டிஜிட்டல் ட்வின் மென்பொருள், மூலதனத்தை செலவிடுவதற்கு முன் ஆட்டோமேஷனை ஆராய உற்பத்தியாளர்களை அனுமதிக்கிறது

ஆட்டோமேஷன் ஆய்வுச் சிக்கல்

அனைத்து அளவிலான உற்பத்தியாளர்களும், தொழிலாளர் பற்றாக்குறையை தீர்க்கவும், உற்பத்தித்திறன் மற்றும் தரத்தை அதிகரிக்கவும், கழிவுகளை குறைக்கவும், மேலும் நிலையான வெளியீட்டை வழங்கவும் ஆட்டோமேஷன் உதவும் என்பதை அங்கீகரிக்கின்றனர். ஆயினும்கூட, அந்த சாத்தியத்தை உணர்ந்து, ஒரு ரோபோடிக் செல்லை உண்மையில் நிறுத்துவது வரையிலான பயணம் பெரும்பாலும் அச்சுறுத்தலாக இருக்கிறது. சந்தையில் ஆயிரக்கணக்கான தொழில்துறை ரோபோக்கள் எண்ணற்ற வடிவங்கள் மற்றும் அளவுகளில், பல்வேறு பிராண்டுகளில் இருந்து, ஆயிரக்கணக்கான எண்ட் எஃபெக்டர்கள் மற்றும் புற சாதனங்களுடன் நிரம்பியுள்ளது. அந்த விருப்பங்களை வெவ்வேறு அமைப்புகள், பாதுகாப்பு தேவைகள் மற்றும் ஒருங்கிணைப்பு தேவைகளுடன் இணைக்கும்போது, சாத்தியமான உள்ளமைவுகளின் எண்ணிக்கை கிட்டத்தட்ட முடிவற்றதாகிறது.

ஆட்டோமேஷனுக்கு புதிய ஒரு நிறுவனத்திற்கு, கேள்விகள் விரைவாக குவிகின்றன. என்ன ரோபோ அளவு மற்றும் புற சாதனங்கள் தேவை? செல் எவ்வளவு தரை இடத்தை ஆக்கிரமிக்கும்? உற்பத்தித்திறன் முதலீட்டை நியாயப்படுத்துமா? புதிய அமைப்பு ஏற்கனவே உள்ள இயந்திரங்களுடன் எவ்வளவு நன்றாக ஒருங்கிணைக்கப்படும்? ஒரு விற்பனையாளரிடம் பூட்டப்பட்டு விடும் ஆபத்து உள்ளதா? முதலீட்டின் மீதான வருமானம் எவ்வளவு காலம் எடுக்கும்? நிலையான வரைபடங்கள், CAD அமைப்புகள் அல்லது விரிதாள்கள் மூலம் இந்த கேள்விகளுக்கு பதிலளிப்பது சாத்தியம், ஆனால் அந்த கருவிகள் ஒரு ரோபோடிக் அமைப்பு நடைமுறையில் எவ்வாறு செயல்படும் என்பதை வெளிப்படுத்தாது.

டிஜிட்டல் ட்வின்கள் இப்போது ஏன் முக்கியம்

பெரிய பொருளாதார நிலைமைகள் மூலதன முடிவுகளை மிகவும் கடினமாக்குகின்றன. உலகளாவிய பொருளாதார நிச்சயமற்ற தன்மை மற்றும் அதிகரித்து வரும் ஆற்றல் உள்ளீட்டு செலவுகள் உற்பத்தியாளர்களை எடைபோடுகின்றன. பல முக்கிய சந்தைகளில் மனநிலை மற்றும் முதலீட்டாளர் மன உறுதி சரிந்துள்ளது, மேலும் பல நிறுவனங்கள் புதிய மூலதன செலவினங்களை அதிக ஆய்வுக்கு உட்படுத்துகின்றன. இந்த சூழலில், நிலைமைகள் மிகவும் கணிக்கக்கூடியதாக உணரும் வரை ஆட்டோமேஷன் திட்டங்களை ஒத்திவைக்கும் சோதனை உள்ளது. ஆனால் நிச்சயமற்ற தன்மை நிலையாக இருப்பது என்று அர்த்தமல்ல.

டிஜிட்டல் ட்வின் மென்பொருள் ஆரம்ப ஆய்வை அபாய நீக்கம் செய்ய ஒரு வழியை வழங்குகிறது. முன்கூட்டியே மூலதனத்தை செலவிடுவதற்கு பதிலாக, உற்பத்தியாளர்கள் முன்மொழியப்பட்ட ரோபோடிக் செல்லின் மெய்நிகர் மாதிரியை உருவாக்கி, யதார்த்தமான நிலைமைகளின் கீழ் சோதிக்க முடியும். டிஜிட்டல் ட்வின் நிலையான பிரதிநிதித்துவங்களை மேம்படுத்தும் ஒரு மாறும் உருவகப்படுத்துதலாக செயல்படுகிறது. இது நிறுவனங்களை ரோபோக்கள் மற்றும் அமைப்புகளை ஒப்பிடவும், புற சாதனங்களை சோதிக்கவும், ரோபோ அடிப்படை நிலைகளை செம்மைப்படுத்தவும், பாதுகாப்பு அமைப்புகளை ஆராயவும், பகுதி ஓட்டத்தை மாதிரியாக்கவும், எந்த உடல் உபகரணங்களும் வாங்கப்படுவதற்கு முன் ஆபரேட்டர் அணுகலை கருத்தில் கொள்ளவும் அனுமதிக்கிறது.

இந்த அணுகுமுறை முதல் முறை ஆட்டோமேஷன் வாங்குபவர்களுக்கு குறிப்பாக மதிப்புமிக்கது. இது கணினி ஒருங்கிணைப்பாளர்களின் பணியையும் நிறைவு செய்கிறது. ஒரு டிஜிட்டல் ட்வின் அவசியம் ஒரு கணினி ஒருங்கிணைப்பாளரை மாற்றாது என்றாலும், ஒரு ஒருங்கிணைப்பாளர் கொண்டு வரப்படுவதற்கு முன் அல்லது உள் செயல்படுத்தல் தொடங்குவதற்கு முன், உற்பத்தியாளர்கள் ரோபோக்களை மதிப்பீடு செய்யவும், பயன்பாடுகளை மிகவும் திறம்பட திட்டமிடவும் இது உதவும்.

டிஜிட்டல் ட்வின் உங்களுக்கு என்ன காட்ட முடியும்

டிஜிட்டல் ட்வின் என்பது ஒரு முழுமையான ரோபோடிக் செல்லின் மெய்நிகர் மாதிரி. இது ரோபோ, ஆர்ம்-எண்ட் கருவிகள், சாதனங்கள், கன்வேயர்கள், சென்சார்கள், ஆபரேட்டர்கள் மற்றும் சுற்றியுள்ள உபகரணங்களை உள்ளடக்கியது. அனுமானங்கள் மற்றும் ஓவியங்களை நம்புவதற்கு பதிலாக, டிஜிட்டல் ட்வின் அமைப்பு உண்மையில் எவ்வாறு செயல்படும் என்பதை நிரூபிக்கிறது. இந்த நுண்ணறிவை பல முக்கிய பகுதிகளாக பிரிக்கலாம்.

அடையும் தூரம், பாதைகள் மற்றும் சுழற்சி நேரங்கள்

டிஜிட்டல் ட்வின் சரிபார்க்கக்கூடிய முதல் விஷயங்களில் ஒன்று, ரோபோ தேவையான அனைத்து நிலைகளையும் அடையுமா என்பதுதான். இது அடிப்படையானதாக தோன்றலாம், ஆனால் நிறுவலுக்குப் பிறகுதான் அடையும் தூர சிக்கல்கள் அடிக்கடி வெளிப்படுகின்றன. டிஜிட்டல் ட்வின் மென்பொருள் பயனர்களை பாதைகள் மற்றும் கருவி பாதைகளை முன்கூட்டியே சோதிக்க அனுமதிக்கிறது, அடிப்படை நிலைகள் மற்றும் நோக்குநிலையை செம்மைப்படுத்தி, ரோபோ வேலை எல்லையில் உள்ள ஒவ்வொரு புள்ளியையும் அணுக முடியும் என்பதை உறுதி செய்கிறது.

சுழற்சி நேர மதிப்பீடு மற்றொரு முக்கிய நன்மை. ரோபோவின் உண்மையான இயக்கத்தை உருவகப்படுத்துவதன் மூலம், முடுக்கம், வேகம் குறைப்பு மற்றும் துணை செயல்கள் உட்பட, உற்பத்தியாளர்கள் ஒவ்வொரு உற்பத்தி சுழற்சிக்கும் எவ்வளவு நேரம் ஆகும் என்பதை மதிப்பிட முடியும். இந்த தகவல் நேரடியாக உற்பத்தித்திறன் கணக்கீடுகளுக்கு உணவளிக்கிறது மற்றும் ஆட்டோமேஷன் முதலீடு உற்பத்தி இலக்குகளை பூர்த்தி செய்யுமா என்பதை சரிபார்க்க உதவுகிறது.

மோதல் அபாயங்கள் மற்றும் பராமரிப்பு அணுகல்

டிஜிட்டல் ட்வின்கள் உண்மையான உலக பிரச்சினைகளாக மாறுவதற்கு முன் மோதல் அபாயங்களை அடையாளம் காண முடியும். முழு செல்லை மாதிரியாக்குவதன் மூலம், சாதனங்கள், கன்வேயர்கள் மற்றும் ஆபரேட்டர்கள் உட்பட, மென்பொருள் ரோபோவிற்கும் சுற்றியுள்ள உபகரணங்களுக்கும் இடையிலான சாத்தியமான குறுக்கீட்டை எடுத்துக்காட்ட முடியும். இது பொறியாளர்களை திட்டமிடல் கட்டத்தில் அமைப்புகளை மறுவடிவமைக்கவும், பணி செல் வடிவவியலை சரிசெய்யவும் அனுமதிக்கிறது.

ஆபரேட்டர் அணுகல் மற்றும் பராமரிப்பு இடைவெளி சமமாக முக்கியம். கோட்பாட்டில் நன்றாக செயல்படும் ஆனால் பாதுகாப்பாக சேவை செய்ய முடியாத ஒரு செல் வேலையில்லா நேரம் மற்றும் விரக்தியை ஏற்படுத்தும். டிஜிட்டல் ட்வின் மென்பொருள் ஆபரேட்டர்கள் பாகங்களை ஏற்றுவது, முடிக்கப்பட்ட கூறுகளை இறக்குவது மற்றும் வழக்கமான பராமரிப்புக்கான முக்கிய கூறுகளை அடைவது எவ்வளவு எளிது என்பதை மதிப்பீடு செய்ய உதவுகிறது.

தொடக்க புள்ளிகளுக்கான பயன்பாட்டு வார்ப்புருக்கள்

சில டிஜிட்டல் ட்வின் தளங்கள் நிறுவனங்களுக்கு ஒரு தொடக்க புள்ளியை வழங்க வடிவமைக்கப்பட்ட பயன்பாட்டு வார்ப்புருக்களை உள்ளடக்கியது. ஒரு உற்பத்தியாளர் தானியங்குபடுத்த விரும்பும் பணியை அறிந்திருக்கும்போது - பேலட் அடுக்குதல், வெல்டிங் அல்லது இயந்திர பராமரிப்பு போன்றவை - ஆனால் எந்த ரோபோ, கிரிப்பர் அல்லது அமைப்பு சிறப்பாக செயல்படும் என்பது உறுதியாக தெரியாதபோது இவை மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். வார்ப்புருக்கள் நிரூபிக்கப்பட்ட தொடக்க புள்ளியை வழங்குகின்றன, அவை உற்பத்தியாளரின் சொந்த பகுதி பரிமாணங்கள், உற்பத்தி விகிதங்கள் மற்றும் தரை இட கட்டுப்பாடுகளைப் பயன்படுத்தி தனிப்பயனாக்கப்படலாம்.

RoboDK போன்ற டிஜிட்டல் ட்வின் தளங்கள்

RoboDK என்பது டிஜிட்டல் ட்வின் மற்றும் ஆஃப்லைன் புரோகிராமிங் மென்பொருளுக்கு ஒரு எடுத்துக்காட்டு, இது இந்த ஆரம்ப ஆய்வை ஆதரிக்கிறது. இந்த தளம் பயனர்களை 1,400 க்கும் மேற்பட்ட பிராண்டுகளின் ரோபோக்களை சோதிக்க அனுமதிக்கிறது, எந்த வன்பொருளையும் வாங்காமல் வெவ்வேறு தயாரிப்புகள் மற்றும் மாடல்களை ஒப்பிடுவதை சாத்தியமாக்குகிறது. இந்த பரந்த தேர்வு முக்கியமானது, ஏனெனில் உற்பத்தியாளர்கள் மூலதனம் செலவிடப்பட்ட பிறகு ஒரு விற்பனையாளரிடம் அல்லது துணை உகந்த ரோபோவில் பூட்டப்பட விரும்பவில்லை.

ஒரு சூழலில் பரந்த அளவிலான ரோபோக்களை உருவகப்படுத்துவதன் மூலம், உற்பத்தியாளர்கள் தங்கள் பயன்பாட்டிற்கு சிறந்த பொருத்தத்தை அடையாளம் காண முடியும். அவர்கள் அடையும் தூரம், பேலோட், வேகம் மற்றும் வெவ்வேறு எண்ட் எஃபெக்டர்களுடன் பொருந்தக்கூடிய தன்மையை மதிப்பீடு செய்யலாம். இதன் விளைவாக செலவு மிக்க தவறுகளின் அபாயத்தை குறைக்கும் மேலும் தகவலறிந்த தேர்வு செயல்முறை ஆகும்.

தொடங்குவதற்கான நடைமுறை படிகள்

• பணியின் தெளிவான வரையறையுடன் தொடங்கவும், பகுதி பரிமாணங்கள், சுழற்சி நேர எதிர்பார்ப்புகள் மற்றும் தேவையான உற்பத்தித்திறன் உட்பட.
• குறுகிய பட்டியலுக்கு குறைப்பதற்கு முன் பல ரோபோ பிராண்டுகள் மற்றும் அளவுகளை சோதிக்க டிஜிட்டல் ட்வினைப் பயன்படுத்தவும்.
• முழு செல் அமைப்பை மாதிரியாக்கவும், கன்வேயர்கள், சாதனங்கள், பாதுகாப்பு மற்றும் ஆபரேட்டர் அணுகல் உட்பட, சாத்தியமான சிக்கல்களை ஆரம்பத்தில் கண்டறிய.
• சுழற்சி நேரங்களை மதிப்பிட்டு, வணிக வழக்கை சரிபார்க்க உற்பத்தி இலக்குகளுடன் ஒப்பிடவும்.
• தரை இடத்தை குறைக்கவும் செயல்திறனை அதிகரிக்கவும் ரோபோ அடிப்படை நிலைகள் மற்றும் பாதைகளை மீண்டும் மீண்டும் செம்மைப்படுத்தவும்.
• பணிச்சூழலியல் மற்றும் சேவைத்திறன் கவலைகளை பிடிக்க மெய்நிகர் வடிவமைப்பு மதிப்பாய்வில் ஆபரேட்டர்கள் மற்றும் பராமரிப்பு ஊழியர்களை ஈடுபடுத்தவும்.
• டிஜிட்டல் ட்வின் செம்மைப்படுத்தப்பட்டவுடன், உருவகப்படுத்துதலை ஒரு கணினி ஒருங்கிணைப்பாளருடன் பகிர்ந்து கொள்ளுங்கள் அல்லது உள் செயல்படுத்தலுக்கான அடிப்படையாக பயன்படுத்தவும்.

நிச்சயமற்ற தன்மையை தகவலறிந்த செயலாக மாற்றுதல்

தற்போதைய பொருளாதார சூழல் மூலதன செலவினங்களை அபாயகரமானதாக உணர வைக்கலாம், ஆனால் நிச்சயமற்ற தன்மை காரணமாக செயல்பட மறுப்பது இன்னும் பெரிய போட்டி அபாயமாக இருக்கலாம். தொழிலாளர் சவால்கள், தர தேவைகள் மற்றும் செலவு அழுத்தங்களுக்கு ஆட்டோமேஷன் ஒரு சக்திவாய்ந்த பதிலாக உள்ளது. டிஜிட்டல் ட்வின் மென்பொருள் உற்பத்தியாளர்களுக்கு குறைந்த செலவில் விருப்பங்களை ஆராய, மாற்றுகளை ஒப்பிட, மற்றும் கட்டுப்படுத்தும் நிதி அர்ப்பணிப்புகள் செய்யப்படுவதற்கு முன் திட்டங்களை சரிபார்க்க ஒரு வழியை வழங்குகிறது.

ஆட்டோமேஷனுக்கு புதிய நிறுவனங்களுக்கு, ஒரு கருத்தை மெய்நிகராக சோதித்து செம்மைப்படுத்தும் திறன் ஒரு கேம் சேஞ்சர் ஆகும். இது ஒரு அச்சுறுத்தும் முடிவை ஒரு கட்டமைக்கப்பட்ட பொறியியல் பயிற்சியாக மாற்றுகிறது. டிஜிட்டல் ட்வினில் இருந்து பெறப்பட்ட நுண்ணறிவு ஒருங்கிணைப்பு காலவரிசையை குறைக்கலாம், மாற்று ஆர்டர்களை குறைக்கலாம், மற்றும் இறுதி நிறுவல் செயல்திறன் எதிர்பார்ப்புகளை பூர்த்தி செய்யும் வாய்ப்பை மேம்படுத்தலாம்.

இறுதியில், டிஜிட்டல் ட்வின்கள் ஒரு வடிவமைப்பு கருவி மட்டுமல்ல. அவை உற்பத்தியாளர்களை நம்பிக்கையுடன் முன்னேற அனுமதிக்கும் ஒரு மூலோபாய செயலாக்கி ஆகும். ஒரு மெய்நிகர் சூழலில் ஆட்டோமேஷனை ஆராய்வதன் மூலம், நிறுவனங்கள் என்ன வேலை செய்யும், அது எவ்வளவு செலவாகும், என்ன வருமானத்தை உருவாக்கும் என்பதற்கான தெளிவான படம் இருக்கும்போது மட்டுமே மூலதனத்தை செலவிட முடியும்.

இந்த கட்டுரை The Robot Report இன் அறிக்கையை அடிப்படையாகக் கொண்டது. அசல் கட்டுரையைப் படிக்கவும்.