厘革制造业的仿真工具箱--PLM

宣布日期：

2017-07-27

西门子的产品生命周期治理（PLM）软件正在改变产品生产和生产线搭建的方法，而其要害就在于“数字化双胞胎”。“数字化双胞胎”指的是未来或现有工具或历程在虚拟世界里的复制品。它为进行可视化与优化提供了时机。结合人工智能，数字化双胞胎可以为自动重新配置生产历程以应对瞬息万变的客户需求创立新的可能。

对企业而言，虽然瓶颈会危及业务，但它却十分常见。举例来说，如果要求送达汽车生产线的座椅因延误数小时未能送到，那么整条生产线将可能因为没有足够的座椅可用而逐渐停工。

尽管这样的问题是老生常谈，但由于泛起了主要依靠数字信息的生产情况，这些问题将大大减少。

西门子PLM软件业务优质副总裁Zvi Feuer体现：“未来的工厂将主要体现出三大特点，是它们让信息能够灵活而无缝地流动。工厂内的系统将广泛联网，各个要素——即机械和机械人——将具有移动性，并能够自主完成重新配置。”
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厘革制造业的仿真工具箱--PLM

在未来，生产线将能独立应对不绝变革的需求，如凭据需求利用种种备货富足的部件生产出差别车型。

创立神奇
尽管这种对未来制造业的神往要在多年后才华成为现实（西门子在安贝格的数字化工厂等几座示范性工厂除外），但显然事情正朝着正确的偏向生长。例如，在开始使用PLM软件前，Feuer的客户经常因递送延迟而蒙受大宗时间与金钱方面的损失。但随着他们转向基于PLM软件的全数字化情况，他们已逐渐创立了其产品生产全部工序的“数字化双胞胎”。Feuer指出：“数字化双胞胎是我们在谈论数字化工厂时所指的险些所有事物的要害。”工厂内的工程师不但可以为产品创立出这样的双胞胎，还可以为整个生产系统创立双胞胎，例如，利用数字化双胞胎，相关人员可以快速确定库房中另有几多汽车座椅，从而盘算出在新货未到的情况下，生产还能连续多久。如此一来，PLM可以预测工厂还能在多长时间内出继续生产特定物品而制止直接停工。

Feuer体现：“但更终，随着机械间通信标准的推行，真正神奇的事情将会爆发。整条装配线将能自主完成重新配置，从而利用备货富足的部件来临时生产差别车型。”为了建立这些标准，西门子PLM已经接纳了重要举措。例如，多年来，由于缺乏支持CAD文件传送的标准，相关人员险些不可能在公司间传送CAD文件。Zvi解释说：“因此，我们开发出了名为JT的自然3D几何图形标准。现在，它已经成为ISO标准，且能支持CAD文件的自然传送。”

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Sierra Nevada Corporation（SNC）利用西门子产品生命周期治理（PLM）软件设计并研发Dream Chaser?航行器。

厘革制造业的仿真工具箱--PLM

SNC正在研发可将更多7名宇航员送入太空的航行器。

用以实现重新配置的编程

如今，制造商正蒙受着越来越大的压力。他们必须能够快速、简便地重新配置装配线及有关物流历程。理想情况下，要实现这一点，系统应当能够自主完成重新组织。这不但有助于制止交付瓶颈，且更为基础的是，它有助于企业在竞争日益猛烈的市场上长盛不衰。

要为新的柔性生产情况创立条件，生产设施需要大宗数据，即关于什么时候在什么地方需要哪些部件、如那边置各个部件，以及机床和机械人的差别配置将如何影响工厂的能源需求和相关电缆安排等的实时数据。

如今，随着越来越多的生产机械和历程实现联网且源源不绝地输出信息，自配置的梦想也渐行渐近。但在目前，机械照旧必须按指令行事。这个历程借由控制代码实现。PLM已经提供了仿真工具以资助程序员创立这样的代码。然而，由于代码十分庞大，它仍需人工编写。要创立这样的代码，程序员必须知道每台机械安排在什么地方，机械如何分组，以及每台机械的效劳历史。只有先掌握这些信息，程序员才华将机械重新编程和重新组织，以形成新的配置。Feuer解释道：“我们将这个历程称为反响循环。通过反响循环，我们才华将工厂目今的工艺流程，与未来将要执行的工艺流程相关联。”
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OptoTech使用了西门子PLM软件来设计、开发和优化全球更大、更先进的精密光学机械。这台机械用于生产高精度望远镜镜面。

复制粘贴式生产系统
对反响循环的模拟开始于获取安排在生产和物流情况中的传感器传来的数据，然后在云端执行模拟。借助PLM及相关数字化双胞胎，用户可在虚拟世界中模拟险些任何应用场景。举例来说，如果制造商想扩大生产规模，建造第二座生产车间以使产能翻番，PLM可以让用户在某种意义上通过复制粘贴的方法，创立生产系统。Feuer说：“我们可以在世界上任何地方，以同样的精度建造一座一模一样的设施。”正如Feuer的客户已再三证实的，更终的精度水平令人惊叹。

近年来，得益于收购和自主研发运动，西门子PLM已经大幅提升数字化双胞胎的功效。Feuer体现：“这些模拟已变得越来越全面，现在，它不但包括了关于产品几何形状的详尽信息，还包括了关于其机械和电子运行情况的详尽信息。这让我们越来越贴近双胞胎一词的字面寄义。”

Feuer认为，在未来，人工智能将在PLM中饰演更重要的角色。他说：“目前，我们正处在一个激感人心的生长阶段，机械的学习能力正在稳步提高。”因此，自动化技术目前面临的更大挑战是让机械能够自主编写新的控制代码。Feuer说：“尽管另有很长的路要走，但我们已心中有数，知道该怎样走好这条路。”

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