随着制造技术的不断升级迭代,理解这些工厂产线的孪生数据会越来越困难,虚拟数字化工艺与制造选配,对监控、决策人员的要求越来越高,同时伴随着的是评判与决策效率的降低。
这时我们有了两种解决方案:
1、 构建---,通过ai辅助进行评判与预测;
2、 让数字孪生体易懂,降低认知难度。
而很长一段时间内,ai虽然可以提供辅助的评判,轮船虚拟数字化工艺与制造选配,但决策依然需要“人”来做,决策的依据依然是对数据的认知,“人”成为了瓶颈。
如“---”规划指导文件中所说,我们需要基于数字孪生体实现工业现场---智能感知、进行生产过程优化、在线精密检测、生产过程精益---、生产设备故障诊断与预测性维护、残次品产生过程追溯与调优、复杂环境动态生产计划与调度、产线内外物流智慧协同等业务的开展,必然需要对工厂产线孪生数据的监控、分析、判断和预测,电力能源虚拟数字化工艺与制造选配,xr技术就自然的成为数字孪生的伙伴,成为“意识人体”通过认知“数字虚体”管理“物理实体”的桥梁。
我们通过xr技术,将数据库中的---数据,构建成一个“人”容易认知的、与工厂及产线物理形态一致的、虚拟的三维工厂,产品及物流在其中流转,使其与现实生产状态完全一致的同步运行,又或复现某个需要分析诊断的历史时段、预测某个未来生产情景,附加超现实的电气、信号、音频等可视化的链路展现,火车虚拟数字化工艺与制造选配,辅以数据图表,提供直观的监控、分析、判断和预测依据。
传统方式来讲,是通过定义一个工厂(通常称为母工厂)的制造流程来解决这些问题。一旦在该工厂产能提升,流程稳定,就可以将其应用于二级工厂。
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