利用檢測數(shù)據(jù)加速產(chǎn)品演進
工業(yè)4.0時代的數(shù)據(jù)承諾
多年來，關于”工業(yè)4.0″和”大數(shù)據(jù)”的討論保持著積極的態(tài)度。然而，將數(shù)據(jù)背后的巨大潛力轉化為實際成果始終充滿挑戰(zhàn)。隨著InspectionWorks軟件套件的推出，這一潛力終于得以釋放。如今，主流工業(yè)制造商正利用檢測數(shù)據(jù)降低成本，并獲得有關產(chǎn)品設計的寶貴見解。
檢測數(shù)據(jù)的關鍵作用
工業(yè)產(chǎn)品在生命周期內(nèi)會產(chǎn)生海量的檢測數(shù)據(jù)——從研發(fā)到生產(chǎn)、運營和維修，這些數(shù)據(jù)不僅是合規(guī)性的基礎，更是管理產(chǎn)品開發(fā)、質(zhì)量和生產(chǎn)流程的核心要素。
盡管這些數(shù)據(jù)至關重要，卻長期未被充分利用。工廠管理者坦言，工程師們極少能系統(tǒng)性地運用這些龐雜的檢測數(shù)據(jù)。”在此之前，缺乏能集中采集并分析海量數(shù)據(jù)的工具。”InspectionWorks通過開發(fā)無偏數(shù)據(jù)管理平臺填補了這一空白，該平臺可連接產(chǎn)品的完整檢測歷史，從而驅動創(chuàng)新決策。
InspectionWorks破解數(shù)據(jù)孤島
長期以來，工業(yè)檢測數(shù)據(jù)分散存儲在不同系統(tǒng)中，導致檢測結果割裂且供應商協(xié)作困難。這種碎片化使得檢測淪為高成本低價值的投資。InspectionWorks通過”采集-分析-行動”的閉環(huán)邏輯解決了這一問題。
在每個階段，數(shù)據(jù)都會參與構建檢測產(chǎn)品的數(shù)字孿生體，優(yōu)化流程、提升設備利用率、預測故障并最終改進產(chǎn)品設計。通過將真實檢測數(shù)據(jù)注入數(shù)字孿生體，制造商能全面掌握產(chǎn)品狀況，包括實際缺陷和材料特性，從而實現(xiàn)更精準的安全性和壽命預測。
數(shù)字三重模型的力量
將檢測數(shù)據(jù)融入現(xiàn)有部件和流程，形成了所謂的”數(shù)字三重模型”。這一數(shù)字模型支持多維度優(yōu)化，包括升級制造工藝和設計改進。激活該模型后，企業(yè)可制定跨代改進計劃，實現(xiàn)從缺陷檢測到徹底消除的躍升。
“通過提供這一框架，InspectionWorks將數(shù)據(jù)轉化為支持更快更優(yōu)決策的工具，最終節(jié)約成本并提升產(chǎn)品競爭力。”例如，某歐洲航空維修企業(yè)采用該平臺后已節(jié)省約5000萬美元。檢測從成本負擔轉變?yōu)槟芡瑫r支持缺陷檢測和預防的關鍵洞察源。
InspectionWorks的運行機制
以汽車制造商為例，創(chuàng)建無損檢測（NDT）數(shù)字孿生的第一步是在產(chǎn)品生產(chǎn)階段采集檢測數(shù)據(jù)。從原材料到零部件再到總裝環(huán)節(jié)，InspectionWorks將檢測結果與現(xiàn)有數(shù)據(jù)整合，構建完整的產(chǎn)品檔案。
平臺的最新工具：InspectionWorks歸檔模塊 支持海量數(shù)據(jù)的無縫精準采集、存儲和管理。這款云端工具兼容行業(yè)標準，可編目多達20億張圖像，用戶只需輸入零件編號即可追溯歷年檢測記錄。
InspectionWorks洞察模塊 通過連接多源檢測結果與中心化產(chǎn)品模型，進一步深化數(shù)據(jù)管理。技術人員可開發(fā)引導式工作流并生成定制化自動報告。例如，車輛上的點焊或注塑部件可按照菜單引導流程完成檢測，結果自動上傳至平臺，并可根據(jù)需求生成檢測序列報告。
完成數(shù)據(jù)采集后，系統(tǒng)會利用人工智能（AI）和機器學習（ML）等先進技術分析產(chǎn)品及其生產(chǎn)流程。InspectionWorks分析模塊 可自動測量安全關鍵部件并校驗公差合規(guī)性。
“平臺的分析組件通過單一集成界面提供情境化數(shù)據(jù)管理。”AI和ML技術使制造商能深入挖掘數(shù)據(jù)價值，整合多次檢測結果并跨部件應用分析成果。
數(shù)據(jù)驅動的創(chuàng)新循環(huán)
當產(chǎn)品的NDT數(shù)據(jù)湖建立并分析后，InspectionWorks便支持創(chuàng)新解決方案的開發(fā)。這促使企業(yè)采取知情行動，例如改進工藝、重新設計部件，并基于持續(xù)采集的檢測數(shù)據(jù)預測故障。
“從數(shù)據(jù)源到云端再反饋至生產(chǎn)端的循環(huán)，加速了產(chǎn)品進化，為客戶創(chuàng)造跨代價值。我們已將工業(yè)檢測從單純的質(zhì)量維護工具，升級為貫穿產(chǎn)品設計、運營和整個價值鏈的創(chuàng)新引擎。”
