以设计为源头的数字孪生工厂建设研究

通过对国内外数字孪生工厂建设现状的分析,提出中国数字孪生工厂建设存在的问题。重点研究了炼化工厂实现工程建设期数字化交付和生产运维期数字孪生工厂建设无缝衔接的最佳实践路径,提出了从设计源头打造孪生工厂数据底座,着力开发工艺机理模型和数据机理混合模型,构建数字孪生体;应用机器学习算法实现了工艺指标、效益指标的快速预测和生产优化。通过搭建专家诊断与决策支持平台,为用户提供远程决策支持服务。

铸造行业数字化转型打造数字孪生工厂

数字化转型是铸造行业发展的必然,本文论述了铸造行业数字孪生工厂的建立过程。通过分析数字孪生工厂框架,物理工厂层使用传感器、条形码、视觉等技术实现现场数据的收集转换;搭建工业网络和数据库,实现数据的传输以及存储;对生产辅助系统的数据进行关联运算,建立工厂三维模型实现数据导入,打造数字孪生工厂,实现用数据化和可视化支持敏捷制造、创造价值。

点云数据采集在数字孪生工厂三维建模中的应用

点云数据的获取使数字孪生工厂完美的解决了改造线体中虚、实线体有差别的情况,详细介绍了点云数据的采集及其在数字孪生工厂中的三维建模。通过点云扫描技术对生产线进行全方位扫描,经过处理得到的点云模型可以用来进行数字孪生工厂的建模,如果有必要可以逆向工装夹具模型。点云数据在数字孪生工厂中得以有效应用。

面向智能制造的数字孪生工厂构建方法与应用

根据制造业工厂发展现状,通过对数字孪生技术在制造业智能生产的重要作用阐述,就面向智能制造的数字孪生工厂构建方法以及应用提出几点看法。

建设数字孪生工厂,实现高线厂三维可视化管理

通过对产线、设备3D建模,按照1:1比例建设高线厂数字孪生工厂,“应采尽采”生产过程各工业控制数据、各设备生产状态数据、产线工艺物料跟踪数据等多方面数据,进行实时监控和智能分析,实现对生产现场三维可视化管理。

基于数字孪生的工厂三维可视化监控平台研究与实现

本文着眼于“基于数字孪生的工厂三维可视化监控平台研究与实现”,通过研究数字孪生工厂三维可视化理论、关键技术以及监控平台的设计与实现,提出了数据采集、虚拟场景构建和后台程序开发等关键步骤。运用文献研究法、调查研究法和系统设计法,本项目将工厂现实场景虚拟化,实现了从物理工厂到虚拟工厂的动态映射,以及实时监控工厂生产过程和设备运行状态的能力。该平台不仅提升了运维能力,还降低了生产和运维成本,为工厂管理者提供了快速准确的数据支持和决策依据。

以智能制造为导向的数字孪生工厂构建方法与应用

随着数字化技术的不断发展和智能制造理念的深入推进,数字孪生工厂作为数字化转型的重要组成部分,成为提升生产效率、优化管理决策的重要手段。文章从数字孪生的概念与内涵出发,分析了传统工厂面临的问题,提出了面向智能制造的数字孪生工厂构建方法与应用,并结合实例展示了数字孪生技术在工厂智能化转型中的应用效果。

数字化交付技术在低碳冶金项目中的应用

随着全球环保意识的增强和低碳经济的发展,低碳冶金工程已成为一个研究的热点。而数字化交付不仅能够提高工程效率和质量,还能够有效地减少碳排放和资源消耗。因此,将数字化交付技术应用于低碳冶金工程中,对于实现低碳经济和绿色发展具有重要意义。本文旨在探讨数字化交付技术在低碳冶金工程中的应用,包括数字化模型的建立、数字化交付规定和数字化交付技术对于低碳冶金工程的优化效果等方面。通过对数字化交付技术在低碳冶金工程中的实践和研究,可为相关行业提供技术参考和实践借鉴,同时也为低碳经济和绿色发展做出贡献。

制造企业数字孪生生态系统的研究与应用

目前,很多制造企业构建了数字孪生工厂,用于工厂规划、仿真优化及实时监控,但是领域单一、周期短暂的数字孪生系统并不能完全体现制造企业实施智能制造所需的物理与信息世界交互共融理念。针对该问题,从制造企业数字孪生系统构建需求视角,提出制造企业数字孪生生态系统的概念、种群构成及内涵与特征。进而结合数字孪生技术的特点,研究了制造企业内数字孪生系统3个种群的构建过程与方法和3个种群之间的交互配置与动态演化过程。最后,结合某液压缸工厂智能化升级案例对所提出的制造企业数字孪生生态系统构建和演化进行了验证,证明了其能有效地提高制造企业的制造柔性和智能化程度,并能缩短产品研发周期,满足用户对高品质产品的个性化需求。

智能自动化技术推动石油化工企业数字化转型升级

通过分析我国石化工业在未来5~15年的发展趋势与挑战,聚焦石化企业对数字化转型升级的重大需求。剖析了当前石化企业在信息感知和集成、数据挖掘与分析、生产运行、经营决策和安全环保能效等层面存在的主要问题。首先,提出了基于新一代信息通信技术、物联网、大数据、云计算和人工智能等前沿发展技术,并结合过程自动化技术而产生的“智能自动化”新概念。其次,从工程角度出发,提出了如何利用智能自动化技术,从工程、生产、管理以及营销全过程,优化推进以集约化、高效化、绿色化和智能化为目的的石化企业数字化转型升级的愿景目标、特征和路径。第三,采用需求驱动、应用驱动、问题导向的分析思路,进一步论述了当前亟须研究解决的五大核心工程技术问题,即:①以工业大数据平台为基础的智能工程数字化交付——数字孪生工厂;②生产与运营全过程信息智能感知与集成;③生产过程全流程协同控制与操作优化;④知识驱动的生产过程计划调度优化与经营管理决策;⑤基于自主感知与融合知识的过程风险智能化管理。最后,对智能自动化技术的应用与发展趋势提出了建设性意见。