Für Hersteller ist es von entscheidender Bedeutung, eine maximale Effizienz zu erreichen, insbesondere da die Produktionsprozesse immer komplexer werden. Herkömmliche Simulationsmethoden sind in der Planungsphase notwendig, greifen aber oft zu kurz, wenn es um die Anpassung an die komplexen Bedingungen der realen Produktionsumgebung geht.
Um den Durchsatz zu maximieren und sicherzustellen, dass Ihre Fabrik in einer digitalen Umgebung genauso funktioniert wie in einer realen Umgebung, ist es unerlässlich, über die traditionellen Methoden hinauszugehen und fortschrittliche Emulationssysteme wie digitale Zwillinge einzusetzen. Diese Tools ermöglichen eine kontinuierliche Optimierung und einen besseren Abgleich zwischen Simulationen und tatsächlichen Produktionsergebnissen.
Doch wie gut stimmen Ihre aktuellen Simulationen mit der realen Produktion überein? Wenn die Antwort "nicht ganz" lautet, ist es vielleicht an der Zeit, nach fortschrittlicheren Lösungen zu suchen.
Herkömmliche Simulationsmethoden beruhen in der Regel auf statischen Modellen, die eine Momentaufnahme eines Systems mit bestimmten physikalischen Eigenschaften und Bewegungsprofilen bieten. Diese Modelle sind zwar für bestimmte Szenarien nützlich, beruhen aber häufig auf theoretischen Annahmen, die die Komplexität einer realen Fertigungsumgebung nicht vollständig erfassen.
Hersteller stoßen oft auf kritische Probleme, wenn sie sich auf traditionelle Simulationsmethoden verlassen. Diese Methoden tragen der Komplexität der realen Produktion nicht Rechnung, was zu betrieblichen Ineffizienzen und ungenauen Vorhersagen führt. Zu den wichtigsten Problemen gehören:
Die RACE™ Suite bietet eine ausgefeilte Lösung durch die Integration aktueller Daten aus dem Material Control System (RACE MCS™) mit fortschrittlicher Software zur Emulation digitaler Zwillinge (RES-Q™). Im Gegensatz zu herkömmlichen statischen Modellen erzeugt die "erweiterte Fabriksimulation" ein virtuelles Abbild einer physischen Fabrik und ermöglicht so präzise Konfigurationsanpassungen für verschiedene Testszenarien.
RACE™ MCS und RES-Q™ Integration für erweiterte Fabriksimulation
Dieser Ansatz ist von entscheidender Bedeutung für die Optimierung des komplexen Systemverhaltens vor der Inbetriebnahme, da er sicherstellt, dass jedes Szenario gründlich auf maximale Simulationsgenauigkeit geprüft wird. Gleichzeitig dient die Lösung auch als Prüfstand für die Validierung der Steuerungssystemfunktionalität vor der Produktionssteuerung.
Alert Innovation, ein Unternehmen von Walmart, hatte unser Master Control System erfolgreich integriert, um den Materialumschlag mit mobilen Robotern zu überwachen. Das Integrationsteam stand vor einem äußerst knappen Termin und hatte aufgrund früherer Rückschläge nur zwei Tage Zeit für die Vorbereitung.
Dank der Präzision von RACE MCS™ und der fortschrittlichen Emulationsfunktionen des digitalen Zwillings von RES-Q™ konnten sie die Systemfunktionalität effizient validieren. Die Investorendemonstration, die unter diesen schwierigen Umständen durchgeführt wurde, verlief einwandfrei.
Dieser Erfolg unterstreicht nicht nur die Robustheit unserer Technologie, sondern auch ihre Fähigkeit, unter Druck operative Spitzenleistungen zu gewährleisten. Die Erfahrung von Alert Innovation zeigt, wie unsere fortschrittlichen Lösungen für die Materialkontrolle und die Emulation des digitalen Zwillings in kritischen, zeitkritischen Situationen schnell angepasst und umgesetzt werden können.
Das digitale Zwillingsmodell mit RACE MCS™ und RES-Q™
Während die RACE™ Suite allein eine robuste, erweiterte Fabriksimulationslösung darstellt, wird ihre Funktionalität durch die Integration mit den Automated Factory Solutions von Intel auf ein neues Niveau gehoben. Diese Integration ermöglicht eine bessere Analyse und Anpassung von Abläufen mit den hochentwickelten Tools von Intel und der detaillierten Emulation der RACE™ Suite.
Die Kombination von Intels präziser Planungs- und Echtzeit-Fertigungsüberwachungssoftware mit unserer fortschrittlichen Simulationsumgebung hilft Herstellern, die Entscheidungsfindung zu verbessern und ihre Simulations- und Produktionsprozesse zu rationalisieren, um sicherzustellen, dass die Abläufe nicht nur effizient sind, sondern auch den sich ändernden Fertigungsanforderungen entsprechen.
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