Детальная информация

Работа посвящена созданию промышленного цифрового двойника производственной ячейки для соревнований по компетенции «Цифровое производство» с последующим рассмотрением интеграции предиктивного обслуживания. Участвуя в конкурсе Digital Skills на Kazan Digital Week в качестве технического эксперта по компетенции «Цифровое производство», я создал физическую модель производственной ячейки, перемещающей деталь, а также ее виртуальную версию в программном обеспечении «Бережливое производство». Физическая версия состояла из промышленного робота KUKA, конвейерной ленты с датчиками движения и смоделированной и напечатанной на 3D-принтере детали для выполнения задания. Цифровой двойник был настроен в среде согласно заданной «базе» и «инструменту», с использованием соответствующих сигналов для центрического захвата SCHUNK PZN+80-1, оснащенного тремя пальцами, а также сигналов движения конвейера. Согласно заданию, робот должен был поместить деталь со стола на конвейер в определенной последовательности. Далее датчик в начале конвейера считывал доставленную деталь — конвейер начинал движение. Датчик в конце конвейера затем считывал поступление деталей и отправлял их обратно, где они снова считывались датчиком в начале конвейера, и робот отправлял деталь в другое назначенное место. Отправка деталей по конвейерной ленте имитировала полноценную производственную работу, ограниченную конкуренцией и соответствующей задачей. Кроме того, я рассмотрел возможности последующего внедрения предиктивного обслуживания — процесса управления оборудованием на предприятии, включающего сбор и анализ информации о состоянии оборудования с целью подготовки и реализации мер по предотвращению эксплуатационных отказов. Это было сделано с использованием аналитических функций, встроенных в программное обеспечение, и аналитических панелей управления.

The work is devoted to the creation of an industrial digital twin of a production cell for competitions in the «Digital Manufacturing» competency with the further consideration of predictive maintenance integration. Taking part in the Digital Skills competition at Kazan Digital Week as a technical expert in the «Digital Manufacturing» competency, I created a physical model of a production cell transferring a part, as well as its virtual version in the «Lean Manufacturing» software. The physical version consisted of a KUKA industrial robot, a conveyor belt with motion sensors, and a modeled and 3D printed part to complete the task. The digital twin was configured in the environment according to a given «base» and «tool», using the appropriate signals for the SCHUNK PZN+80-1 centric gripper, equipped with three fingers, as well as conveyor movement signals. According to the task, the robot had to place a part from the table onto the conveyor in a certain sequence. Next, the sensor at the beginning of the conveyor read the delivered part – the conveyor began to move. A sensor at the end of the conveyor would then read the parts arrival and send it back, where it would be read again by a sensor at the beginning of the conveyor and the robot would send the part to another designated location. Sending parts along the conveyor belt imitated full-fledged production work, limited by the competition and the corresponding task. Furthermore, I considered the possibilities of subsequent implementation for predictive maintenance – which is a process for managing equipment at an enterprise, which includes collecting and analyzing information about the condition of equipment in order to prepare and implement measures to prevent operational failures. This was done using analytical functions embedded in the software and analytical dashboards.