为什么元宇宙对制造业的未来很重要

元宇宙
为了跟上最新的数字发展,更重要的是,为了确保输出是最好的,制造商需要接受元宇宙所能提供的一切。

​元宇宙已成为技术领域最热门的话题之一,受到了从游戏到高价值设计、工程和制造等众多领域的青睐。

根据最新预测,到2024年,全球元宇宙收入机会可能接近8000亿美元。这并不奇怪,随着元宇宙代表着物理和数字领域的融合,以及人工智能为原始数据增加了洞察力,许多公司已经开始致力于创建和利用这些服务,以实现各自领域的数字化转型,例如,Adobe最近宣布与可口可乐、NASCAR、Epic Games和NVIDIA在一系列与元宇宙相关的项目上合作。

制造业也不例外,它开创了元宇宙的支柱之一:数字孪生。数字孪生代表了人工智能、机器学习和物联网等数字化技术的融合。随着所有这些在元宇宙中紧密交织在一起,我们期待着先进数字孪生方法的快速和令人兴奋的表现,这将使物理和虚拟的融合成为可能。

随着新技术和流程带来的客户价值和促成因素的增强,制造业的数字化转型正在不断增长。2020年,该市场估值为2640亿美元,预计到2026年将达到7678.2亿美元。十分之九的制造商认为,来自联网机器和人员的数据将有助于决策制定并降低成本。

推动进步的核心不仅仅是引入更好的工具,而且还要确保团队能够利用这些新技术来促进对数据的更好理解、收集、存储和连接。

元宇宙释放全部潜力

毕竟,数字化转型的主干技术——物联网、人工智能和机器学习——多年来一直触手可及,但我相信只有当我们将它们整合到元宇宙时,才能充分发挥它们的潜力,因为预计的市场增长掩盖了制造商迄今为止在整合这些工具方面所做的艰苦努力。据报道,这些障碍包括寻找熟练劳动力、传统IT资源以及创建和使用良好(足够)的数据。

数字孪生是克服这些挑战的关键,也是制造业元宇宙的核心组成部分。到 2025 年,数字孪生市场预计将增长到 860 亿美元,其中汽车等制造业领域预计将实现最快的复合年增长率,这是受电动汽车等领域不断发展的推动,这些领域需要新的、更快的创新方式。

从本质上讲,数字孪生为数字世界带来了真实感,将虚拟制造模拟与现实生活中的学习相结合,例如,帮助确定最佳材料和制造工艺,以优化产品的成本和环境影响。将系统收集的关于一系列问题的数据输入连接的工作流程——尤其是通过人工智能洞察力增强的工作流程——意味着可以利用从生产、缺陷或产品使用中学到的知识来改进未来的零件设计,并帮助许多不同类型的团队和技能组合获得这些知识。

一场革命

该领域发生了一场革命,工程师们能够利用数字孪生对产品“假设”特性和行为的洞察能力来增强物理世界的设计和测试。跨团队扩展这种元宇宙方法将允许具有不同专业知识背景的工程师一起探索复杂的“假设”场景,例如“如果我将这辆车的车身从钢材改成碳复合材料,它会轻多少,它仍然是安全的吗?”或者“如果我改变这个喷气发动机叶片的形状,我们可以节省多少燃料?”虽然这些看起来像是简单的输入—输出问题,但它们传统上涉及许多不同的孤立角色、解决方案和专家,嵌入元宇宙的数字孪生将有助于汇集和回答这些问题。

可以把它想象成喷气式战斗机的仪表盘,向飞行员显示有关飞机性能的实时数据,并在可能出现问题时发出警报,或者是谷歌眼镜式增强现实系统,在机器即将发生故障时提供预测性维护警报。它将能够告知特定零件的质量问题,并推荐最佳流程、最合适的工程部门以及最佳材料和机器人来解决问题。

另一个例子是,元宇宙有能力成为可持续制造的支柱之一,并实现净零增长。如今,大多数公司都面临着以更可持续的方式运营的压力,而制造业需要克服的障碍比大多数公司都要多。数字孪生将允许从整体上进行设计和测试,从实物产品中吸取经验教训,并专门针对可持续性优化未来设计,同时最大限度地减少对其他因素(如盈利能力)的影响。

如果制造团队接受并构建一个适合他们的元宇宙,他们将获得更高的生产力,因为他们可以轻松地访问更多更好的信息。为了跟上最新的数字发展,更重要的是,为了确保输出是最好的,制造商需要接受元宇宙所能提供的一切。正如他们所说,可能性是无限的。

责任编辑:赵宁宁 来源: 物联之家网
相关推荐

2023-10-18 13:33:50

工业物联网

2022-10-18 16:23:10

物联网工业物联网制造业

2023-04-09 16:27:23

工业物联网制造业

2022-10-13 14:14:58

物联网工业物联网

2023-01-11 11:19:20

2023-03-24 16:44:49

2018-03-26 09:33:20

2023-06-02 09:48:26

人工智能数字孪生

2023-09-26 14:31:51

元宇宙

2015-10-19 17:57:33

容器OpenStack微服务

2022-05-31 10:24:55

机器人协作机器人人工智能

2024-11-05 15:32:20

2023-10-09 13:25:53

RPA技术制造业

2023-09-08 06:52:56

生态系统流程技术

2022-01-06 22:05:35

Linux物联网容器

2018-07-31 11:13:16

数字制造业CIO

2023-09-18 16:46:07

2021-01-24 11:45:28

勒索软件制造业网络r网络安全

2019-08-29 06:58:58

物联网制造业工人安全

2020-06-24 14:34:41

RPACIO观点
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号