车间产线数字孪生
构建孪生场景,对车间产线要素进行完整、鲜活的呈现,整合IOT数据、三维模型、AI算法数据等多源异构数据,建设车间产线数字孪生。实现物理世界与数字世界的打通,提升车间设备的多维感知能力、智能预警能力;构建监测+仿真+预警体系,打造数据全融合、状态全可视、事件全可控的智能制造数字孪生系统。
车间产线现状&痛点
  • 管理系统分散、数据隔离
    传统工厂业务繁多,不同企业研发应用的智能信息化管理系统标准不统一,导致企业管理系统分散、数据隔离,相互之间难以融合,统计分析成为企业监管障碍
  • 设备种类繁多,难以互通
    由于工厂现场设备种类繁多,工业通信协议七国八制,互相之间难以做到开放和兼容,使工业设备互联互通成为一大难题
  • 设备台账记录混乱,精确率低
    生产任务的同时需要根据实际任务情况填写多种工单,工单根据实际情况需要相关部门逐步审批,手工填报、线下通信,审核慢、效率低
  • 故障预警能力缺失,人力损耗
    整体产线设备没哟统一量化监管,未能形成智能研判的AI分析系统,对将要发生的故障问题进行提前预警,只能每台设备派驻专门人员监测,人力成本严重浪费
解决方案
以数据为轴激发企业智慧化进程,加强信息管理和服务,清楚掌握生产流程
  • 产线孪生
  • 故障性预测
  • 实时动作同步
  • 处置预案

  • 车间产线孪生

    真实动态还原设备以及重点部位工艺,统计包括设备的故障率、告警数据,结合三维模型进行数字孪生告警预警状态。

  • 线体自动化巡游

    平台提供三种模式进行巡游,分别为监控巡游、云巡游、自主漫游,巡游过程中若发现存在安全隐患时,当接收到异常信号时,基于生产线仿真模型,在模型中直接快速、高亮闪烁的方式展示告警标识。


  • 设备动作同步联动和仿真

    孪生车间范围内的各类作业位置,点击作业位置,视角自动下钻至对应的作业流程视角,展示生产线工序实时动态,同步产线各设备运行及物料流转状态。

  • 设备故障性预测

    PHM故障性预测,基于PLC数据与电流分析,内嵌智能诊断算法算法,实现设备复杂多变工况下的监控状态、立体监测、精准报警、故障诊断、预测维护。


  • 故障处置图谱

    通过AI知识图谱技术,对故障预测与警告的问题进行只能挖掘, 分析关键因子,结合互联网与维护手册等数据来源进行关联性分析,智能推送问题处置预案。

成功案例
助力企业通过数字孪生可视化 更便捷的认知和管理现实世界
  • 数字政府
  • 智慧园区
  • 智慧水利
  • 智慧交通
  • 智能制造
  • 智慧能源
  • 智慧农业