致力于数字孪生体技术的研究与发展
通过解决方案和工程化应用造福人类
来源:《工业数字孪生》
作者:冯方 翁微妮 赵国利
1. 亚马逊:
AWS IoT TwinMaker
2021 年,亚马逊(这里主要指 Amazon Web Services,下文简称 AWS)推出了应用于工业领域的数字孪生服务平台 IoT TwinMaker。平台基于在云端构建虚拟映射的底层设计理念,可以在特定设计模拟场景中,实现对产品、设备零部件、工艺在不同条件下性能情况的预测。IoT TwinMaker 在系统内配置有连接器,可以接入 IoT SiteWise 等服务平台,为产品所需工业设备数据的采集、整合与分析提供支撑。
IoT TwinMaker 可以辅助制造企业轻松创建能够精确映射现实世界的数字孪生系统。具体地说,企业研发人员可以将 IoT TwinMaker 连接到各类设备传感器、摄像机或业务应用程序等数据源上,从而快速收集、处理来自这些设施的大量数据,实现对相关设备、物理系统、生产流程的数字孪生系统的快速构建,辅助进行运营流程模拟与运营绩效的优化提升。
当IoT TwinMaker 同时连接到多个数据源时,会自动生成一个能够映射这些数据源关联性的知识图谱,并实时更新数据信息,从而实现对现实世界中物理对象的精准映射。同时,IoT TwinMaker 附带的插件 Managed Grafana支持在 Web 端创建反映现实世界的数字孪生应用程序,这有助于用户(企业或客户)运营效率的提升,并减少运营停机的时间。
IoT TwinMaker 线上化的优势还在于大大降低了企业构建工业数字孪生系统的成本,客户只需要利用既有的线上化数字资源,就能够基本满足其运营需求,且客户无须预付整个系统的搭建费用,只需要为其使用的服务付费即可。
具体地说,亚马逊的IoT TwinMaker为用户提供了以下三个方面的服务功能。
系统知识图谱:如上文所述,IoT TwinMaker可以通过连接不同的数据源,为用户构建涵盖物理对象信息、流程信息或相关仿真模型信息的知识图谱,并根据来自连接器的数据反馈实时更新、修改与同步图谱信息。而用户可以通过一个统一的接口访问图谱中的不同系统信息。
场景聚合:IoT TwinMaker可以辅助用户快速创建复杂的、包含不同设备的三维虚拟场景。用户可以将所上传的物理设备的CAD模型或3D模型放置在同一个3D场景中,并在场景中输入相关数据或操作流程,实现对现实场景的仿真模拟。
可视化与应用:IoT TwinMaker支持用户在数据可视化平台Grafana上创建与数字孪生系统关联的仪表盘应用,从而实现仿真流程的可视化。同时,这些数据可以通过系统提供的Flink框架与亚马逊的数据处理平台Kinesis Data Analytics Studio连接,或与其他第三方数据库连接。IoT TwinMaker还可以与AWS的机器学习应用SageMaker集成,实现一定程度的自动化仿真运营与管理。
IoT TwinMaker可以辅助用户便捷、简易地创建数字孪生系统,所映射的现实对象包括工厂、产线、设备和建筑等,该系统得到了快速推广。例如,美国英威达(INVISTA)公司通过AWS IoT TwinMaker辅助现场人员高效处理来自不同地点车间的操作指令和警报;美国开利公司(Carrier)利用IoT TwinMaker构建了映射实际业务流程的数字孪生系统,并通过机器学习术算法对数据进行分析,得出优化运营方案,促进其产品性能提高,降低了服务成本,提升了企业的运营效率和盈利能力;中国交建的某一下属公司利用IoT TwinMaker创建的建筑数字孪生系统,为环境管理人员全面、深入地了解项目对环境的影响提供了支撑。
2. 西门子:
Simcenter 仿真解决方案
西门子(Siemens)研发的Simcenter 是一个支持数字孪生系统开发的应用平台,可以为客户提供开放、灵活、可扩展的数字化仿真测试解决方案,为客户的数字化转型与创新提供支撑。平台的核心产品包括仿真工具Amesim和机电液热系统建模,同时集成了用于求解CFD(计算流体动力学)的多物理场仿真工具STAR-CCM+、结构多物理场仿真工具Simcenter 3D 和电子散热仿真工具FloTherm 等,平台可提供的方案则涉及电子设备仿真与工程开发中的结构、系统、电磁、流体、物理测试等领域。
Simcenter 作为一款专业性的工程仿真解决方案,有着以下优势:
覆盖领域广泛:其解决方案可跨越运动、流动、结构、电磁、热学等学科,从不同角度为客户找到最优设计或解决方案。
集成程度高:在基于模型的系统工程(MBSE)概念的基础上,建立了高效的模型数据传递机制和团队沟通机制,提升了整个研发环节的集成度,为仿真测试提供一体化的解决方案。
引入了先进的数字化技术:为客户提供云计算、流程自动化仿真服务,有助于缩减研发周期和研发成本。
仿真性能高:可以打破外部软件连接的数据壁垒,支持从材料选择到整个系统性能测试的全流程建模。
目前,Simcenter 仿真解决方案已经在国内外航空发动机及燃气轮机企业的研发活动中得到普及应用。例如,Pratt & Whitney 公司(简称P&W)通过Simcenter 3D 构建了可用于转子动力学仿真和整机仿真的数字孪生模型;运用STAR-CCM+ 进行燃烧仿真分析,获得了较为可靠的燃烧室出口温度分布数据;运用HEEDS 工具打通了数据壁垒,将所有仿真数据串联起来,并利用仿真数据管理(SDM)对流程设计变更数据进行及时更新和同步,在达到预期目标的前提下将涡轮叶片设计时间缩短了一半以上。Simcenter辅助研发团队大幅缩短了设计研发流程中进行仿真分析的时间,使工程师能够将更多精力放在设计本身和工程决策活动中,提升了研发设计的质量和效率。
除了辅助工程设计仿真,Simcenter仿真解决方案在制药领域也得到了推广。以美国医药公司葛兰素史克(GSK)为例,该公司利用Simcenter构建了用于疫苗研发及生产仿真的数字孪生系统,通过在线传感器将监测到的各类现实生产数据实时反馈到工厂数字孪生系统中,利用系统进行良品率、产线故障率等方面的预测分析。同时,采用Simcenter进行离线仿真,促进生产工艺的优化创新,缩短了疫苗的上市周期。
3. 达索:
3D EXPERIENCE平台
法国达索公司(Dassault Aircraft Company)在原数字孪生范畴的基础上进一步提出了虚拟孪生的概念,如果说数字孪生是对现实世界或物理对象的数字化表示,那么虚拟孪生所表示的内容不仅限于物理对象本身,还包括该物理对象所处的整个环境或系统。在整个系统中,可以获得更为精准、可靠的对单个对象的仿真优化结果。
该公司基于上述理念,开发了一款数字孪生平台3D EXPERIENCE(下文简称3DE),目前已经在汽车、飞机、船舶、工业设备等制造领域得到了普及应用,该平台可以辅助企业升级产线、优化制造流程,从不同专业领域或上下游的层面提升整体效率。
基于云环境的3DE平台中集成了不同领域的专业技术和知识,具备多种仿真功能,可以提供从产品概念设计、制造生产,到交付使用、运营维修再到废弃回收的全生命周期的数字服务。工业企业可以利用该平台构建数字孪生场景,并基于系统生态进行深入洞察,从而获得关于工业资产状态的科学、准确的评估结果,进而通过智能计算、分析获得优化方案。
以重型卡车的相关行业为例,面对快速变化的技术、行业趋势和日趋多样的市场需求,模块化是行业转型的重要方向之一。3DE平台可以支持构建个性化的符合企业标准要求的虚拟产品平台,企业可以通过平台对产品技术、配置进行充分整合。在3DE平台中,三维数字样机可以实现对产品模块化状态的仿真,并为产品不同应用阶段、应用场景和不同部门的应用需求提供支撑,具体覆盖了研发、制造、工艺、销售等模块化需求。
可配置、模块化的产品研发模式有利于提高对市场需求的响应速度,缩短生产、交付周期。而推进3DE 统一模型在产品生命周期、企业业务链条、运营数据等方面的全覆盖,有助于实现降本增效,提升企业的核心竞争力和价值创造能力。在推进模块化与产品互联的过程中,重型卡车行业的原始设备制造商(Original Equipment Manufacturer,OEM)需要不断优化产品质量和设计,以确保产品性能,保障车辆安全。
3DE 平台通过与MBSE、软件开发模块、机电一体化模块共同集成,为重卡企业的产品优化创新提供了有力支撑,进一步驱动企业在流程管理、运营方面的数字化、智能化转型,辅助企业制定符合新安全标准、新行业标准的产品发展战略。
MBSE 系统可以在交叉学科研究方法的基础上,结合外部需求按照结构化、系统化路径构建仿真模型,通过智能化逻辑分析辅助进行产品方案验证,从而在产品开发早期优化系统行为,使复杂的产品系统和逻辑结构符合安全性、稳定性、智能化等方面的要求。同时,3DE 一体化数据架构可以辅助工程师进行电子电气架构(Electrical/Electronic Architecture,E/E)、物理样机和其他特定应用软件的开发,从而实现MBSE 到MBD(Model Based Definition,基于模型的定义)的顺利衔接。
4. 安赛思:
Ansys Twin Builder
安赛思(Ansys)公司开发的孪生平台Twin Builder 包含三个核心功能,即模型建模、模型验证和模型部署。该平台的主要应用领域或研究方向涉及五个方面,分别为:基于仿真的数字孪生、基于经验公式的数字孪生、设计阶段的数字孪生、针对生产设备的数字孪生和针对产品运维阶段的数字孪生。特别需要说明的是,Twin Builder 平台基于多语言、多物理域的特性,可以支持跨领域、跨学科的数字孪生和系统仿真。
Twin Builder 支持搭建整体模型架构和仿真模型,并进行仿真验证;同时可以与任何物联网平台连接,促进数字孪生体的灵活部署。Twin Builder平台可以辅助进行故障排查、系统改造升级、设备效能改善,也有利于企业根据反馈数据进行新产品的功能优化。
Ansys开发的Twin Builder平台在多个领域中有着丰富的实践经验。例如核能领域,在由法国跨国公共事业机构法国电力集团(EDF)主导的Connexity联盟推动的核能数字化转型活动中,实践团队利用Twin Builder进行方案创建、验证和部署,大大缩短了创建精确产品模型的时间。在泵加工行业,Twin Builder可以辅助操作人员实时监测加工流程,并及时修复、解决可能存在的问题,使生产安全性和生产效率得到大幅提升。
5. Altair:
One Total Twin
2022年,Altair推出了一个全面的数字孪生整体解决方案One Total Twin,该平台可以覆盖产品的全生命周期,集成了人工智能、大数据计算、物联网、智能数据分析等先进技术及知识,支持用户在云端、本地或即插即用的环境中接入平台,并为用户提供了多样化的仿真工具。以下对产品不同生命周期可用的工具进行介绍。
在预生产阶段,One Total Twin平台上配置了多种孪生工具,例如Inspire、Flux、Drive、PollEx、Altair Activate、HyperWorks、Compose、XLDyn、PSIM、Feko等,这些工具可以在产品方案制定、方案验证、产品实际性能预测等活动中发挥辅助作用。
在后期生产阶段,可以利用平台配置的孪生工具还原、仿真现实对象的运行情况(包括预期和非预期事件等),从而根据仿真结果改善交互环境,优化产品操作性能。该阶段可以使用的孪生工具主要有Altair Embed、HyperStudy、MotionSolve、Design Explorer、Vortex Studio、Panopticon等。
在产品使用阶段,运用平台中的孪生工具SLC、Altair RapidMiner、Monarch、Knowledge Studio和SmartWorks等,可以对产品在使用过程中可能存在的问题进行预测、分析,为产品运维提供支撑。
6. IBM:
Digital Twin Exchange
IBM 推出的数字孪生解决方案 Digital Twin Exchange 融合了人工智能、物联网等先进技术,能够为资产密集型企业提供可靠的数字孪生资源。
该方案的参与者包括 IBM、内容服务提供商和用户。其中,内容服务提供商可以为用户提供多样化的数字孪生资源(资产),这些资产通常有相应的定价;用户则是数字孪生资源的购买者,付费后可以下载、管理所得资产。Digital Twin Exchange 支持多种形式的数字孪生工具下载,包括 3D CAD 文件、物理对象仿真模型、场景仿真模型、物料清单、工程手册等。
IBM 的数字孪生方案在制造业、水利工程等多个领域发挥了重要作用。比如,在应用科技领域,利用该数字孪生方案能够提升工厂的自动化程度,减少工程师在产品更新迭代方面的业务量,为企业有效降低总成本,从而既满足企业的质量标准要求,又可以加快产品创新的速度;再如,IBM 与上海水利科技合作开发数字孪生水利工程系统,基于能够准确映射物理对象状态的数字模型和有限元计算模型,深入分析大坝及其围堰结构等数据,以实现对大坝结构变形情况的准确预测,并及时预警、反馈异常状态。
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