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【亚马逊云科技】数字孪生在智能工厂的创新实践


近日,亚马逊云科技的制造业架构师陈雪杰发布了一份名为《数字孪生在智能工厂的创新实践》的行业研究报告。该报告深入探讨了数字孪生技术在智能工厂中的应用,包括其定义、必要性、构建要求和面临的挑战,以及如何通过亚马逊云科技的Amazon IoT TwinMaker服务来实现物理系统的数字化映射和优化操作。报告中还详细介绍了IoT TwinMaker的工作原理、功能和应用工具集,以及如何利用该服务创建数字孪生的工作流程。这份报告为制造业领域中的数字化转型提供了宝贵的洞见和实践指导,其中包含了丰富的技术细节和行业案例,对于理解数字孪生技术在现代制造业中的重要性和应用潜力具有重要价值。

数字孪生技术正在深刻改变智能工厂的未来。这项技术通过创建物理系统的数字化表示,动态模拟其结构、状态和行为,从而驱动业务收益。它不仅能够帮助企业节省成本,还能解决远距离问题,提供更好的交互体验和洞察力。

数字孪生的应用要求极高,它需要高保真度、高扫描频率、低数据延迟和实时性。此外,还需要3D模型和详细视图,以及遥测数据叠加。为了实现这些要求,需要依赖扫描仪、传感器和物联网技术,同时还要确保远程位置的安全性、身份验证、访问和可用性。

构建数字孪生的挑战主要有三个:访问物理系统数据、创建生动的数字映射和驱动最佳收益。亚马逊云科技的Amazon IoT TwinMaker就是为解决这些挑战而生的。它能够轻松创建现实世界物理系统的数字孪生体,优化操作,随时随地轻松访问数据,准确地对环境进行建模,并创建身临其境的三维视图。

Amazon IoT TwinMaker的目标是通过网联工人的视角来优化生产运营。解决方案是使用Amazon IoT TwinMaker建立一个可操作的数字孪生,以远程查明需要现场关注的区域。结果表明,这提高了现场作业的生产力和效率,以及环境、健康和安全方面的优势。

亚马逊云科技还与西门子合作,集成Amazon IoT TwinMaker与西门子Xcelerator产品线,共同提供新的数字孪生解决方案。这些解决方案可以从最简单的使用案例扩展到最复杂的使用案例。此外,Carrier公司也在使用IoT TwinMaker创建数字孪生,将运营数据和洞察力与每个建筑的空间环境关联起来,简化决策和纠正行动。

Amazon IoT TwinMaker的工作原理涉及运营、规划和最终用户应用程序。它能够集成资产模型和3D视图,提供见解,并使用实时IoT传感器数据、实时流程数据、CAD/BIM模型、点云扫描和视频源等数据源。Amazon IoT TwinMaker的功能包括数据连接器、模型构建、场景创作和应用工具集。

数据连接器能够使用内置连接器访问来自不同来源的数据,或轻松创建自己的连接器到亚马逊云科技和第三方数据源。模型构建允许创建实体以虚拟表示物理系统,指定它们之间的关系,并将它们连接到不同的数据源以形成数字孪生图。场景创作将现有的三维视觉模型与来自数字孪生图的真实世界数据结合起来,构成物理环境的交互式三维视图。应用工具集使用Amazon Managed Grafana或亚马逊云科技合作伙伴的产品将数字孪生集成到支持3D的应用程序中,以便最终用户监控和改进运营。

利用Amazon IoT TwinMaker创建数字孪生的工作流程包括创建Workspace、Entity/Component Modeling、增加流式洞察、构建3D模型和场景以及创建Web应用。这些步骤共同构成了一个完整的数字孪生创建和应用流程,帮助企业实现更高效、更智能的生产运营。

这篇文章的灵感来自于《数字孪生在智能工厂的创新实践》这份报告。除了这份报告,还有一些同类型的报告也非常有价值,推荐阅读,这些报告我们都收录在同名星球,可以自行获取。

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