분석 기반 제품 엔지니어링의 이점

시스템 시뮬레이션과 IoT 기능이 어떻게 데이터 피드백 루프를 닫을 수 있는지 살펴보세요.

제품이 판매된 후 제품 엔지니어는 일반적으로 현장에서의 성능에 대한 피드백을 거의 받지 못합니다. 더 이상 그럴 필요가 없습니다. 올바른 솔루션을 통해 제품 제조업체는 시스템 시뮬레이션과 IoT 기능을 결합하여 제품 설계를 개선한 다음 실제 부하 사례를 기반으로 하는 시뮬레이션을 사용하여 문제를 해결할 수 있습니다.

RTIinsights는 최근 Siemens의 글로벌 포트폴리오 개발(Global Portfolio Development)인 Jasmin Klein과 클라우드 솔루션 관리자인 Christian Binkowski와 함께 현장에서 제품 엔지니어와 장치 간의 데이터 피드백 루프를 포함하여 실시간 제품 최적화, 디지털화를 달성하는 이점에 대해 논의했습니다. 쌍둥이 등. 다음은 대화를 요약한 것입니다.

RTIInsights:분석 기반 제품 엔지니어링이란 무엇입니까?

클라인: 분석 기반 제품 엔지니어링을 통해 사용자는 현장의 제품 또는 기계에서 실시간 성능 데이터를 가져와 제품 시뮬레이션 모델로 다시 푸시하여 제품 설계를 개선할 수 있습니다. 라이브 프로덕션 데이터가 모델에 피드백되면 폐쇄 루프 디지털 트윈이 생성됩니다.

그런 다음 이 디지털 트윈을 사용하여 제품 디자인을 적극적으로 개선할 수 있습니다. 예를 들어 제품에 문제가 발생하기 시작하면 라이브 데이터를 사용하여 제품에 대한 정확한 시뮬레이션을 실행하고 문제의 근본 원인을 식별하기 시작할 수 있습니다. 문제가 완전히 이해되면 향후 반복을 위해 설계에 필요한 변경을 수행할 수 있습니다. 변경의 영향도 기계의 실제 데이터와 함께 보다 정확한 시뮬레이션 모델을 사용하여 정확하게 검증할 수 있습니다.

RTIInsights:분석 기반 제품 엔지니어링을 사용하면 어떤 이점이 있습니까?

클라인: 정확한 시뮬레이션을 통해 설계자는 더 나은 결정을 내릴 수 있을 뿐만 아니라 새로운 설계를 시장에 출시하는 데 드는 시간과 비용을 줄일 수 있습니다. 프로토타이핑이 거의 필요하지 않습니다. 기업은 고객의 요구를 충족하고 고객 만족도를 높이는 사용자 중심의 제품을 개발할 수 있는 능력이 있습니다. 그들은 실제 데이터를 사용하고 오류를 시뮬레이션하고 설계를 개선함으로써 현장의 문제에서 배울 수 있습니다. 이러한 방식으로 제품 문제를 제거하고 제품 검증 시간을 줄여 시간과 비용을 절약하고 과도한 엔지니어링을 피할 수 있습니다. 함께하면 전반적인 효율성이 향상됩니다.

RTI통계: Siemens는 이 분야에서 어떤 솔루션을 제공합니까?

빈코프스키: Siemens는 다양한 유형과 브랜드의 제품, 기계 및 시스템을 함께 연결하는 서비스 솔루션으로서의 산업용 IoT인 MindSphere®를 보유하고 있습니다. 이 솔루션은 성능 데이터를 수집, 집계, 관리 및 분석합니다. 특히 MindSphere Analytics 기반 제품 엔지니어링 솔루션의 경우 MindSphere는 Simcenter ^TM 와 원활하게 통합됩니다. 아메심 ^TM 특수 제작된 커넥터를 통해 소프트웨어. MindSphere 애플리케이션은 이 커넥터를 사용하여 라이브 성능 데이터를 시뮬레이션 모델로 다시 푸시합니다.

(Simcenter Amesim 소프트웨어는 다양한 유형의 메카트로닉스 시스템을 시뮬레이션합니다. 기계, 자동차, 배터리, 선박 등을 위한 수많은 라이브러리 및 솔루션 템플릿이 함께 제공됩니다.)

두 시스템 간에 연결이 설정되면 탐색할 시계열 데이터를 선택할 수 있습니다. 예를 들어, 현장에 문제가 있는 경우 해당 인시던트의 20분 전이나 주변에서 시뮬레이션할 수 있습니다. MindSphere에서 기간을 선택할 수 있으며 MindSphere는 시뮬레이션 패키지를 생성하고 이를 Simcenter Amesim으로 전송합니다. 그러면 시뮬레이션이 실행되고 완료되면 MindSphere에서 시뮬레이션 결과를 볼 수 있습니다.

RTI통계: 사용 사례 및 성공 사례를 제시할 수 있습니까?

클라인: 일반적인 사용 사례부터 시작하겠습니다. 오늘날 대부분의 경우 기계가 고객에게 배송되고 제품 관리자는 제품 설계를 개선하기 위해 현장에서 기계의 성능에 대한 정보를 전혀 얻지 못합니다. 문제가 있을 때마다 지원팀에 연락하여 고객 사이트에서 문제를 해결합니다. 지원 정보는 일반적으로 제품 엔지니어에게 전달되지 않거나 훨씬 나중에 전송됩니다. 이러한 격차로 인해 제품 엔지니어는 가설 기반 설계를 개발해야 하며 결과적으로 과잉 또는 과소 엔지니어링이 발생합니다. 결국 이는 고객 요구 사항이 충족되지 않았거나 앞으로도 충족되지 않을 것임을 의미합니다.

MindSphere에서 제공하는 분석 기반 엔지니어링 접근 방식은 피드백 루프를 제공하여 제품 디자인을 변경하고 현장에서 성능을 개선합니다.

빈코프스키: 또 다른 예는 기존 제품의 성능을 최적화하는 것입니다. 이 솔루션은 MindSphere에서 직접 시뮬레이션 모델의 특정 매개변수를 조정할 수 있는 기능을 제공합니다. 예를 들어 다양한 속도로 작동할 수 있는 제품이 있는 경우 어떤 속도가 가장 최적인지 테스트할 수 있습니다. 업데이트된 시뮬레이션 모델을 사용하여 매개변수를 실행하면 라인의 현재 조건을 사용하여 기계를 테스트할 수 있습니다.

클라인: MindSphere와 같은 IoT 솔루션에 연결된 기계를 판매하는 고객의 예를 보면 해당 고객은 지속적으로 데이터를 수집하고 언제든지 성능 통찰력을 얻은 다음 이 정보를 사용하여 문제를 시뮬레이션하여 제품 설계를 개선할 수 있습니다.

제품 엔지니어는 기계의 실시간 데이터에서 직접 학습하고 결론을 도출할 수 있습니다. 결국 이를 통해 제품 엔지니어는 사용자 중심의 제품을 개발하고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

한 예로 크레인 및 리프팅 장비의 제조 및 서비스를 전문으로 하는 핀란드 회사인 Konecranes가 있습니다. 제품 개발 프로세스를 가속화하고 제품 및 성능 데이터를 함께 연결하기 위해 디지털 솔루션을 구현했습니다.

이 회사는 지멘스의 디지털 라이프사이클 관리 소프트웨어인 MindSphere와 Teamcenter®를 사용하여 디지털 트윈을 활용하여 생산해야 하는 프로토타입 수를 줄입니다. 이는 효율성을 높이고 제품 검증 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다. 디지털 혁신 솔루션을 구현하여 제품 개발 프로세스를 가속화하고 회사의 시뮬레이션 테스트 및 엔지니어링 조직 간의 협업을 강화했습니다.