由于虚拟现实技术还处于发展与应用的孕育期,我国在制造业领域的应用经验尚不充足,二者融合发展还面临一些问题。
一是应用场景和应用路径尚不清晰。国内企业对虚拟现实技术的特征、应用方法等缺乏基本了解与整体把握,对制造业各环节与虚拟现实技术的结合点尚不清晰,加之应用场景设计缺失,产业标准不统一,难以对工业技术与虚拟现实技术的融合应用形成明确的产业化引导,从而制约了应用范围的拓展。
二是我国制造业自身发展层级不高,致使新技术应用的效率成本难以平衡。目前应用虚拟现实技术的企业主要集中于航空、汽车、仪器仪表等制造行业,以及原型设计、精密加工等制造环节。我国的低端加工制造占比较大,数字孪生工厂解决方案,进入制造的行业和企业不多,涉及制造前端原型样机设计、流程仿真的,航空航天数字孪生工厂解决方案,导致企业的应用能力不足、应用意愿不强。
三是虚拟现实行业应用的供应链短板依然明显。除了在虚拟现实相关主控芯片、光学器件、传感器等方面存在共性短板外,远程协同数字孪生工厂解决方案,国内面向工业制造的增强现实模块化产品设计、操作维修、仿真训练等虚拟现实内容和应用供应---匮乏,缺乏应用开发工具和开发平台,系统集成能力不强。供应链的短板加大了行业融合应用的成本,---了推广进程。
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,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,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。
从概念开始,在设计、工艺阶段,人们创建了产品的研发数字孪生样机,基于此数字孪生样机可以制造出实体产品,形成产品设计数字孪生;在制造和交付客户运营维护阶段,实体产品在物理运行过程中的数据信息可以映射到设计数字样机模型上,形成产品运营数字孪生。
而面向工厂产线,除了产品制造过程的孪生数据外,还集合了生产设备、加工制造、物料流转、生产管理等多个维度的数字孪生数据,共同构建了一个复杂、多、多学科、相互干涉影响的数字孪生体。
远程协同数字孪生工厂解决方案-北京和远科技公司由北京和远科技有限公司提供。北京和远科技有限公司是北京 北京市 ,软件开发的见证者,多年来,公司贯彻执行科学管理、---发展、诚实守信的方针,满足客户需求。在北京和远科技---携全体员工热情欢迎---垂询洽谈,共创北京和远科技美好的未来。
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