디지털 트윈 혁명으로 생산 중인 3D 매핑

디지털 트윈 혁명은 프로덕션에서 D 매핑으로 일어나고 있습니다
디지털 트윈 혁명으로 생산 중인 3D 매핑

기술 대기업 Mitsubishi Electric은 인더스트리 4.0 솔루션 중 하나인 디지털 트윈 애플리케이션과 동기화된 디지털 및 실제 생산을 가능하게 합니다. 새로운 산업 시대의 거의 모든 분야에서 선호되는 디지털 트윈 애플리케이션으로 글로벌 경쟁의 속도에 맞춰 기업을 조정하는 이 회사는 가상 환경에서 생산 및 시스템의 전체 수명 주기를 추적할 수 있도록 합니다. 디지털 환경으로의 생산 통합이 증가함에 따라 디지털 트윈 기술에 새로운 기술을 추가하고 기업에 비즈니스 결과를 지시하고 비즈니스 성과를 높이며 비용을 절감할 수 있는 기회를 제공하는 Mitsubishi Electric은

물리적 개체 또는 시스템을 시뮬레이션할 수 있는 3D 모델링된 디지털 사본으로 정의되는 디지털 트윈 애플리케이션은 제조 세계의 새로운 전환점을 나타냅니다. 이 점을 출발점으로 삼아 Mitsubishi Electric은 디지털 트윈 기술로 다양한 영역을 가장 적절하게 표현하기 위한 알고리즘, 행동 모델 및 시뮬레이션 모델을 제공합니다. 디지털 트윈 시뮬레이션의 설계 프로세스를 단축하고 시뮬레이션 정밀도를 더욱 향상함으로써 회사는 행동 분석을 기반으로 포괄적인 관점을 위한 공간도 만듭니다. 예를 들어, CNC 머시닝 센터의 가공 사이클에서 계획된 또는 이미 존재하는 객체에 대한 특정 동작 패턴을 도출할 수 있는 Mitsubishi Electric의 애플리케이션은 사용자가 3D 시각화를 통해 기계의 내부 작동을 쉽게 이해할 수 있도록 합니다. 이러한 방식으로 개별 요구 사항에 따라 설계자가 매우 유연하게 자유롭게 작업할 수 있습니다.

Mitsubishi Electric의 디지털 트윈 애플리케이션은 개발자뿐만 아니라 공장 및 공장 관리자를 위해 다양한 영역에서 프로세스를 디지털화합니다. 사용자는 필요에 따라 해당 디지털 트윈 플랫폼에서 디지털 모듈식 시스템의 특정 도구 세트를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 설계 엔지니어는 프로토타입이 아닌 디지털 개발 환경에서 새로 개발된 기계의 성능을 테스트할 수 있습니다. 시뮬레이션 및 행동 분석을 기반으로 예상되는 재료 병목 현상, 예측 가능한 장비 고장 또는 제품 품질 저하와 같은 매개변수를 감지할 수 있습니다. 가장 중요한 것은 서비스 및 유지 관리 계획을 통해 예측 유지 관리를 수행할 수 있다는 것입니다.

차세대 산업 자동화 시스템으로 터키 전역에서 수년간 솔루션 파트너였던 Mitsubishi Electric; 디지털 서보 증폭기, PLC 컨트롤러 및 로봇과 같은 스마트 장치로 디지털 트윈 애플리케이션을 원활하게 해결합니다. 프로세스 데이터 수집에 의해 생성된 대량의 데이터를 통합하고 강화하는 데 도움이 되는 애플리케이션 설계, 시운전 및 생산 단계를 최적화하여 비용면에서 상당한 이익 이점을 제공합니다. 제품 포트폴리오의 많은 기술을 디지털 트윈 애플리케이션에 사용할 수 있습니다. 특히 유연생산의 '메탈칼라'인 협동로봇은 가상 카피를 통해 손쉽게 제어할 수 있다. 회사의 등록 상표인 MAISART가 서명한 MELFA ASSISTA 협동로봇은 디지털 트윈의 범위 내에서 사용되어 생산의 유연성에 새로운 차원을 더합니다.

새로운 산업 단계의 야심찬 기업인 Mitsubishi Electric은 산업 종사자들이 터키와 세계의 미래 디지털 공장을 준비할 수 있도록 첨단 기술 솔루션을 구현합니다. 인더스트리 4.0에 대응하여 개발한 eF@ctory 개념으로 디지털 트윈 애플리케이션을 촉진하기 위해 회사는 Manisa 조직화된 산업 구역에서 가정용 에어컨을 생산하는 Mitsubishi Electric Turkey Klima Sistemleri Üretim A.Ş.도 이 개념으로 준비했습니다. 또한 터키 굴지의 전자제품 생산라인에 구현된 디지털 트윈 애플리케이션 덕분에 실제 생산라인에 지장을 주지 않으면서 생산에 유연성과 효율성을 더했다. 권한이 있는 사람은 단순히 매개변수를 변경하여 생산 라인의 디지털 트윈에서 자신이 정말로 하고 싶은 생산을 시뮬레이션할 수 있으며, 물리적으로 생산을 시작하기 전에 목표 생산이 실제일 때 얼마나 효율적으로 작동하는지 확인할 수 있습니다.

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