Когда Western Digital расширила свою площадку по производству жестких дисков в Таиланде, сборочные линии впервые были запущены не в заводских цехах; это было на ноутбуке за 8000 миль отсюда.
Прежде чем какое-либо физическое оборудование нашло свое место в недавно построенных стенах, команды инженеров тщательно создали его виртуальный аналог. Этот цифровой двойник мог имитировать операции вплоть до каждого инструмента, руки робота и даже темпа работы людей-операторов, безупречно имитируя сборку самых передовых корпоративных жестких дисков компании. Инженеры могли быстро протестировать различные схемы и сценарии эксплуатации, не трогая производственную линию.
Хотя моделирование уже давно является основным продуктом производства, концепция цифровых двойников — это другая парадигма, объяснил Сурадж Рао, вице-президент отдела передовой аналитики Western Digital.
Рао привел простой пример: в традиционном моделировании оптимизация времени очереди в банке фокусируется на математическом параметрировании распределения клиентов в зависимости от количества агентов и доступных кассовых терминалов. Однако цифровой двойник пойдет дальше. Он будет воспроизводить физическую структуру банка, чтобы понять не только то, сколько людей им пользуется, но и как они его используют; поток клиентов внутри банка.
«Вы пытаетесь имитировать реальный физический процесс, включая ограничения, которые невозможно уловить в математической модели», — сказал Рао. «В то время как ваша математическая модель может подсказать вам добавить еще одну кассу банка, цифровой двойник может показать вам, что добавление еще одной стойки приведет только к переполненности, и что лучшим решением будет стимулировать клиентов приходить в разное время, чтобы выровнять нагрузку».
Фабрика в метавселенной
Имитация очереди в банке — это одно; копирование одной из самых передовых фабрик в мире – это другое. Проектирование цифрового двойника нового производственного здания Western Digital потребовало сотрудничества промышленных инженеров, инженеров-технологов, инженеров-испытателей и операторов для объединения сложных данных, необходимых для имитации операций.
Запрограммировать все эти детали в коде помог Ласло Ленарт, главный инженер отдела передовой аналитики Western Digital, который тщательно закодировал тысячи параметров цифрового двойника и их возможные комбинации.
«Одна часть, которая усложняет эту модель, — это само производство: для изготовления одного жесткого диска необходимо выполнить сотни компонентов и процессов», — сказал Ленарт. «Другая часть — это размер модели и все движущиеся элементы модели. Это полный поток материалов, начиная со склада и заканчивая сборкой компонентов, сотнями тысяч испытательных стоек и вплоть до отгрузки».
В симуляции Ленарта задействованы миллионы единиц — машин, компонентов, сборок, роботов, тележек и даже операторов. Наблюдение за экраном его ноутбука сродни наблюдению за сложной игрой Pac-Man. Объекты плавно движутся по узким коридорам моделируемой сборочной линии, никогда не сталкиваясь и организованные в идеальной гармонии.
Для инженеров эта цифровая копия была песочницей для творчества. Традиционно обрабатывающая промышленность придерживалась философии «если это работает, не трогайте это», опасаясь, что изменения могут привести к непредвиденным рискам, объяснил менеджер Lenart Дэвид Дьюлаи, директор по передовой аналитике Western Digital.
«Но когда вы моделируете на своем ноутбуке целую фабрику, — говорит Дьюлаи, — вы можете воплотить в жизнь любую безумную идею. Вы можете попытаться найти потенциальные способы сделать что-то по-другому, изучить сценарии «что, если», и даже радикальные идеи могут быть безопасно реализованы».
Предостережение, конечно, заключается в том, что каждый из тщательно закодированных блоков данных должен быть безупречным, чтобы давать реалистичные результаты.
Все дело в данных
Ленарт, родом из Венгрии, но сейчас проживающий в США, никогда не ступал на территорию еще не построенного завода; он также не видел будущих физических инструментов. Вся его симуляция зависела от получения данных от его товарищей на заводах компании по всему миру.
«Ключевой частью имитационного моделирования является критическое мышление и постановка правильных вопросов», — сказал он. «Имитация может быть полной только в том случае, если вы зададите все важные вопросы и получите правильные ответы».
Дьюлаи соглашается. «Моделирование очень требовательно к данным, поэтому на самом деле оно может быть мусором как на входе, так и на выходе», — сказал он. «У вас может быть хорошая модель, но если ваши данные — мусор, результаты будут мусором».
В поисках «правильных» данных была Рутсами Сангуанпонг, руководитель программы отдела передовой аналитики по операциям с жесткими дисками Western Digital в Таиланде. На каждый вопрос, заданный Ленартом, Сангуанпонгу приходилось искать ответ у заводских экспертов.
«Наша задача заключалась в том, что нам пришлось строить все с нуля», — сказала она. «Не было физических машин, к которым можно было бы обратиться, и нам нужно было смоделировать новые машины, которые отличались бы от нашей существующей сборочной линии».
Для большинства проектов Сангуанпонг мог бы прийти на завод и измерить такие параметры, как продолжительность цикла, производительность, производительность или уровень автоматизации. Здесь ей нужно было экстраполировать данные экспертов о машинах и процессах, которые еще не были реализованы.
«Поскольку в здании нет физических операций, нам [команде продвинутой аналитики] необходимо было проверить наши выводы с экспертами в данной области, чтобы убедиться, что наша имитационная модель соответствует ожидаемым действиям», — сказала она.
Данные должны были постоянно поступать в модель и выходить из нее, полагаясь не только на алгоритмы, но и на возможности человеческого общения и воображения.
Автономность вождения
Одним из выдающихся достижений виртуального завода, ставшего реальным, стала автоматизация сборки с помощью автоматизированных управляемых транспортных средств (AGV), поскольку они могли значительно снизить необходимость вмешательства человека в процесс сборки. «Сведение к минимуму вмешательства человека снижает риск загрязнения, улучшая качество жесткого диска», — пояснил Хисаши Ито, старший менеджер по технологиям производства компании Western Digital, чья команда разрабатывает инструменты для сборки на заводе.
«Кроме того, — сказал Итоу, — ручное обращение и ручная транспортировка создают сильные удары, которые могут поставить под угрозу очень чувствительные компоненты, такие как сверхточное позиционирование блока головок».
Но для реализации проекта на заводе Иту и его команде необходимо было разработать новые физические механизмы, которые позволили бы AGV автономно загружать материалы в машины. Для каждой идеи требовался отдельный виртуальный аналог: для одного инструмента может потребоваться пять компонентов, а для другого — тысяча.
Более 20 инженеров предоставили Сангуанпонгу и Ленарту данные и концепции. Моделирование Ленарта было похоже на живой организм, меняющийся и разрастающийся с параметрами и идеями каждый день.
В течение нескольких месяцев команды разработали усовершенствованный поток материалов на основе оптимального количества машин, что позволило увеличить объем производства на 15 % и сократить время цикла на 10 %. И, как и в случае с очередью в банке, моделирование может рекомендовать оптимальное количество автоматических транспортных средств и логику их маршрутизации — модель «достаточно», которая может максимизировать эффективность и избежать пробок из-за роботов с наименьшими капитальными затратами.
«То, что мы сделали, было бы невозможно смоделировать без цифрового двойника», — сказал Иту.
Человеческое прикосновение.
Для Рао, который курировал многие проекты компании, основанные на данных Industrial 4.0, такие как цифровые двойники, скорость внедрения за последние несколько лет была ошеломляющей.
«Как только технология [цифровой двойник] была продемонстрирована, руководители предприятий поняли, что существует очень недорогой подход к оценке бизнес-вариантов в производственной среде», – сказал он. «Вы можете поиграть со всеми ручками этой далекой виртуальной системы, имитирующей фабрику, и исключить ряд вещей, которые вам не следует делать».
Рао признался, что поначалу он был удивлен темпами внедрения, но, оглядываясь назад, это стало очевидно. «Это подход с низким уровнем риска, позволяющий все сделать правильно, что редко встречается в производстве», — сказал он.
Но его главный вывод из успеха заключается в том, что это все еще непросто.
«Существует естественный барьер с точки зрения доступности данных», — сказал Рао. «Кроме того, есть наличие подходящего бизнес-процесса для его поддержки и, конечно же, проблемы самого технологического решения. Но в основном это сложно, потому что необходимых навыков не хватает».
Дьюлаи, который формировал команду экспертов по цифровым двойникам, согласился. «Процессы очень сложно отследить, поскольку операции очень динамичны. Вам нужны люди, которые могут вникнуть в детали», — сказал он.
«Все сводится к правильным данным, знаниям в предметной области, командной работе и человеческой интуиции».
