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数字线程与数字双胞胎

可视化数字表示和数据流之间的区别,并理解正在更改组合制造和业务模型的应用程序。
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来源|CW.,nebumind,dynexa

这是7月2020年7月的在线侧栏,“复合材料4.0:数字化转型、适应性生产、新范式”。

当我在2016年首次讨论这些概念时,它们仍然有点漂亮复合材料。行业4.0从那时起进化了,具有更多的复合材料制造商和生产线,使用它们和更多软件创建和管理它们(参见“Composites 4.0架构和本体“)。然而,对我来说,数字双向和数字线程通常以使它们看起来可互换的方式引用。相反,它们非常独特。

数字模型vs.通信框架

数字双胞胎:每种物理生产资产的虚拟模型 - 即,每个喷气发动机或风力发电机(见2016博客,188金宝搏beat数字孪生,数字线和复合材料“)。添加到与数字线程的对比,我从Conrad Leiva的2016年绘制IndustryWeek.com.文章 ”搅拌数字线程和数字双胞胎概念”:

数字双指特定资产的数字模型,包括描述其几何形状、材料、组件和行为的设计规范和工程模型。更重要的是,它还包括它所代表的特定物理资产所特有的已构建和操作数据。例如,对于一架飞机,数字孪生将被识别为实体产品单元标识符,称为机尾号。

… 这数字线程指的是通信框架,允许在传统友好的功能视角贯穿其在其生命周期中连接数据流和资产数据的集成视图。数字线程概念将栏提高了将“正确信息”在合适的时间交付到正确的位置。“

图解说明了商用飞机的数字双线和数字螺纹

数字双子星是每个有形资产的设计、建造制造和操作数据——机尾号为N123的飞机有其特定和独特的数字双子星N123。数字线程使数据双向向前流动,形成数字孪生,并反馈不断改进设计、制造、操作等。源|连续波

另一插图是添加剂制造的数字线程(DTAM,下面),如咨询公司Deloitt所设想。数字线程始于产品设计,然后将其纳入数字双床。两者都通过分析,仿真部分和过程,部分制作,后处理,检查和现场服务,随着数据的数字转换在每个阶段都添加了更大,而数字线程能够向前和向后通信该数据过程和供应链。

Deloitte不会显示延伸到寿命结束回收的数字线程。但对于复合零件,这对于提供循环的纤维和化合物来说,这将是至关重要的,这将有助于构成与这些材料制成的未来部件的数字双胞胎和螺纹。

添加剂制造的Deloitt数字线程

增材制造数字螺纹(DTAM)
来源|Deloitte分析,deloitte.com/insights.

数字双床作为数字数据库

在德勤上面的插图中,数字双胞胎被描述为一个“知识体系”,它在一个部件的生命周期中不断增长。因此,数字双胞胎通常被称为数字数据库。ZAero项目提供了一个如何将此应用于复合材料的示例。ZAero的合作伙伴致力于将传感器集成到碳纤维增强聚合物(CFRP)加强面板演示的自动铺层、树脂注入和固化过程中,以提高制造翼皮等复合材料结构的效率(看主要文章和 ”Zaero项目更新”)

CFRP Wingskin生产过程控制系统的ZAEROP项目数据流

CFRP Wingskin生产过程中的数据流程(最佳)和Zaero项目内联自动控制系统中的步骤(底部)在CFRP加强面板制造过程中检测缺陷和指导返工。来源|Zaero,Profactor.

然后将这些传感器检测到的缺陷输入到零件性能模拟中,以指导返工决策。ZAero公司的项目经理Christian Eitzinger博士说,除了可以在自动光纤放置(AFP)过程中检测标准缺陷的传感器之外PROFACTOR.(Steyr,奥地利),“我们现在有三种不同的传感器,测量三种不同的工艺参数 - 温度,固化状态和树脂流动前部 - 输注过程中。我们使用CATIA 3D体验软件进行了测试和整合这些,并显示了数据可以可靠地获取和添加到零件的数据库中。理想情况下,这种数字数据库在零件设计期间开始,通过材料采集和准备,铺设,铺设,固化,然后最终NDT [非破坏性测试,使其是零件的完整和准确表示。“

在ZAero项目设想的现实应用中,完整而准确的描述将是真实的翼皮,并将包括任何返工细节,包括被修复零件的位置、所用材料和工艺、工艺参数、无损检测结果等。所有这些都将成为翼皮的数字数据库/数字孪生兄弟的一部分。

ICompite 4.0项目中的每个部分也收集了过程和检查数据(看主要文章2018年188金宝搏beat博客,加上下面的幻灯片),它完成了Azl亚琛综合体轻质生产中心亚琛工业大学(亚琛,德国)。该项目旨在降低汽车零部件的成本,预计每个零部件的生产数据将存储在嵌入该零部件的射频识别(RFID)芯片中。因此,RFID芯片为数字线程提供了一种方法,例如,在最终组装之前扫描零件时,通信该零件的数据。AZL的董事总经理迈克尔·埃蒙特博士说:“我们发现二维码或类似的技术也能起到同样的效果。”“它与存储所有零件工艺和测量数据的数据库相连接。”

请注意,其他传感器可用,例如航空航天层使用的蓝牙标签汉字(NOF-HAGALIL,以色列)跟踪工厂楼层的位置和进度。该标签是系统的一部分,该系统是使用人工智能(AI),以便在零件从其工作顺序中误入其中而且建议部分流动改进时提醒。它甚至影响了Kanfit如何设计最新的设施(参见“Kanfit ...使用Composites 4.0系统管理增长“)。

应用程序和注意事项

Dynexa.(Laudenbach,德国)使用湿式绕组工艺生产复合管和轴。完成了迈向数字转型的第一步(看主要文章,该公司目前正在为客户提供数字生态系统。除了在几分钟内创建客户使用Dynexa的自动化软件时使用Dynexa的自动化软件指定,定制,价格和订购其部件的在线门户外,该公司还在响应用数字标签更换纸质数据表的要求。

“我们拥有部分的设计和生产数据,”Dynexa董事总经理基督徒Koppenberg解释说:“所以,现在我们正在收集到客户可以扫描的部分的标签中。”从GE Forward,数字双胞胎长期被吹捧为预测维护的关键。“实际上,我们的客户表示,他们不需要预测性维护,”笔记Koppenberg“,而是在一个地方的零件数据中的所有数据,包括质量控制表和处理指南。”

Dynexa碳纤维复合管和轴

Dynexa将每个部分的数据收集到客户可以扫描的部分的标签中。来源|Dynexa.

他承认,该公司必须通过这是否是QR码,条形码或RFID芯片,以及将这些部分放置在卫生过程中的位置。但Dynexa是一个很好的例子,即使使用数字双胞胎的开端也可用于满足客户需求并提高供应链的效率和竞争力。

另一个有趣的应用程序是使用这种数字数据库/数字双胞胎,以在运送和安装到更大的汽车或飞机组件之前证明部件的质量。在关于本主题的各种讨论过程中,我被告知了一个层次的供应商,其客户在组装期间反复发出零件问题。Tier重申零件的质量和疑似,在随后的处理过程中造成损坏引起的问题。它的解决方案是将传感器嵌入到其零件中,在离开工厂后收集数据。By combining Dynexa’s approach with these post-factory sensors, it is possible to now have a digital twin that not only documents and verifies the component’s as-produced quality and characteristics, but also, for example, temperature and forces applied during subsequent shipping, handling and installation.

复合材料行业长期以来一直在讨论结构健康监测(SHM),其主要关注的是预测性维护。但上面的例子给出了一个更短期的应用,它直接推动了供应链的盈利能力。它不仅保护复合材料部件制造商,还有助于下一层/OEM识别其程序和/或劳动力培训中可能存在的问题。

数字螺纹=连接的供应链

上述示例说明了数字线程如何启用数字双胞胎,并将供应链连接有重大影响。在2016年的数字双向188金宝搏beat和数字线程上的2016年博客中,我解释了一般电气(Ge,Boston,Mass。,美国)已经开始使用传感器和大数据分析来提高制造的速度和效率:

“它看到了一种自我改善,敏捷和连接的供应链,实时通过数字线程通过数字线程进行通信和操作。”

该公司总裁阿夫纳•本-巴萨特(Avner Ben-Bassat)表示:“这确实是我们正在帮助建立的。柏拉兰克(沃尔瑟姆,质量。该公司为复合材料制造提供工业物联网(IoT)软件。“我们正在帮助客户实时收集所有部件、套件、工艺、机器和工具的数据,然后存储这些数据,实现数字孪生和完全可追溯性。部件可以由第2层供应商装运到第1层,在第1层中添加进一步的数据,然后再运往OEM。这就是我们前进的方向:一个互联的、数字化的供应链。此外,存储的数据可以在任何时候进行快速的损害控制和审计。”

柏拉盖互互联网的东西软件能力
柏拉托克接受Virtek激光模板和TE电线电缆的数据

柏拉托邦软件接受Virtek铺设投影仪和TE线和电缆热电偶的数据,以创建数字双胞胎和背景感知警报和建议。源| Plataine, Virtek, TE Wire & Cable

Plataine的软件可以容纳什么样的数据和传感器?公司从预浸料切割计划和跟踪预浸料超时时间开始。现在,它在整个生产过程中包括了工具跟踪和基于人工智能的数字助手。Ben-Bassat说:“Plataine研究了整个传感器领域,以及我们的客户想要实现的目标。”“例如,我们与Virtek.(Waterloo,On,Canada)将我们的软件集成到他们的上层投影仪中。然后,这延长了可靠的实时可追溯性来上篮。我们还知道状态在特定的账户作业中是什么状态,例如,可能会影响下一个自动吸引力的调度。我们还可以检查该站是否在右侧工具上铺设。但是,奖品是不仅能够跟踪生产而是影响它的能力。“

Ben-Bassat继续说道:“集成投影仪可以让我们实时非常精确地处理上铺,但现在你也可以进行分析。我们看到的不仅仅是一个提示,显示上铺的时间比应该的要长,我们还可以问:“预孕会很快过期吗?”是操作员走得太慢了吗?是工具的问题还是零件设计的问题?我们要在问题影响质量之前发现问题,并提供明智的解决方案,这反过来又推动了持续的改进。”他指出,这需要人工智能软件的支持,能够快速响应潜在的甚至在他们发生之前的问题。正如Icompite 4.0和Zaero项目中所示,这在过程链中的比例早在固化和最终NDT之后,这是更早的反应。结果是部分质量和质量控制,返工,成本和准时性能的显着改进。

柏拉兰人还可以集成来自AFP激光传感器的数据,该方法检测缺陷和激光投影仪,这些缺陷和激光投影仪显示它们所在的位置。“我们现在可以将其添加到每个部分的数字双胞胎和数字线程中为生产线或完整的工厂,”Ben-Bassat说。然而,他注意到“获得本数据的全部价值,必须在实时分析,以提供警报,见解和建议。”

柏拉盖互互联网的东西软件能力

源| Plataine

所有这些数据都存储在云中。但正如我在我的2019年188金宝搏beat数字助理和边缘计算的博客,柏拉盖莱也有软件,使得能够在收集设备的边缘处巩固数据而不是长长路由到云服务器。这将数据生成,处理和反馈之间的距离切入到IOT系统中,然后将延迟最小化,这是复合材料4.0生产线的必要性实时运行。

“这不是云计算能力被淘汰,更多的是它正在分发到生产线。”- 柏拉兰克

数字孪生产品和生产

这将我们带到最后一点:数字双床不能仅用于产品,也可以用于其生产 - 换句话说,每个生产线或工厂。为了区分产品和生产数字双胞胎,我将探索新软件nebumin(德国慕尼黑)。

数字双胞胎产品和生产和性能

来源|西门子PLM

和Plataine一样,nebumind为制造业提供物联网软件,使机器生产的部件成为数字孪生。nebumind联合首席执行官兼联合创始人Franz Engel解释说:“我们的专长是将生产数据映射到零件的每个位置。”两位ceo都曾管理过空客子公司InFactory Solutions用于AFP在线检测的传感器树脂输液。“许多数字双胞胎是生产,”Engel继续“,分析制造流程和效率。我们是一个以宗歧视为中心的视图。“

在缺陷位置的星云数据、温度、速度旋转

源| nebumind

nebumind的软件为生产的每一个部件建立一个3D模型,并添加制造过程中产生的所有机器和传感器数据。目前,该软件适用于CNC和基于机器人的工艺,如AFP、3D打印和铣削/钻孔。恩格尔解释说:“对于零件上的每一个机器位置,我们都会收集过程数据,比如温度、速度和压力。”“对于所有被记录的数据,我们还会收集和存储被记录的时间,更重要的是,记录的位置。”现在,当我们分析零件质量并在x, y, z点发现缺陷,但只有在每五分之一的部分,我们可以在我们的软件中查看所有生产出来的零件,并看到那个位置的所有参数。我们可以看到有和没有缺陷的零件之间的参数是如何比较的,以及该位置与零件的其他部分是如何比较的。通过这种方式,我们可以追溯质量缺陷的来源,并在整个制造过程中控制零件质量。”

“nebumind旨在为单个流程提供高粒度,”灵活自动化团队领导Florian Krebs说德国航空航天中心(DLR)轻型生产技术中心(ZLP,奥格斯堡,德国)。Krebs是团队的一部分,该团队开发了一个装备的AI装备的工作单元,其中协同机器人可以从生产复合后压舱壁转换为机身面板,而无需重新编程或再培训(看主要文章和 ”再教机器人没有商业案例”)。“Nebumind提供基于位置的数据收集和存储,以及自动分析,以预测部分质量并对这种质量的因果关系获得信心。它还可以实现数据的视觉表示。我们正在研究将Nebuminind整合到我们的中央存储中以帮助我们的报告。“

nebumind处理每个位置的数据,平均std。偏差

源| nebumind

中央存储是数字双胞胎。“数字双胞胎最重要的点是有一个中央储存库,一个真理的来源,”ZLP奥格斯堡的负责人Michael Kupke博士说。下图显示了ZLP灵活的自动化平台的数据架构,允许装备AI的工作单元,构建CFRP后压舱壁(右上角)或机身面板(右下角)并快速切换。注意中央存储/存储库是中心标记数据库的灰度。“我们将所有数据收集到这个中央储存库中,以提高流程质量,但也可以进行可视化,”Krebs说。

对于PROTEC NSR和Factory of the Future项目,ZLP开发了一个可以生产CFRP后压舱壁的灵活自动化平台(右上角)或机身面板(右下),并通过简单地更改CAD文件在这些之间快速切换。放大图像见主要文章。来源|DLR结构与设计研究所

“有许多软件解决方案来收集数据并将其放在数字双胞胎中,例如,”克雷布斯说“,例如来自谷歌,亚马逊和微软。关键是定制这些要求。“恩格尔竞争这些解决方案不会像朦胧一样深入制作复合部分的过程。“我们帮助了解缺陷并找到根本原因。我们简单快速地识别制造数据中的缺陷源,也可以在线监控。例如,如果右上角的温度超过100°C,则可以设置警报。“

“普拉坦正试图改善整个零件制造过程,”本-巴萨特说。“nebumind可以提供一个非常有用的数据源,我们可以利用它使数字线程更丰富、更知情。”

请继续关注我关于nebumind的完整博客,我188金宝搏beat相信,Plataine、ZLP、AZL和其他Composites 4.0工具和解决方案提供商的未来更新。