設計と現実のギャップを埋める

グローバルドライブテクノロジー製造企業のNORDは、ロボティクス開発者と自動化エンジニアを対象としたデジタルツインシミュレーションプラットフォームを導入しました。このプラットフォームにより、ユーザーはモーター、ギアボックス、周波数インバーターを含むドライブシステムの仮想レプリカを作成し、物理的なハードウェアに投資する前に現実的な動作条件下でのパフォーマンスをテストできます。これはドライブシステムの仕様設定、検証、ロボットプラットフォームへの統合方法を現代化するというNORDの推進の重要なステップを表しています。

デジタルツインアプローチの中核的な約束は単純です。ソフトウェアでドライブ動作をシミュレーションすることにより、エンジニアは高価なプロトタイプが製造された後ではなく、計画フェーズの早い段階で問題を特定できます。NORDは、そのプラットフォームがトルク曲線と熱動作から電力消費と機械的応力まですべてをモデル化でき、開発者にドライブコンセプトが現実世界でどのようにパフォーマンスするかの包括的な図を与えることができると述べています。

プラットフォームの仕組み

シミュレーション環境は、様々なギアモーター、産業用ギアユニット、ドライブエレクトロニクスを含むNORDの既存製品カタログを中心に構築されています。エンジニアはカタログから部品を選択し、特定のアプリケーション用に構成し、様々な動作シナリオの下でシステムの動作をモデル化するシミュレーションを実行します。

プラットフォームの主要な機能は以下の通りです。

  • 熱モデリング： シミュレーションは継続的な負荷下でドライブコンポーネントが生成する熱量を予測し、エンジニアが追加の冷却対策が必要かどうかを判断するのに役立ちます。
  • 効率分析： プラットフォームは異なる動作プロファイル全体にわたる電力消費を計算し、開発者がバッテリー駆動型ロボットシステムにとって重要な最小電力消費に最適化できるようにします。
  • 機械的応力シミュレーション： エンジニアはピーク負荷条件下でギアボックスとモーターシャフトに作用する力をモデル化でき、物理的なテストが開始される前に潜在的な失敗ポイントを特定できます。
  • 動的負荷プロファイリング： システムは、高トルク持ち上げと低トルク位置付けを交互に行うロボットアームなど、変動する負荷シナリオをサポートし、現実世界のパフォーマンスのより現実的な図を提供します。

NORDはプラットフォームを標準エンジニアリングファイル形式と統合し、シミュレーション結果をエンジニアが既に使用しているCADおよびPLMシステムにエクスポートすることを可能にしました。ドライブシステムの選択はめったに単独の決定ではないため、この相互運用性は重要です。それはより広い機械的および電気的設計に適合する必要があり、ツール間のシームレスなデータ交換はシミュレーション結果を全体的なエンジニアリングワークフローに組み込む際の摩擦を軽減します。

デジタルツインがロボティクスにとって重要な理由

ロボティクス業界はここ数年、シミュレーション優先の開発に向けて着実に進んでおり、ロボットがより複雑になり、物理的なプロトタイピングのコストが上昇し続けるにつれてその傾向は加速しています。デジタルツインテクノロジーは、ロボットシステムの設計と構築方法を再形成している、複数の収束する力の交差点に位置しています。

まず第一に、ロボットアプリケーションの膨大な多様性は、ドライブシステムが非常に異なる動作条件用に最適化される必要があることを意味します。倉庫ロジスティクスロボット向けに完璧に機能するドライブ構成は、農業収穫機または協調製造アーム向けには完全に不適切である可能性があります。シミュレーションにより、エンジニアは複数の構成を迅速にテストでき、金属がカットされる前に候補を狭めることができます。

次に、ロボティクス業界の市場投入までの時間の圧力は激しいです。スタートアップと確立された製造業者の両方が新しいプラットフォームの展開を競い合っており、物理的なプロトタイプの反復に費やされた毎週は競合他社が地面を獲得するために使用できる週です。現実世界のパフォーマンスを確実に予測するシミュレーションプラットフォームは、開発タイムラインを大幅に短縮できます。

第三に、持続可能性への配慮がますます重要になっています。物理的なプロトタイピングは廃棄物を生成し、エネルギーを消費し、生の材料を必要とします。必要なプロトタイプの反復の数を減らすことにより、デジタルツインプラットフォームはより資源効率的な開発プロセスに貢献します。

NORDの戦略的位置

NORDは、ドライブシステムのデジタルツイン機能を提供する最初の企業ではありませんが、そのプラットフォームは、それ自体の製品ラインとの統合の深さで注目に値します。シミュレーションはNORDの実際のコンポーネント仕様の周りに構築されているため、結果は利用可能なハードウェアに直接結びついており、むしろ利用可能なハードウェアに対応しない理想化されたモデルではありません。

シミュレーションとサプライチェーン間の緊密な結合は競争上の優位性です。エンジニアが使用するプラットフォームを使用してドライブコンセプトを検証すると、シミュレーションから生産への移行に伴うときどきある推測なしで、調達に直接移行できます。NORDは、プラットフォームを使用している顧客が仕様サイクルを大幅に短縮し、設置後の驚きが少なくなったと報告していると述べています。

同社はまた、プラットフォームを設計ツールだけでなくサービスツールとして位置付けています。既存のNORD顧客は、インストール済みの機器の改造に投資する前に、ドライブシステムのアップグレードまたは交換が予想されるパフォーマンス改善を提供するかどうかを評価するために使用できます。

より広いロボティクスエコシステムへの影響

NORDのプラットフォームのリリースは、コンポーネント化されたシミュレーション検証開発に向けたより広い業界シフトを反映しています。ドライブテクノロジーが統合された状態監視、予測メンテナンス、適応制御アルゴリズムなどの機能を備えてより洗練されるにつれて、正確な展開前シミュレーションの必要性が相応に増加します。

ロボティクス開発者にとって、このようなプラットフォームはシステム統合の持続的な痛点の1つを削減します。指定されたドライブシステムが実際にターゲットアプリケーションで予想通りにパフォーマンスするかどうかについての不確実性です。その不確実性は歴史的に過度仕様につながり、エンジニアは設計されていない負荷に遭遇したときにドライブを過度に指定したり、不十分に指定されたドライブを使用したときのコストのかかるフィールド障害につながります。

NORDのデジタルツインプラットフォームは、信頼できる仮想テストグラウンドを提供することにより、その不確実性を縮小し、ロボティクス開発者にドライブシステムの選択についてより大きな信頼を与え、最終的にパフォーマンスが向上し、開発コストが低いロボットにつながります。

この記事はThe Robot Reportのレポートに基づいています。元の記事を読む。