亚洲视频一区,亚洲AV中文无码乱人伦在线观看 ,亚洲成熟丰满熟妇高潮XXXXX ,亚洲AV无码一区二区二三区软件

山西回收西門子PLC模塊 山西回收西門子PLC模塊

變革制造業的仿真工具箱

西門子的產品生命周期管理（PLM）軟件正在改變產品生產和生產線搭建的方式，而其關鍵就在于“數字化雙胞胎”。“數字化雙胞胎”指的是未來或現有對象或過程在虛擬世界里的復制品。它為進行可視化與優化提供了機會。結合人工智能，數字化雙胞胎可以為自動重新配置生產過程以應對瞬息萬變的客戶需求創造新的可能。

對企業而言，雖然瓶頸會危及業務，但它卻十分常見。舉例來說，如果要求送達汽車生產線的座椅因延誤數小時未能送到，那么整條生產線將可能因為沒有足夠的座椅可用而逐漸停工。

盡管這樣的問題是老生常談，但由于出現了主要依靠數字信息的生產環境，這些問題將大大減少。西門子PLM軟件業務高級副總裁Zvi Feuer表示：“未來的工廠將主要表現出三大特點，是它們讓信息能夠靈活而無縫地流動。工廠內的系統將廣泛聯網，各個要素——即機器和機器人——將具有移動性，并能夠自主完成重新配置。”

在未來，生產線將能獨立應對不斷變化的需求，如根據需求利用各種備貨充足的部件生產出不同車型。

創造神奇

盡管這種對未來制造業的憧憬要在多年后才能成為現實（西門子在安貝格的數字化工廠等幾座示范性工廠除外），但顯然事情正朝著正確的方向發展。例如，在開始使用PLM軟件前，Feuer的客戶常常因遞送延遲而承受大量時間與金錢方面的損失。但隨著他們轉向基于PLM軟件的全數字化環境，他們已逐漸創建了其產品生產全部工序的“數字化雙胞胎”。Feuer指出：“數字化雙胞胎是我們在談論數字化工廠時所指的幾乎所有事物的關鍵。”工廠內的工程師不僅可以為產品創建出這樣的雙胞胎，還可以為整個生產系統創建雙胞胎，例如，利用數字化雙胞胎，相關人員可以快速確定庫房中還有多少汽車座椅，從而計算出在新貨未到的情況下，生產還能持續多久。如此一來，PLM可以預測工廠還能在多長時間內出繼續生產特定物品而避免直接停工。

Feuer表示：“但終，隨著機器間通信標準的推行，真正神奇的事情將會發生。整條裝配線將能自主完成重新配置，從而利用備貨充足的部件來臨時生產不同車型。”為了建立這些標準，西門子PLM已經采取了重要舉措。例如，多年來，由于缺乏支持CAD文件傳送的標準，相關人員幾乎不可能在公司間傳送CAD文件。Zvi解釋說：“因此，我們開發出了名為JT的自然3D幾何圖形標準。現在，它已經成為ISO標準，且能支持CAD文件的自然傳送。”

Sierra Nevada Corporation（SNC）利用西門子產品生命周期管理（PLM）軟件設計并研發Dream Chaser?飛行器。

SNC正在研發可將多7名宇航員送入太空的飛行器。

用以實現重新配置的編程

如今，制造商正承受著越來越大的壓力。他們必須能夠快速、簡便地重新配置裝配線及有關物流過程。理想情況下，要實現這一點，系統應當能夠自主完成重新組織。這不僅有助于避免交付瓶頸，且更為根本的是，它有助于企業在競爭日益激烈的市場上長盛不衰。

要為新的柔性生產環境創造條件，生產設施需要大量數據，即關于什么時候在什么地方需要哪些部件、如何處理各個部件，以及機床和機器人的不同配置將如何影響工廠的能源需求和相關電纜布置等的實時數據。

如今，隨著越來越多的生產機器和過程實現聯網且*地輸出信息，自配置的夢想也漸行漸近。但在目前，機器還是必須按指令行事。這個過程借由控制代碼實現。PLM已經提供了仿真工具以幫助程序員創建這樣的代碼。然而，由于代碼十分復雜，它仍需人工編寫。要創建這樣的代碼，程序員必須知道每臺機器部署在什么地方，機器如何分組，以及每臺機器的服務歷史。只有先掌握這些信息，程序員才能將機器重新編程和重新組織，以形成新的配置。Feuer解釋道：“我們將這個過程稱為反饋循環。通過反饋循環，我們才能將工廠當前的工藝流程，與未來將要執行的工藝流程相關聯。”

復制粘貼式生產系統

對反饋循環的模擬開始于獲取部署在生產和物流環境中的傳感器傳來的數據，然后在云端執行模擬。借助PLM及相關數字化雙胞胎，用戶可在虛擬世界中模擬幾乎任何應用場景。舉例來說，如果制造商想擴大生產規模，建造第二座生產車間以使產能翻番，PLM可以讓用戶在某種意義上通過復制粘貼的方式，創建生產系統。Feuer說：“我們可以在世界上任何地方，以同樣的精度建造一座一模一樣的設施。”正如Feuer的客戶已再三證實的，終的精度水平令人驚嘆。

近年來，得益于收購和自主研發活動，西門子PLM已經大幅提升數字化雙胞胎的功能。Feuer表示：“這些模擬已變得越來越全面，現在，它不僅包含了關于產品幾何形狀的詳盡信息，還包含了關于其機械和電子運行情況的詳盡信息。這讓我們越來越貼近雙胞胎一詞的字面含義。”

Feuer認為，在未來，人工智能將在PLM中扮演更重要的角色。他說：“目前，我們正處在一個激動人心的發展階段，機器的學習能力正在穩步提高。”因此，自動化技術目前面臨的大挑戰是讓機器能夠自主編寫新的控制代碼。Feuer說：“盡管還有很長的路要走，但我們已心中有數，知道該怎樣走好這條路。”