传感器|工厂数字孪生技术的应用霍尔效应|自动化

传统大型制造企业的设备资产分散在各个车间乃至异地工厂中，往往需要设备管理人员定期现场巡检，不仅费时费力、效率低下，而且以事后被动维护为主。工业互联网平台能够快速实现设备互联，使设备维护人员能远程访问、监控、管理、诊断和解决现场设备资产的问题，并在影响设备/产线正常运转前采取修正措施。

1. 设备数字孪生
生产设备数字孪生是产品数字孪生的典型应用之一，通过建立设备三维模型，采集设备关键性能参数，实时监控设备运行，并基于运行数据进行预测性分析，降低设备非计划停机率。设备数字孪生的核心和难点是在设备数字模型的基础上构建设备机理模型和仿真分析模型。设备数字孪生除了可以实现远程监控和预测性维护以外，还可以结合AR技术在现场进行设备实时状态监控、设备点检和现场维修指导等。
2. 产线数字变
【传感器|工厂数字孪生技术的应用】生产线数字孪生是一种流程数字孪生，将产品生产、装配流程以数字化形成呈现，以工位为基础汇聚本工位相关的人、机、料和产品等相关数据，并驱动数字化装配流程的运作，便于实时、动态监控产线运行状态，实现生产装配过程的可视化及生产现场问题的实时预警。
3. 工厂数字孪生
工厂数字孪生相对产品数字孪生来说要复杂得多，实现技术也较为复杂，包括工厂3D建模技术、机理模型和机器学习模型技术的融合等；还需要保证系统的低延时和高性能，以支撑海量实时数据的分析运算，并实时驱动高保真工厂数字模型的运转。
另外，工厂数字孪生大规模推广应用还需要解决通用性和可扩展性问题，大量的工业机理模型和工业知识需要沉淀形成通用模型库和知识库，否则大部分企业无法承担昂贵的建设和维护费用。
工厂/产线级别关键要素的数字孪生则是立足于整个产线或工厂，将其中的关键要素如关键生产设备、AGV等以3D模型形式构建局部的工厂数字模型，结合设备实时数据可监控工厂或产线的实时运行状态和关键性能指标。这种数字孪生与3D、半3D数字孪生的最大区别在于有没有工厂/产线的3D模型，其他功能的区别基本不大。考虑到性能和实时性的问题，这种数字孪生尚无法实现利用实时数据来驱动设备运动，工业机理模型和机器学习模型上的应用也不足。
虽然目前的工厂数字孪生尚存在不足，但是国际先进企业和科研机构已经纷纷投入工厂数字孪生技术的研究和应用，并且已经取得了一定成效。相信随着数字技术的快速发展，真正的工厂数字孪生必将触手可及。