数字孪生搞设备运维，到底怎么玩？

搞运维的人最头疼的事情是。设备出现了故障, 维修却跟不上, 停机造成的损失还很大。现在, 好多人都在问。数字孪生到底可不可以解决这些问题。答案是。能, 不只是能, 而且效果特别显著。

有一种情况是, 一台物理设备, 被在电脑之中, 以1:1的比例, 复制出一个虚拟的东西, 并且将实时的全部数据、状态以及运行参数, 都实现同步。在这种状况下, 你并不需要亲自前往现场, 就能够知晓设备是否存在即将快坏掉的地方, 以及哪里的效率比较低。这并非仅仅只是一个概念, 而是实实在在已经落地的事物。

数字孪生在设备运维里到底能干点啥？

简而言之, 数字孪生所具备的, 乃是为设备赋予了一种类似“透视眼”这般的能力, 以及一种仿若“预知未来”的本领啦。

进行实时监控, 不是依靠人眼盯守。传统的运维方式借助巡检, 然而人一旦疲惫就极容易出现遗漏。数字孪生无论何时都对设备予以盯视, 针对温度、振动、电流、压力, 只要其中任何一项呈现异常便即刻发出警报。就连屏幕你都无需查看, 系统会径直将消息推送至你的手机上面。

对故障进行预测, 而不是等设备坏掉之后才去修理, 这乃是最为厉害之处。凭借历史数据以及AI算法, 数字孪生能够告知你, 这台电机在再过72小时的时候有可能会过热, 应当赶快进行处理。这便是所谓的预测性维护, 并非是在设备坏了之后才去修理, 而是在设备尚未坏掉之前就进行修理。

去进行模拟演练, 而不是拿着真实设备来练习操作。你要是想尝试探究更换一个零件后是否会出现问题, 那么直接在数字孪生环境里运行一遍模拟, 相应的结果便会立刻呈现出来。对于在真实设备上不敢开展的操作, 在虚拟世界里能够随意去做。

数字孪生设备运维的核心能力有哪些？

高精度的数据映射, 物理设备之上的传感器所产生的数据, 能够达至毫秒级别的同步, 从而进入数字孪生体之中, 并且将误差控制在百分之一以内, 要是没有这样的一个基础存在, 那么后续的所有内容都不过是毫无意义的胡言乱语罢了。

AI故障诊断模型, 并非单纯依据阈值来判断, 而是借助深度学习对设备运行模式予以分析, 从而识别出其中的微小异常。举例来说, 在轴承磨损处于初期阶段时, 其振动频率会产生变化幅度为0.5Hz的情形, 这种变化人类根本无法感知到, 然而AI却能够做到。

对于设备而言, 存在着一种全生命周期管理模式, 它涵盖了设备从出厂开始, 直至报废的整个阶段, 在此其中, 所有的维修记录, 以及零件更换情况, 跟运行数据, 全部都在数字孪生里面。而且, 无论何时只要您查看, 都能够获悉这台设备在过去三年里的所作所为。

采用远程协同操作这种方式, 专家无需前往现场, 借助戴上的AR眼镜去查看数字孪生, 进而能够指导一线工人该如何维修, 其带来的效率提升并非只是一倍或者两倍这么简单。

数字孪生和传统运维、智能运维有啥区别？

经常会有的问题提出: 数字孪生究竟是不是等同于3D模型? 答案绝对是否定的。3D模型仅仅只是一个外壳而已, 然而数字孪生却是具有生命力的, 它具备数据, 有着逻辑, 能够进行计算, 还能够做出预测。你拿着一个三维动画去欺骗谁?

常见的问题是, 小企业可不可以使用呢? 是可以使用得。当下存在着轻量级数字孪生平台, 并不需要自身去搭建服务器, 采用SaaS模式按月份进行付费。先以一台关键设备开启试点, 当效果呈现出来之后再进行铺开。千万不要一开始就想着弄全厂, 步子迈得过大是容易扯到蛋得。

不同行业怎么用数字孪生搞设备运维？

制造业领域, 生产线上的机器人以及CNC机床, 是最易于出现故障的存在。数字孪生具备能够监控主轴温度、刀具磨损状况并且提前发出预警的能力。某汽车工厂在运用了该技术之后, 非计划停机时间降低了40%。这并非是在吹嘘, 乃是公开的数据。

能源领域之中, 风电场的风机处于偏远之地, 光伏电站的逆变器也位于偏远地点, 派人前往维修一次成本高达上万, 而借助数字孪生远程诊断, 百分之八十的故障能够通过远程得以解决, 只有出现大问题之时才会派人前去。

专门用以医疗的行业领域当中: 有着CT机、还有核磁共振设备, 每一台的价格都高达几千万。一旦处在停机的状态哪怕仅仅一天, 对于医院而言所造成的损失也是极为巨大的。通过借助数字孪生技术来实现对核心部件状态的实时监测, 能够提前去安排保养工作, 如此一来设备的可用率便从原本的95%达到了99.5%。

数据中心里, 服务器出问题不行, 空调出问题不行, UPS电源出问题也不行。数字孪生通过模拟热流分布, 进而优化空调运行策略, 结果电费节省了15%, 设备寿命也得到了延长。

总结一下

设备运维搞数字孪生, 并不是未来才出现的趋势, 而是当下就能够着手去做的事情。它会促使你从那种处于被动状态的“救火”情形, 转变为主动去进行“防火”的状态, 还要从依靠着经验去猜测, 转变为依据数据来进行计算。刚刚开始投入的时候确实是存在一定门槛的, 可是算一算这样一笔账: 一次出现的并非是按照计划进行的停机所造成的损失会达到几十万, 一年节省下来的资金足够用来购买好几套系统。

不要继续等待了, 先选取一台起着关键作用的设备展开试点工作, 当运行顺畅之后你就会发觉, 这个东西实在是非常不错。