数字孪生解决方案正在各地的智能工厂中涌现。这些工厂车间的孪生信息主要涉及支持实时数据采集的传感器支持的工业物联网 (IIoT) 系统，可提供有关流程、系统健康状况、性能等的实时信息。
由此产生的数据和分析可帮助企业做出可靠的预测、优化流程并做出明智的决策。但为什么不在质量控制等其他制造阶段应用数字孪生方法呢？
什么是数字孪生以及它如何提高质量？
数字孪生是物理设备及零件、系统、流程或场所的数字复制品，可在其整个生命周期内对其进行远程监控和分析。在计量学中，数字孪生是从 3D 扫描数据导出的物理设备及零件、工具或组件的几何数字模型。
当使用精确的高分辨率 3D 扫描仪创建数字孪生时，数字孪生能够根据有洞察力的数据做出可靠的决策并执行综合分析，以通过仿真改进质量控制、几何尺寸标注、规划效率和流程。此外，数字孪生也提供统计过程控制 (SPC) 分析和趋势洞察力，以在潜在问题区域发生之前对其进行预测。
数字装配是一种数字孪生应用程序，允许远程位置的制造商共享 3D 扫描数据，以数字方式组装零件并在产生成本之前模拟成品。
当使用精确的 ATOS 3D 扫描仪创建时，数字孪生能够根据有洞察力的数据做出可靠的决策并执行综合分析，以通过仿真改进质量控制、几何尺寸标注、规划效率和流程。
如何使用数字孪生技术进行质量控制
由于数据会创建数字孪生，因此启动成功的数字孪生战略的第一步是确保采用快速、准确且可靠的数据收集方法。非接触式 3D 扫描仪从传感器视线内的物体表面捕获完整数据（称为全场数据），从而生成物理部件或物体的数字化几何 3D 蓝图。虽然每台 3D 扫描仪都会生成网格或 STL 文件，但并非每台 3D 扫描仪都适合数字孪生创建。
生产数字孪生，为质量控制改进提供机会，需要准确、高分辨率的数据。根据应用需求选择合适的 3D 扫描仪是成功采集数据的必要条件。考虑零件光洁度、尺寸和公差要求等因素——公差越严格，对分辨率的需求就越高。数据密度是另一个考虑因素，特别是对于小的或复杂的部件。
确保扫描仪具有高测量体积，以便在零件的最小特征上收集足够的数据点，从而全面准确地了解其形状。由于技术的准确性和速度，结构化蓝光 3D 扫描仪通常是这些高分辨率数字孪生应用的首选。
在计量学中，数字孪生是从 3D 扫描数据导出的物理零件、工具或组件的几何数字模型。
由于技术的准确性和速度，结构化蓝光 3D 扫描仪是创建用于质量控制的高分辨率数字孪生的首选方法。
加强质量控制的数字孪生应用
实施数字孪生战略的下一步是在 3D 工作空间中应用数据。当引入智能 3D 计量软件时，数字孪生数据可用于各种模拟，以改进质量控制流程。
例如，虚拟装配是一种数字孪生应用程序，它使用 3D 扫描数据来评估零件如何装配在一起。来自两个或多个零件（例如模具的两侧）的数据被汇集在一起，以虚拟验证它们在现实世界中如何组合在一起。制造商通过使用蓝光 3D 扫描仪的实际数据而不是 CAD 空间中的标称数据来虚拟验证组件的尺寸和精确配合，从而节省时间和金钱，然后再投资于物理组件的生产和分销。
数字装配是支持协作质量控制的类似数字孪生应用程序。通过这种策略，偏远地区的制造商可以共享来自精确 3D 扫描仪的数字孪生数据，以数字方式组装零件并在运送它们进行实际组装之前验证它们的形状、装配和功能。通过验证零部件的准确组装，制造商可以在产生成本之前验证设计并模拟成品。例如，来自航空航天机翼和配合表面结构，或汽车车身和悬挂部件的数据被汇集在一起，以数字方式验证它们在现实世界中如何组合在一起。
对于在全国各地设有工厂的公司，例如航空航天和汽车制造商，这种发展有助于避免返工，数字孪生数据可帮助汽车制造商通过数字化组装组件来避免返工、延误和浪费生产时间，以确保它们适合物理组装。
借助来自蓝光 3D 扫描仪的数字孪生数据，可以将汽车车身和悬挂组件放在一起，以数字方式验证它们在现实世界中的组合方式。
利用数字孪生数据克服质量控制挑战
使用精确的数字孪生进行仿真还可以帮助克服特定质量控制应用程序常见的挑战，以按预期制造组件。变形称为翘曲，是注塑零件或使用可延展材料的制造商（例如塑料加工商或添加剂制造商）的质量控制的常见问题。质量控制中的翘曲通常是由次优材料或工艺参数引起的不均匀收缩引起的，很难解决。
在某些情况下，识别和量化在无张力状态下发生的整体翘曲有助于工具制造商了解工艺。然而，整体翘曲通常不是功能性问题，有时会随着组装而消失。检查通常与安装或组装状态有关；因此，单个零件中存在的全局翘曲会叠加并歪曲测量结果。
因此，传统上通过测量处于组装或夹紧状态的零件来补偿翘曲。在现实世界中，夹具迫使零件进入过度约束状态，以模拟补偿翘曲所需的组装情况。但是，在可能没有固定装置的早期生产阶段，这不是一个可行的解决方案。
在某些情况下，预算可能不允许投资建设，借助智能 3D 计量软件和蓝光 3D 扫描仪收集的高分辨率数据，制造商可以使用仿真来克服质量控制挑战。
用于计量的数字孪生提供有关物理组件的健康状况、趋势和尺寸的快速而准确的信息，以获得更深入、更有价值的见解。
使用智能 3D 计量软件和准确的蓝光 3D 扫描仪收集的高分辨率数据，制造商可以通过将物理零件的数字孪生置于虚拟夹紧状态来模拟此过程，从而可以像检查零件一样检查尺寸已经处于总装状态。用于翘曲虚拟补偿的算法可以在没有机械夹具的情况下检测过度约束的基准条件。
然后调整数字孪生，并自动重新计算检查结果。制造商可以在夹紧和松开状态之间快速切换，以从评估中检索所需的信息。这种消除翘曲的现代化方法用数字孪生数据和算法驱动的可靠计算取代了物理固定装置，以降低复杂性，在物理世界中执行该过程所花费的成本和典型时间。来自精确 3D 扫描仪的数据还支持可靠的模流模拟，以计算材料特性将如何成型。使用数字孪生数据进行仿真可以预测和预防质量控制问题，从而更快地生产出更好的零件。
历史数字孪生数据以超越其生命周期
历史数字孪生数据为制造商提供了可追溯性，有助于消除重复并通过在零件的整个生命周期中快速比较其状况来优化质量控制。将数字孪生数据编目到每个生产组件的序列号，便于将来检索以进行比较或复制。
除了将零件和组件数字化之外，公司还在扫描他们的最终工具，以计划工具磨损和生产中可能出现的其他不可预见的问题。制造商可以轻松共享数字孪生数据，创建互联的虚拟生态系统，以实现组织内的互操作性、更高的可靠性、增强的性能和敏捷性。通过立即访问准确的数字孪生数据、团队、供应商，
精确的蓝光 3D 扫描仪为数字孪生策略提供了一个途径。他们在每次扫描中收集的数百万个数据点以比手动与物理系统交互更有效的方法生成物理零件、组件或工具的数字化几何标识。用于计量的数字孪生通过仿真改进质量控制和流程。借助有关物理组件的健康状况、趋势和尺寸的快速准确信息，制造商最终可以获得更深入、更有价值的见解。这些见解使制造商能够根据现在和将来的准确数据做出更可靠的决策。
本文来自微信公众号“TPP管理咨询”（ID:TPP-CONSULTANCY），作者：TPP管理咨询。
