Azure数字孪生——让工程仿真释放更多价值和机遇

世界各地的研究人员、工程师和制造商都在使用数字孪生(digital twins)对产品和资产副本进行虚拟迭代,从而加速开发、优化产品、改进流程并降低成本。

工程仿真软件提供商ANSYS利用微软智能云Azure数字孪生和Azure IoT Hub,将仿真软件无缝集成到实时物联网解决方案中,不仅为ANSYS创造了重要的新市场机遇,促进了创新,还为其客户带来了高效率和高投资回报率。

数字孪生,让价值翻番

ANSYS是全球最大的工程仿真软件供应商之一,被《彭博商业周刊》和《财富》杂志评为“创新领导者”。公司产品面向设计师、研究人员、工程师和制造商,帮助他们在装置设备之前,构建用于预测产品和流程在现实环境下表现的数字仿真(digital simulations),让目标客户得以优化流程,更快速、更经济高效地生产更安全、价值更高的产品。无论是喷气式飞机还是在炼油厂,人们都在使用ANSYS的技术来构建其资产的数字孪生,例如高压喷嘴、高速涡轮机,以及工厂生产线等复杂系统。

数字孪生是实体资产的精确虚拟表示,其外观、表现和使用方式与其对应的实体一样。借助数字孪生,产品设计师和工程师可以在多个现实场景中测试设计迭代,这有助于降低成本、降低物理性和财务风险,并加快测试和学习流程;工厂生产经理则通过数字孪生来识别并减少流程漏洞;企业也可以使用数字孪生培训新员工应对困难、关键或危险流程。

ANSYS打造的Twin Builder设计平台,结合了物理仿真和分析驱动数字孪生功能,提供实时数据传输、可重复使用的组件、超快建模和其他工具,让客户能够结合设计规范、资产传感器的历史数据以及物理模型来创建虚拟仿真。ANSYS希望可以再向前迈出一步:帮助客户构建可以在任何条件下模拟并测试系统性能的数字孪生,突破其设计和制造的极限。带着这样的目标,ANSYS找到微软提供技术支持,扩展其Twin Builder功能,以便用户可以实时处理并分析来自物联网系统的大量数据。

ANSYS系统业务部产品营销经理Kara Gremillion表示:“我们已经能够用Twin Builder来创建仿真。但在Azure数字孪生的支持下,我们添加了一个中央数据建模和治理解决方案,结合大规模物联网传感器数据,客户可以轻松部署并构建自己的仿真。”

ANSYS使用 Azure数字孪生 和Azure IoT Hub来增强其Twin Builder软件,将物理仿真仿与实时分析相结合,生成关键产品洞察,从而帮助客户降低成本、加速产品开发、优化运营,最终提升Twin Builder的产品价值。

实时混合数据集

ANSYS将Azure数字孪生添加到Twin Builder中,并将传感器通过IoT Hub收集的实时数据、历史性能数据等数据点相结合,从中生成高保真数字副本,由Azure数字孪生管理和提供。Twin Builder平台通过ANSYS物理建模来处理数据,使用Azure数字孪生中的分析功能和其他Azure高性能计算资源来模拟各种变量。

ANSYS Twin Builder产品线高级总监Sameer Kher表示:“我们现在将工程中用到的知识应用于运营。通过添加Azure数字孪生和IoT Hub,我们从不同来源收集数据,并通过Azure中的可扩展计算将其应用于仿真。”

利用Power BI可视化工具,ANSYS将数据呈现为生动的仿真、仪表板和报告。ANSYS的工程师和客户看重快速、便捷访问3D模型的能力,他们通常使用3D模型来分析产品行为和持续迭代的影响。

ANSYS已经通过一家石油行业客户对其增强型平台进行了测试。通过将“假设”场景与现实条件相结合,并对影响汽油混合物的因素(如温度或压力)进行实时更改,ANSYS可以在不危及正常运营的情况下了解这些变化的潜在影响。

Kher表示:“在Azure中整合并处理这样的关键数据,为ANSYS自身和我们的客户提供了无数新机会。我们获得了生命周期系统管理,改进了预测性维护,在产品创新和培训方面也获得了提升。”

探索无限潜能

目前,ANSYS已经使用Azure数字孪生来监测和管理整个产品生命周期,并扩大Twin Builder的覆盖范围——从设计、原型一直到实时操作。现在,公司可以实时监控资产和流程,以确保它们得到优化和主动性维护——从而开辟新的收入机会、拓展市场、增加客户。

例如,能够在虚拟世界中监测系统,并在系统上线之前对其进行更改,可能会显著降低维护成本并延长机器运行时间,对企业来说,这是一个极具竞争力的差异化优势。

Kher表示:“通过这些新功能,我们可以为客户提供完整的运营控制。如果他们想知道工厂机器提高产量的情形,除了获得相关数据外,他们甚至可以了解到额外磨损会如何影响组件——也就是说,一切皆可预测。”

使用Azure数字孪生和IoT Hub来强化Twin Builder,也进一步降低了原型设计、测试和其他研发的成本。还消除了关键约束因素,使其客户看到了切实改进。Gremillion说:“我们的客户使用预测性维护来提高制造性能、提升投资回报率(ROI)。许多公司生产数字孪生所需的时间缩短了一半,性能提升了25%,甚至连维护成本都降低了20%。”

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