Tháng Một 18

Tesla và Apple đã sử dụng Digital Twin để phát triển sản phẩm như thế nào ?

Digital Twin

0  comments

Làm thế nào các nhà lãnh đạo công nghệ đang sử dụng công nghệ trong việc phát triển sản phẩm ?

Nếu bạn đang đọc bài này trên iPhone, điện thoại của bạn có khả năng đang thu thập dữ liệu và gửi cho Apple để phân tích. Với mỗi lần chạm và vuốt trên hàng tỷ iPhone trên thế giới, Apple hiểu rõ hơn về thành phần phần mềm nào hoạt động trơn tru và phần nào không. Cứ sau vài tuần, Apple lại áp dụng những hiểu biết mà họ đạt được từ dữ liệu này để cập nhật phần mềm trên mọi thiết bị đang sử dụng. Như bạn đã biết, Apple không phải là công ty duy nhất thực hiện điều này, hành vi này là phổ biến trên toàn thế giới công nghệ. Thu thập và phân tích dữ liệu mở rộng là một phần lý do khiến Apple và các hãng khác có thể phát hành các sản phẩm tốt hơn từng năm trong hơn một thập kỷ. Bây giờ, hãy tưởng tượng nếu thực hành liên tục thu thập dữ liệu hiệu suất và áp dụng nó vào phát triển sản phẩm được áp dụng cho mọi sản phẩm. Đây là mục tiêu cuối cùng của Internet of Things (IoT) và Song sinh số – Digital Twin  .

Song sinh số – Digital Twin là các biểu diễn kỹ thuật số chi tiết, dựa trên dữ liệu của các sản phẩm trong lĩnh vực này. Khi nhiều sản phẩm được trang bị cảm biến, các nhà sản xuất có khả năng thu thập dữ liệu trong bộ đôi kỹ thuật số, cho phép phân tích thời gian thực về hiệu suất và điều kiện sản phẩm. Bằng cách tổng hợp dữ liệu từ các Song sinh số – Digital Twin của tất cả các sản phẩm của họ trong lĩnh vực này, các nhà sản xuất có thể đạt được thông tin chi tiết về hiệu suất ở quy mô không giống với iPhone và các thiết bị điện tử tiêu dùng khác.

Các công nghệ kích hoạt Digital Twin

Trường hợp điển hình, Tesla tạo ra một song sinh số của mỗi chiếc xe mà họ bán ra. Cảm biến từ hàng ngàn chiếc xe liên tục truyền dữ liệu vào mô phỏng của mỗi chiếc xe trong nhà máy, nơi Trí tuệ nhân tạo (AI) diễn giải dữ liệu và xác định xem một chiếc xe có hoạt động như dự định hay nếu nó cần bảo trì. Đối với nhiều vấn đề bảo trì, việc tích hợp phần mềm của Tesla rất kỹ lưỡng đến mức có thể khắc phục các sự cố bằng các bản cập nhật phần mềm, ví dụ, điều chỉnh hệ thống thủy lực để bù cho một cánh cửa đóng lại lớn tiếng. Bằng cách hợp nhất AI và IoT, Tesla có thể liên tục học hỏi từ thế giới thực và tối ưu hóa từng chiếc xe của mình, trong thời gian thực. Tesla là một mô hình tuyệt vời cho những gì có thể khi một phương pháp tiếp cận kỹ thuật số được đưa vào phát triển và sản xuất sản phẩm. 

Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu Song sinh số – Digital Twin có thể vượt ra ngoài việc bảo trì dự đoán và cập nhật phần mềm? Điều gì sẽ xảy ra nếu, ngoài việc tối ưu hóa các sản phẩm trong lĩnh vực này, Song sinh số – Digital Twin có thể được sử dụng để tối ưu hóa thiết kế của các sản phẩm trong tương lai? Điều này có thể sớm có thể với thiết kế đa thế hệ các sản phẩm. Thiết kế sáng tạo là một công nghệ CAD Aided Design (CAD) phát triển trong đó AI được áp dụng để tối ưu hóa các thiết kế cơ học cho các mục tiêu được chỉ định bởi nhà thiết kế. Vì hiện tại nó hoạt động, các nhà thiết kế sản phẩm chỉ định thủ công các thuộc tính vật liệu, điều kiện biên và lực dự kiến ​​sẽ tác động lên phần tại các điểm tiếp xúc của nó. AI sau đó tối ưu hóa thiết kế cho các tham số do nhà thiết kế đặt ra. 

Khi kết hợp với Song sinh số – Digital Twin , thiết kế tổng quát có thể tối ưu hóa các thiết kế dựa trên các điều kiện trong thế giới thực của sản phẩm trong lĩnh vực này. Tổng hợp dữ liệu trực tiếp từ hàng ngàn sản phẩm trong lĩnh vực này, Song sinh số – Digital Twin có thể mô phỏng hiệu suất và điều kiện mà sản phẩm trung bình phải đối mặt trong toàn bộ thời gian tồn tại của nó, với độ chính xác trong thế giới thực. Được trang bị dữ liệu này, AI thiết kế rộng rãi sau đó có thể tinh chỉnh thiết kế sản phẩm và mô phỏng hiệu suất trọn đời của nó trong điều kiện thực tế cho đến khi đạt được giải pháp tốt nhất thỏa mãn mục tiêu của nhà thiết kế.

Với điện toán đám mây hiệu năng cao, một loạt các mục tiêu có thể được tối ưu hóa với thiết kế tổng quát. Tùy thuộc vào sản phẩm, bộ phận hoặc trường hợp sử dụng, nhà thiết kế có thể sử dụng AI để tối ưu hóa bộ phận của họ để kéo dài tuổi thọ, duy trì sức mạnh, giảm trọng lượng, duy trì trong ngưỡng truyền nhiệt hoặc hạn chế kéo. Các thiết kế cũng có thể được tối ưu hóa cho các kỹ thuật sản xuất khác nhau, cho phép các nhà sản xuất tạo ra các thiết kế có thể được sản xuất bằng thiết bị họ đã có, cho dù đó là đúc, phay hoặc đùn. Nhưng nói chung tối ưu hóa các bộ phận cho sản xuất có lẽ có giá trị nhất khi tối ưu hóa cho sản xuất bồi đắp . 

Các thiết kế thế hệ hiệu quả nhất thường được tạo thành từ hình học hữu cơ phức tạp, khó sản xuất nếu không có sản xuất bồi đắp . sản xuất bồi đắp cũng cung cấp thêm tính linh hoạt, cho phép in theo yêu cầu mà không cần trang bị lại đáng kể. Người ta có thể tưởng tượng một kịch bản trong đó một nhà sản xuất xe máy theo mô hình của Tesla và trang bị cho xe máy của họ hàng tá cảm biến được kết nối v

Phát triển sản phẩm mới bằng Digital Twin

ới Song sinh số – Digital Twin . Khi một bộ phận bị hỏng trên một chiếc xe đạp, người lái xe sẽ đưa nó vào cửa hàng để sửa nó, trong đó dữ liệu hiệu suất trong bộ đôi kỹ thuật số của chiếc xe đạp có thể thông báo cho bộ phận thay thế được thiết kế chung, được thiết kế riêng cho chiếc xe đạp đó. Thay vì đặt hàng một bộ phận thay thế và chờ đợi nó đến, cửa hàng có thể in 3-D bộ phận thay thế thế hệ ngày hôm đó.

Các ví dụ mà bài viết này trích dẫn có thể đã được giới hạn trong các phương tiện, nhưng thiết kế chung và Song sinh số – Digital Twin có thể phối hợp hài hòa để cải thiện kiểu dáng công nghiệp trong các ngành công nghiệp – từ tua-bin gió cho đến toàn bộ tòa nhà. Trong một khung cảnh kiến ​​trúc, các thành phần cấu trúc của một tòa nhà chọc trời có thể được trang bị các cảm biến để đo lường tác động sau trận động đất. Với thiết kế tổng quát, dữ liệu này có thể được sử dụng để xây dựng các tòa nhà chọc trời mạnh mẽ hơn trong tương lai.

Phát triển sản phẩm luôn được thúc đẩy một phần bởi phân tích các sản phẩm hiện có. Khi các cảm biến IoT trở nên phổ biến hơn, các Song sinh số – Digital Twin và thiết kế tổng quát sẽ trao quyền cho các nhà sản xuất hiểu được hiệu suất của sản phẩm ở quy mô chưa từng có và tự động áp dụng những hiểu biết này để xây dựng các sản phẩm tốt hơn, đẩy nhanh tốc độ đổi mới cho doanh nghiệp.

Tác giả : Jesse Coors-Blankenship là phó chủ tịch cao cấp về công nghệ tại PTC .

Rate this post

Chủ đề liên quan:

Hệ điều hành dành cho IoT tương lai

Hệ điều hành dành cho IoT tương lai

Trí tuệ nhân tạo AI

Trí tuệ nhân tạo AI

Tìm hiểu lịch sử hình thành và phát triển của API

Tìm hiểu lịch sử hình thành và phát triển của API
{"email":"Email address invalid","url":"Website address invalid","required":"Required field missing"}
>