元宇宙开启智能制造新场景 数字孪生多元化赋能成标配-尊龙凯时ag旗舰

数字孪生

元宇宙开启智能制造新场景 数字孪生多元化赋能成标配

上证报中国证券网讯 随着各行各业加快数字化转型升级,工业元宇宙正被越来越多人视为智能制造的未来形态。在3月25日至29日举办的ieee vr 2023大会的元宇宙智能制造分论坛上,工业元宇宙带动智能制造降本增效、数字孪生赋能智慧工厂建设等话题备受业内人士关注。

上证报中国证券网讯 随着各行各业加快数字化转型升级,工业尊龙凯时ag旗舰正被越来越多人视为智能制造的未来形态。在3月25日至29日举办的ieee vr 2023大会的元宇宙智能制造分论坛上,工业元宇宙带动智能制造降本增效、数字孪生赋能智慧工厂建设等话题备受业内人士关注。

赋能智能工厂建设

“工业领域将实现与元宇宙的深度融合。”上海市多媒体行业协会秘书长明豪侠表示。

工业元宇宙将xr、ai、云计算、数字孪生等技术与实体工业经济深度融合,是一种新型基础设施、应用模式和工业生态。通过虚实空间联动,工业元宇宙可以构建覆盖全产业链、全价值链的全新制造和服务体系,以降低成本、提高生产效率,并促进技术创新,助力工业高质量发展。

“对制造业企业而言,元宇宙不再是‘空中楼阁’,而是能大幅提高制造能级的新技术。”明豪侠说。

明豪侠介绍,宝马汽车平台搭建的虚拟工厂,模拟精度高,实时运算强,能够1:1实时模拟宝马的线下工厂,让全球设计师、工程师和专家能通过虚拟空间实现同场景下的协作,共同开展产品的规划、设计和模拟等复杂工作,甚至实现整套产品的设计开发。工作人员则可通过虚拟工厂了解车上零部件、机械臂组装配件、机器人配送物料等具体情况。

“通过虚拟工厂的设计,宝马汽车的生产效率较原先提高了30%左右。”明豪侠说,宝马拟在全球建立31家数字化工厂,其中包括沈阳宝马汽车生产线的数字版本。此外,空客、波音、霍尼韦尔、小米,以及许多中小型企业纷纷采用元宇宙技术打造智能制造工厂。

会上,作为智慧工厂的支柱性技术,数字孪生受到热议。数字孪生是把传感器采集到的物理空间实时数据和历史数据,通过数字化的方法抽象到虚拟空间的数字模型。通俗来讲,数字孪生即创建和物理实体等价的虚拟体或数字模型。数字孪生模型的仿真分析贯穿从产品设计、产品设计仿真、加工工艺仿真,到生产过程仿真、产品维修维护的全生命周期。

随着大数据与ai、云计算与边缘计算、物联网、数字仿真与模拟等技术的发展,数字孪生逐渐从工业应用领域扩散到以城市应用为代表的领域,被广泛应用于自动驾驶模拟、城市规划治理、智慧城市大脑等领域。“公司为北京冬奥会的数字孪生场景提供支持,通过鸟巢数字孪生解决了开幕式和比赛当天管理运营和交通调度等问题。”上海相数总经理周冰说。

应用场景不断增加

“未来的智能制造,数字孪生是标配能力。”叠境数字副总裁石志儒表示,对于高端制造业,无论是卫星、星链、发动机还是智能船舶,都需要数字孪生全生命周期赋能。

会上,嘉宾们展示了数字孪生在智能制造中丰富的应用场景和应用模式。数字孪生在仿真、虚拟验证、可视化等方面展现应用价值的同时,在产品设计规划、运行监测、智能管控、故障预测与诊断、设备健康管控等领域发挥的作用日益显著。此外,随着技术不断迭代,智慧城市、智慧工厂和自动驾驶等应用场景越来越多。

“数字孪生的应用场景可以分为三大类。”石志儒介绍,一是产品数字孪生,产品化数字孪生为工业产品全生命周期提供管理和支持;二是工厂数字孪生,其为工厂提供从工厂设计、虚拟动线、人机交互、工艺生产流程、协同仿真到工厂运营的全生命周期支持;三是生产数字孪生,可帮助企业优化管理,协同整个供应链。

石志儒描述了一幅数字孪生应用场景图:国家会展中心集中隔离点数字孪生指挥舱中,500多台机器人基于高精度三维底座实现位置信息实时反馈,在空间中接受指挥调度,形成了一只无人方舱运营小分队。

“未来,在工业制造中协同创新、协同设计将面对更加复杂的工业品类,以及更加高端的智能制造应用场景。”石志儒表示,面向未来的工业产品,特别是几十万个零部件或上万个工艺流程的设计协同,数字孪生能提供打破传统工业软件隔阂的数字总线,帮助不同部门协同创新。

借力各种元宇宙相关技术,数字孪生的应用边界不断拓宽。“端云协同可以帮助用户感受到ar游戏导航导览、工业数字孪生、城市数字孪生等应用带来的便利。”商汤科技研究总监姜翰青表示,公司将虚实融合效果以高真实感渲染的方式通过云端呈现给用户,帮助用户进行商场导航、实景小游戏等,减轻了用户移动端设备的运行压力。

元宇宙技术相互叠加,相互赋能的同时,也有技术需要进一步完善。“计算机视觉是智慧城市、智慧工厂、自动驾驶等领域的底层技术之一,它能帮助识别人物、场景,为元宇宙创造更智能更具有沉浸感的视觉交互体验,手势识别等交互都需要计算机视觉支持。”国家虚拟现实创新中心(青岛)总经理严小天表示,目前,计算机视觉技术还存在很多痛点,如算法开发难、周期长、人力成本高。未来,计算机视觉技术将朝着轻量化、低成本的方向发展,并实现云边协同。(王墨璞嘉)

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