前面的选手

自经济恢复正常后的挑战大流行,时髦的“数字双”(DT),具有挑战性的定义什么是“正常”,制造世界上获得推进力。虽然公司正在寻找解决方案,远程操作,较短的产品生命周期,大规模个性化和人类和机器人之间的相互作用在近距离,阿里•艾哈迈德·马利克博士,助理教授工业与系统工程,探讨了实用性的数字双胞胎在设计,开发和操作生产系统在工业设置。

马利克博士提出了数字Twin-based系统发展秒教员研究世博会

在最近的十年中,生产生态系统已经越来越多方面的,需要高度复杂的生物力学生产植物适应性,灵活和具有成本效益的行动。同时,传统上,工作人员一直在一个灵活的生产资源,人类劳动成本的不断增加规定一个新的制造模式,具有人机协作(HRC)。HRC可以扩展的自动化水平地区传统很难自动化。

“自动化存在消除人类需要做重复,低技能的工作。不可能没有人类智能工程师,监督、控制和修复自动化技术。然而,如果人类智能和自动化可以组合,创建一个手动流程的灵活性和效率之间的平衡和可重复性的机器,生产灵活性的优势,产品组合和重新配置可以是重要的,”马利克博士解释道。

随着行业的崛起4.0技术趋势,制造业自动化趋势是人性化机器人(即。cobots)为人类一起工作而设计的。然而,随着合作的程度增加,系统变得更加复杂,限制了cobots在劳动密集型的工业应用过程。因此,有必要探索数字双胞胎的潜在解决协作生产系统的复杂性。

“数字双是一个虚拟的对应一个物理机器人装配系统,是由“领先者”的验证和控制在其设计、建造和操作。作为一个数字表示的组件和一个物理系统动力学,DT启用虚拟化的发展,遥感技术和计算能力,”马利克博士说。

马利克博士的研究,集中在整体生命周期方法的数字双胞胎机器人装配系统,最初是在丹麦的工厂进行。研究人员组成的数字双模型HRC生产系统的两个相互联系的空间——物理和数字。数字空间是一个三维的虚拟表示形式共存的人类和机器人,而物理空间才是真正的生产系统组成的人类,机器人和其他硬件。HRC装配系统的有效性评估根据其潜在的敏捷,适应能力和安全的人类成员。

这项研究的结果强调观察从设计到运营的一个人权组织系统。

在设计阶段,数字的双胞胎被用来设计和选择装配系统对应的资源生产要求及其与系统的其余部分之间的关系。动态模拟显示,DT可以不断进化从手动同步数据自动和实时数据同步,从而使在系统级更大的实用性。

在运营阶段,DT的有效性已经被证明是事件驱动的仿真;直观的机器人编程;人类安全评估;生成对关键的行为日志的数据集成的传感器;和嵌入人工智能系统self-learned和根据其过去的经验做出决定。

“数字双的想法“领先者”会导致一个物理系统的优化行为通过创建时间准确的虚拟模型和模拟。每个变化介绍了生产参数的物理系统,新变量相应模拟来预测未来的行为,强调需要优化。可以可视化和评估行为没有任何经济损失或人身事故的风险,否则可能出现在现实生产中,”马利克博士补充道。

研究进行了不同的生产场地,LINAK和西门子等加美萨。2022年1月加入奥克兰大学万博ManBetX登录后,研究人员接到费斯托的格兰特SE & Co .公斤,一个德国的全球供应商的自动化技术和技术教育,探索数字双胞胎的可用性对系统开发的减少开发时间,复杂性和重构工作。

目前,马利克博士作为首席研究员参与正在进行的工作专注于数码双胞胎在汽车网络安全。此外,他与乐高正在形成一个新的项目,旨在研究基于人工智能的数字对未来智能制造的双胞胎。

马利克博士是开放新的合作和提供了研究助理doctorate-seeking个人的机会。感兴趣的人参与和支持他的努力可以达到他aliahmadmalik@www.zhongqiwg.com