente principal con un impacto significativo en el rendimiento del activo al que pertenece.

Durante la fase de diseño de una máquina, estos elementos digitales se desarrollan juntos para comprender el activo total, como un motor o una bomba. El activo gemelo utiliza la compilación de los componentes gemelos dentro del diseño para crear un modelo completo del activo de la máquina. Los gemelos de activos pueden ser colecciones de información de todos sus gemelos componentes. Los gemelos de activos brindan visibilidad a nivel de equipo. Al aplicar el contexto operativo actual y predecir el estado futuro de un gemelo digital, puede monitorear, simular y controlar un activo de manera efectiva. El uso inteligente de esta información puede optimizar el ciclo de vida del activo a largo plazo.

Las simulaciones de análisis avanzado en la nube a partir de datos de activos gemelos pueden proporcionar información continua en tiempo real sobre el rendimiento de los equipos dentro de un entorno de fabricación. Extraído incluso a un nivel superior, este modelo de activo gemelo puede ser parte de un proceso gemelo y un gemelo empresarial general que modela el uso de fábricas, cadenas de suministro y canales de distribución. Los datos de activos gemelos se pueden aprovechar para la detección de anomalías cuando se comparan con modelos estadísticos para generar alertas de mantenimiento predictivo e información sobre la vida útil restante.

Varios beneficios se acumulan para el usuario del gemelo digital. Con la toma de decisiones adecuada a partir de la información, se crea una mayor confiabilidad y disponibilidad del activo. Existe un riesgo reducido de pérdida o interrupción catastrófica cuando la información de las simulaciones de gemelos digitales se aplica para mejoras. La eficiencia de producción del equipo aumenta debido a la menor frecuencia de roturas y tiempo de inactividad por mantenimiento. Hay menos costos de mantenimiento en general, ya que la salud del equipo se puede monitorear de manera sólida. Esto conduce a un tiempo más rápido para recuperar el costo del activo en uso de producción.

La fabricación de IoT automotriz aumenta la comprensión del comportamiento de rendimiento de la maquinaria sofisticada. La capacidad de transformar los datos en nuevos conocimientos se basa en contar con simulaciones y modelos precisos del equipo en uso. Al implementar gemelos de componentes digitales dentro de un marco de gemelos de activos, esta información ahora se puede extraer digitalmente sin los procedimientos de medición física empíricos del pasado. Las soluciones de IoT industrial de MachineMetrics para maquinaria aprovechan el poder de los datos de la máquina para aumentar el rendimiento y maximizar el valor. Reserve una demostración para ver lo que las aplicaciones de MachineMetrics pueden hacer por su negocio.