如何推动智能工厂、智能生产的进一步发展呢?

威图德国的海格工厂充分说明了如何通过制造业数字孪生加速实现智能工厂!

海格工厂作为世界现代化的机柜生产基地之一，24,000平方米的生产场地使用250多台联网的高科技机器和设备组件，每天以高度自动化的方式生产约8,000台ax紧凑型机柜(点击下载)和kx小型机柜(点击下载)。生产线的数据分析解决方案基于威图兄弟公司德国边缘云的核心产品oncite数字生产系统。该综合平台还包括生产3d模型。平台充当中央数据中心，从各种传感器收集大量数据，协调数据并将其运用在分析、警报和实时仪表板循环中。

针对数字孪生技术，我们分别来听听威图国际和威图软件系统公司首席执行官马库斯·阿什(markus asch)和弗劳恩霍夫工业工程研究所所长兼斯图加特大学控制技术研究所所长、大学教授、工程博士奥利弗·里德尔 (oliver riedel)的看法吧。

q1、最近，有市场玩家大胆宣称，智能工厂的成熟度已达到80%。您也这么认为吗?

阿什：情况并非如此。但我认为，我们已经到达工厂智能化金字塔的上三分之一部分。

目前的关键在于建立数字孪生的透明度并了解相互关联。最重要的是，数字孪生的数据匹配可以产生新的认知。

q2、您提到了数字孪生。具体指的是什么?

阿什：在我们看来，应有三个与智能生产有机结合的数字孪生。在理想状态下，制造业的三个生态系统应形成数字孪生，即设备、产品和生产过程。在通往智能工厂的道路上，企业的行动速度越快，就越能在制造过程中实现三个数字孪生信息的有效连接。

q3、相较于传统工厂，为什么智能工厂的经营者更能应对新的能源波动?

里德尔：如果我不仅知道生产过程总共消耗了多少能源，还知道何时何地消耗了多少能源，我就可以把生产转移到能源充足的时段。这不再是控制，而是规范。生产中的环境参数整体变得更有层次和多维度。企业必须迅速建立能源、专业人才、材料等要素的智能管理。这类生产要素的当前成本都很高。顺便说一下：由数据支持的预模拟和可随意改变数字生态系统配置的过程模拟是很好的管理决策工具。普通的统计方法无法实现上述功能。

q4、如何在数字化转型的过程中带领大家共同前进?

里德尔：让工人轻松访问数据库，无需登录或复杂的程序语言作为基础，而是通过一个可以随时提问的界面：‘亲爱的数据库，这种或那种产品在过去14天里一共出现过多少质量问题?请按班次和设备分类。’我相信，工人向系统提问的速度远比我们替他思考的速度要快。可以通过游戏化和利润激励推动整体进展，正如之前的持续改进过程。

q5、未来仍不明朗：何时才能在整个行业实现智能工厂的普及?

里德尔：当生产数据能指出问题的因果关系时：生产计划中的错误，被忽视的细节，产品创造中的漏洞。在未来的10到15年中，全行业肯定会致力于研究这项课题。可能还需十年时间才能完全实现虚拟运行。对数字化工厂而言，需要十二年的时间才能实现数字化流程规划和设计。制造业的数字化在很大程度上取决于投资行为。产品数据从现场反馈至生产花费的时间最多。

实现数字孪生在完全不同领域的工业生产时，需要三个有效连接的数字孪生——设备、产品和制造过程的孪生。

（来源：威图）

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