數字孿生

數字孿生是一種將生產過程中的各項數據,如生產計劃,設備狀態,產品指標等整合后,創建一個與生產系統完全匹配的虛擬化模型的技術。它可用于設備故障的預測、生產過程的優化、生產計劃的調整,將更好的提升生產效益和節約生產成本。

數字孿生的兩個關鍵要素是動態仿真的模型和反映系統實時狀態的數據。結合這兩項,數字孿生技術能夠重現整個生產過程,并以一種避免產生危險的虛擬仿真方式來訓練算法,從而更好的實現生產的優化調整和節約資金成本。

設備故障的預測

借助數字孿生技術,虛擬化模型能將生產的實時數據直接輸入到仿真系統中,這有助于仿真系統了解生產中出現的各種問題并預測設備性能和壽命。在設計了數字孿生模型之后,系統將生產設施中的數據連接到監控和數據采集系統(SCADA)。這些數據能使數字模型同步更新實際工廠的生產狀態,從而使系統能提前預測設備故障。

生產過程的優化

數字孿生技術還創建了一種虛擬智能決策系統,可作為生產過程管理工具。該智能決策系統為可能出現的生產情況尋求最佳優化途徑,為了更好的調整生產過程,虛擬智能決策系統使用了基于啟發算法的嵌入式模型。可以避免不必要的操作和可能出現的事故和危險,實現優化生產,并保障生產在計劃之中進行。

生產計劃的調整

通過定制化深度學習包的輔助,智能決策系統還可以不斷地進行AI學習。在學習過程中,系統將所有交互信息存儲在訓練的模型之中,并通過探索新策略來發現更好的優化方法。每次實現優化后,參數布局都會隨機變化,然后重新啟動仿真。仿真的豐富經驗使系統最終可以針對任意實際生產情況推斷出最佳決策。經過訓練后,系統可以有效地完成生產計劃的調整,并且該調整將符合當前的實際生產條件。


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