如何在制造中使用虚拟孪生和 AI 提高效率
在这篇博文中，我们深入探讨了人工智能 （AI） 如何加速虚拟孪生的力量，使制造商能够将生产力和质量提升到新的水平。我们还将讨论统一命名空间在连接数据和知识方面的重要性，并分享我们客户的一些真实成功案例。
我们不断听到制造业领导者讲述保持竞争力和驾驭新创新和技术世界所面临的挑战。一些最直言不讳的评论来自高科技行业，这些行业的产品生命周期正在缩短，复杂性正在增加，并且他们的熟练工人越来越难留住。
在之前的 Dassault Systèmes 和 Arch Systems 联合博客文章和网络研讨会上，我们探讨了虚拟孪生在应对这些制造挑战方面的变革潜力。我们还讨论了这些动态、实时模型如何集成来自整个制造生态系统的数据，以提高效率、减少停机时间并优化资源利用率。
在这篇博文中，我们更深入地探讨了人工智能 （AI） 如何加速虚拟孪生，使制造商能够将生产力和质量提升到新的水平。我们还将讨论统一命名空间在连接数据和知识方面的重要性，并分享我们客户的一些真实成功案例。
虚拟孪生和 AI 在制造业中的力量
领先的制造商已经将 AI 用作虚拟孪生技术的重要补充。通过将机器学习和其他 AI 技术应用于现代工厂生成的大量数据，他们正在解锁洞察力并自动执行操作，从而在竞争中保持领先地位。以下是一些示例：
预测性维护：制造业中的 AI 可以分析传感器数据和机器日志，以预测设备何时可能发生故障，从而使制造商能够主动安排维护并避免代价高昂的停机时间。
质量管理：AI 识别生产数据中的模式和异常，以查明质量问题的根本原因。这样可以更快地解决问题并持续改进。
根本原因分析： 通过关联来自各种来源的数据，制造业中的 AI 可以帮助制造商快速识别生产问题的根本原因，无论这些问题是源于机器、材料还是流程。
流程优化： 人工智能可以分析生产数据以识别制造过程中的瓶颈和低效率。这使制造商能够优化工作流程、改善资源分配并减少浪费。
产量提高： 通过识别生产数据中的模式和相关性，AI 可以帮助制造商查明导致产量损失的因素，并实施纠正措施来提高整体产量。
供应链弹性：制造业中的 AI 可以模拟中断并预测供应链中的潜在瓶颈，使制造商能够主动降低风险并确保业务连续性。
统一命名空间：连接数据和知识
为了充分实现 AI 和虚拟孪生的优势，制造商必须首先集成来自各种运营来源的数据。这包括机器、传感器，甚至是经验丰富的工人的隐性知识。这就是统一命名空间概念的来源。
统一的命名空间为制造运营中的所有数据提供了一个单一、一致的参考点。这种“单一事实来源”支持无缝数据集成和 AI 算法，以访问和分析来自不同来源的信息。但是，从机器和系统中捕获信息并不是唯一的难题。统一命名空间还必须集成和保留经验丰富的员工的关键知识，确保这些专业知识不会随着员工队伍的发展而丢失。
真实世界的成功案例
在高科技和许多不同行业中，成功有多种证据。接下来，我们将重点介绍客户的成功案例。这些公司已经看到了虚拟孪生和人工智能相结合的好处。这些示例展示了这些技术可以提供的切实的制造优势和投资回报 （ROI）：
主动质量管理：从历史上看，制造商通常依靠他们的专业知识和直觉来识别和解决潜在的质量问题。但是，随着虚拟孪生的实施，他们现在能够主动分析流程并预测潜在问题。虚拟孪生支持创建和维护 PFMEA（过程故障模式和影响分析）和控制计划。这为质量管理提供了一种结构化的方法，并降低了缺陷和生产延迟的风险。
加速质量洞察：工程团队以前花费大量时间手动分析来自数百甚至数千个传感器的数据，以识别质量问题。通过将 AI 与虚拟孪生集成，他们能够显著加快获得高质量洞察的过程。AI 驱动的系统可以自动分析大量数据并识别模式和异常情况。它可以查明缺陷的根本原因，使工程师能够专注于实施解决方案和提高整体质量。
电子产品制造商防止元件磨损：一家全球电子制造商面临着工厂中 15,000 个供料器的组件损耗挑战。人工智能，用于分析损耗数据是否存在异常并识别有问题的馈线。通过跟踪序列号并移除或修复这些供料机，他们实现了 33% 的全球损耗率降低。这相当于节省了超过 500 万美元，而硬件和维护部件更换的成本仅为 100,000 美元。
这些只是虚拟孪生和人工智能技术的众多应用和显着优势的几个例子。它们共同推动制造效率，以实现有形价值。
结论
虚拟孪生价值，加速AI 在制造业中的应用是制造业领导者面临的下一个挑战的关键。这些创新技术为优化、效率和持续改进提供了前所未有的功能。通过采用这些技术，制造商可以在竞争中脱颖而出，同时为敏捷、有弹性和创新的未来奠定基础。
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