终端客户对高度差异化和定制产品的需求推动了OEM对定制机器的需求。为了确保今天的现代、复杂的机器满足其所有规格,机器制造商需要在设计和验证过程中早期和经常依赖模拟。然而,为了提高创新的速度和对虚拟仿真的依赖,并最小化原型和测试,将这些仿真的准确性与实际物理环境中的真实机器操作相关联是很重要的。通过闭环验证过程,Intelligent Performance Engineering提供了通过基于传感器的机器数据的实时反馈来验证仿真的能力。

响应复杂性:智能性能工程

消费者越来越需要一套为满足其个性化需求而定制的集成产品和服务的包装系统。因此,机器制造商必须准备为他们的现成机器提供更广泛的定制选项,以满足客户的独特要求。与此同时,市场对提高产量和性能、能源效率、质量和安全的需求,促使更复杂的机器集成先进技术,创建智能连接系统。

这些系统将机械、电气、控制和其他功能结合在一起,以帮助原始设备制造商生产高度可定制和适应性强的机器,为客户提供可靠和高效的服务。与此同时,机器制造商正日益受到全球低成本竞争对手的威胁。为了让表现最好的制造商在这种环境下蓬勃发展,他们必须拥抱数字化,以推动创新、差异化和成本竞争力,使自己脱颖而出。智能性能工程(IPE)提供了一条前进的道路,帮助oem更快地发现更好的设计,并提高生产率。

IPE使团队能够在虚拟环境中有效地评估下一代机器所需的许多变化,有效地实现成本、性能和其他重要需求的最佳平衡,同时实现最大的可靠性。IPE提供了三个关键的区别,以帮助机器制造商:多物理模拟和测试,集成设计和模拟,和闭环验证。多物理模拟和测试平衡了多属性工程,在一个伞下提供广泛的物理和学科,以优化日益复杂的工业机器。集成设计和仿真允许设计师和仿真工程师在一个系统中使用相同的模型,帮助推动创新和通过仿真提高生产率。在早期设计阶段模拟这些智能机器可以缩短开发时间,降低风险。最后,闭环验证(本文的重点)通过捕获和测试需求、功能布局、逻辑实现和物理实现之间的关系来确认模拟。

将测试和模拟结合在一起

闭环验证使机器制造人员能够在设计、调试和现场机器操作过程中无缝移动。这种方法是围绕机器的数字孪生模型构建的,有助于设计、模拟和测试,理解和预测物理机器在各种条件下的性能,在提交物理原型之前、期间和之后。

综合数字孪生的基础是集成设计和仿真,所有的工程学科在一个集中的存储库中捕获仿真和验证结果。现在,由于设计师、分析师和实时数据之间的集成,团队可以最有效地评估产品变化的能力和限制;所有这些都专注于改进关键的设计指标。数字线程还有助于在工程团队、生产分析人员、测试团队和服务工程师之间自动共享信息。通过数字线程支持的数字双胞胎,机器制造商提高了他们的设计灵活性,提高了生产率,并改进了创新流程,以构建下一代智能工业机器。

在设计和仿真阶段,使用数字双胞胎验证虚拟机允许团队更早地验证设计,快速测试多个配置,并了解变量对彼此的影响,而不需要昂贵的物理原型。然而,这些模拟需要基于非常有经验的假设对现实进行简化。虚拟数字双胞胎可能缺乏机器在现实世界中操作时所遇到的一些真实标准和真实环境。为了确保模拟假设没有忽略关键行为,设计没有被过度简化,在真实环境中测试和验证机器是至关重要的。这就是闭环验证过程出现的地方。

关闭循环,提供最优的机器

一旦机器移动到物理原型并最终进入实际生产,它现在可以用于基于测试和运行时验证。机器制造商可以利用虚拟传感器,装配和布线适当的传感器,实时收集真实的运行机器性能数据。通过对机器执行情况的严格审查,闭环验证提供了机器如何满足客户需求的真实感觉。生产速率、噪声和振动等变量的数据可以提供实时反馈,收集并循环回数字孪生系统,以验证并提高未来仿真模型测试标准的准确性。这一过程有效地将仿真数据与设计对象连接起来,确保仿真模型是准确的,使机器制造商更深入地了解验证过程,并使他们能够微调参数,改善未来的设计和工程。

此外,闭环过程可以通过捕获和验证需求之间的关系来验证仿真,包括机器的功能布局、自动化代码的逻辑实现和模块的物理实现。 改进的验证可以降低确保更改在推向生产之前按照预期工作的成本。

机器生命周期的好处

预见性维护:闭环验证在机器的整个生命周期内继续提供价值。它可以用于将智能分析应用于机器运行数据,以发现新的见解和创造更好的产品。对于机器最终用户来说,了解机器的实际使用情况,他们可以在机器转变为严重停机问题之前预测维护工作。通过结合真实世界的数据和数字双胞胎,他们可以预测在真实负载下的不同情况。这是可行的,可以验证机器的性能是如何演变的,以及机器的行为如何预测问题和在需要时计划维护,从而避免意外问题或停机情况的关键条件。这可以在需要时对机器进行预测性维护,在机器性能威胁升级为可能影响生产线的重大问题之前解决它们。

对于机器性能的变化:将模拟环境与测试结合在一起还可以提高机器的适应性。通过将真实世界的数据应用到模拟环境中,机器用户可以探索机器实际使用的变化将如何影响特定的性能目标。例如,100rpm的机器电机可能会导致吞吐量问题,并产生过多的热量。机器操作人员可以使用机器的数字孪生系统,该系统集成了实际操作数据,可以快速评估各种“如果”情况,并发现以70转/分的转速运行电机仍然可以提供所需的吞吐量,而不会影响机器的整体性能。

现场调试:当机器准备好交付客户时,闭环验证保证更短的调试时间。数字双机可以在客户车间实际物理安装之前支持虚拟调试,将调试所需的大部分验证和优化过程虚拟化。现在工程师可以将可编程逻辑控制器(PLC)实际委托到机器的仿真模型中,降低了培训和实际调试所需的风险和时间。

机械工程:对于机器制造商来说,在机器操作的整个生命周期内的闭环验证显著地提高了他们未来产品的质量。他们可以利用工业物联网(IIoT)的力量,从现场实时收集产品性能数据,并将其集中到一个安全的环境中。通过分析设备性能数据,将这些信息整合回数字孪生系统中,以提高模型的准确性。将这些丰富的数据整合到数字双胞胎中,机器制造者可以利用它来提高下一代机器的性能和产量。

评估机器部件性能:这些数据也降低了后续的开发成本,因为机器制造商和他们的供应商能够在更便宜、更有效的情况下,在设计的同时,对组件性能进行虚拟验证。这有助于确保定制的变体在投入生产之前按照预期工作。

生产完全优化的机器更快

闭环验证将真实的数据和环境引入设计工程环境,以提高下一代机器的整体性能、设计和能力,在机器的生命周期内快速解决客户问题。

当与智能性能工程(IPE)提供的其他强大功能(多物理模拟和集成设计与仿真)相结合时,IPE使机器制造商能够自信地满足不断发展的市场需求。现在,通过当今和未来越来越复杂的机器,必须集成先进技术,可以快速、经济有效地提高性能、能源效率和安全性。同时,他们可以设计和交付高度差异化的定制机器,以满足终端客户对高度个性化产品的期望。

软件解决方案

西门子数字工业软件公司推动转型,使数字化企业成为未来工程、制造和电子设计的交汇点。

Xcelerator是一个全面、集成的软件、服务和应用开发平台。该组合加速了企业向数字企业的转型。它开启了一种强大的工业网络效应——利用复杂性作为竞争优势的基本要求,无论是行业还是公司,都要无缝过渡,以创造未来复杂、高效的机器。

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Rahul Garg是西门子数字工业软件公司负责工业机械和中端市场项目的副总裁,负责全球业务发展。他和他的团队提供战略举措和开发解决方案,与行业领先的客户合作,在机械行业的新问题上提供思想领导。拉胡尔25年的职业生涯包括为全球产品工程和制造创新提供基于软件的解决方案。自2007年以来,他一直担任研发、项目管理、销售和损益管理的领导职务,专注于工业机械和重型设备。