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中国a股可以加杠杆 三维移动扫描技术,打造虚拟“赛博”工厂
发布日期:2024-11-14 21:04    点击次数:169

中国a股可以加杠杆 三维移动扫描技术,打造虚拟“赛博”工厂

美元指数:可以在102.30---101.65的区间的上限卖出,有效破位30个点止损,目标在区间的下限。

美国8月一年期通胀率预期初值2.9%,与前值和预期值持平,通胀预期稳定在3%下方,能够促进美联储提前启动降息操作。美国8月密歇根大学消费者信心指数初值67.8,高于前值66.4,高于预期值66.9,消费者信心的提高,意味着收入预期良好,美国潜在通胀率有回升可能性。

一台仅 3.6 公斤,60cm 长的设备,通过优秀的人体工学设计,实现舒适的使用体验,通过简单的在室内行走,就能形成打造数字孪生工厂的"初始数据"——距离"数字孪生"概念自 2012 年 NASA 提出已经过去十余年,如今实现三维数据采集的手段已经愈发先进,也正走出"样板展示"的局限。

从传统工厂到数字工厂

数字孪生是充分利用物理模型、传感器、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成映射,从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生是一种超越现实的概念,可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。

硬件设备和软件技术共同影响着数字孪生技术的发展,尤其是在传统制造业侧,在 NavVis CRO Finn Boysen 看来,利用数字孪生技术,在工厂的厂房和产线没有建造之前,就完成数字化模型。从而在虚拟的赛博空间中对工厂进行仿真和模拟,并将真实参数传给实际的工厂建设,在国际上已经成为制造业企业建设工厂过程中,不可或缺的一个步骤。

传统制造业工厂,通过数字孪生技术可以实现数字化转型,同时实现降本增效的目的,但在利用数字孪生建设数字工厂的过程中,企业面临着诸多问题。

首先,如何能够高效率的采集和输出高质量的三维空间数据,即如何高效的将物理世界数字化,同时数字化之后的数据质量和精度能满足业务应用需求。

"因为所有的数字孪生,都是从将物理世界数字化开始的,即打造一个数字底座。如果这一过程所需的时间太长,或者虽然时间短但获取的数据质量不高,对于后期进行数字孪生建设会有很大的影响。" NavVis 大中华区执行总裁李自明告诉钛媒体 APP,"这也是为什么目前的数字孪生大多是作为样板展示,真正在业务实践中应用的并不常见。"

其次,如何更便捷、有效的访问和管理三维空间数据也是企业在建设数字孪生工厂过程中面临的一大挑战。

三维空间数据量极大,需要消耗大量的算力进行处理和管理,在这个过程中,显然云计算是最好的解决方案,"为了能够让更多的用户可以访问和使用这些数据,最佳方案是实现基于浏览器的轻量化访问,这样只要客户会使用浏览器,就可以访问和管理数据,而不需要安装和学习专用软件知识。"李自明进一步指出。

三维移动扫描技术是底层支撑

三维移动扫描技术的出现,能够很好的解决上述痛点,让数字工厂建设变成了可能。回看扫描行业,由最早的数字化全站仪扫描,到传统架站式激光扫描仪,这些仪器一方面自身占地面积较大,在宽阔的室外空间尚有发挥余地,但在相对狭窄的室内空间,就显得捉襟见肘;另一方面,现有的小型手持扫描仪器在数据精度方面也有很大的提升空间,数字工厂建设,室内扫描过程中对于数据精度的要求极高,现有的小型手持扫描仪器显然不能满足发展需求。

移动激光扫描在逐步取代传统的架站式扫描 TLS,以前 TLS 是用户进行项目作业的主要工具,"未来移动激光扫描设备将会成为主要工具,我们预计 95% 以上的应用场景均可采用激动激光扫描。"李自明告诉钛媒体 APP。

得益于激光雷达产品技术的发展,三维扫描的产品尺寸越来越小,重量越来越轻,这就让这些产品可以在更为狭小的空间内使用,同时还能提供更为精准的数据。不仅于此,随着技术的发展,产品的平均价格也会越来越低,因此会有更多的用户可以有机会使用这些先进的技术。

与此同时,因为三维空间数据是海量数据,需要巨大的算力进行处理,人工智能 AI 技术和云计算技术会被越来越广泛的应用,在李自明看来,通过 AI 和云计算,未来可以做到对三维空间数据进行自动识别和分类等先进的功能。

而随着技术的发展,未来对于三维数据的访问也将变得更容易,"未来三维空间数据的访问和使用将会更加轻量化,不再需要专业知识和软件,"李自明指出,"例如 NavVis IVION 三维空间数据管理平台,是基于浏览器模式,通过浏览器就可以轻松访问和管理海量的三维空间数据。"

基于此,NavVis 提出了全新的手持移动激光扫描系统设计理念,并且因为小巧的体积,可以在更为狭小的空间开展作业,同时更方便工作人员携带。

在数据精度方面,NavVis MLX 是一款可以达到毫米级数据精度的手持移动扫描设备。同时,通过软件算法,实现在仅有一台激光雷达传感器的条件下能达到 5mm 的数据精度。

同时还应用了点云技术,通过点云来还原现场图片,对 270 ° 的图片进行反向填充,实现 360 度全景图片。

数字孪生,让建筑降本、降碳

以一个 70 平方米的室内空间为例,传统的架站式激光扫描仪需要架设 10~11 个扫描点,消耗 30 分钟时间,且还存在很多没有扫描到的盲点;

通过三维移动扫描技术,同样的空间条件下,仅需 5 分钟就能完成扫描,且没有扫描盲点,数据精度更高。

在宝马的应用案例中,通过数字孪生技术,宝马的制造工厂实现了再在虚拟环境会议中解决临时任务,在点云模型的基础上,重新建立 3D 图纸,进行建模,通过数字孪生工厂进行厂区分析,以及工厂长期规划,在车间内进行虚拟测量和标记,通过虚拟化环境实现远程支持,以及生产中断或维护方案的数字化准备工作等目标。

据了解,目前宝马工厂已有超过 900 万平方米的厂区通过数字孪生技术,上线了虚拟化工厂,公司内部超过 25000 名公司员工注册了数字孪生平台账号。

通过全球工厂远程访问技术,减少了 50% 的差旅费用,提高了 20% 规划效率中国a股可以加杠杆,并通过可信的、与现实一直的数据文档,降低了工厂变更成本 5%~10%。(本文首发于钛媒体 APP,作者|张申宇,编辑丨盖虹达)



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