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The use of Digital Twin for predictive maintenance in manufacturing

机译：数字双胞胎在制造业预测维护中的使用

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This paper presents a methodology to calculate the Remaining Useful Life (RUL) of machinery equipment by utilising physics-based simulation models and Digital Twin concept, in order to enable predictive maintenance for manufacturing resources using Prognostics and health management (PHM) techniques. The resources and the properties of them are first modelled in a digital environment able to simulate the real machine's behaviour. Data are gathered by machines' controllers and external sensors to be used for the synchronous tuning of the digital models and their simulation. The outcome of the simulation is then used to assess the resource's condition and to calculate RUL. In this way, the condition and the status of the machines can be monitored and predicted as a result from the simulation of physics-based models, without invasive techniques of common predictive maintenance solutions. A case study is presented in this paper where the proposed methodology is validated by predicting the RUL of an industrial robot.
机译：本文通过利用基于物理的仿真模型和数字双胞型概念来计算机械设备剩余使用寿命（RUL）的方法，以便使用预测和健康管理（PHM）技术来实现制造资源的预测性维护。它们的资源和属性是在能够模拟真实机器行为的数字环境中建模。数据由机器控制器和外部传感器收集，用于用于数字模型的同步调谐及其仿真。然后使用模拟的结果来评估资源的条件并计算RUL。以这种方式，可以监视和预测机器的条件和状态，从基于物理的模型的模拟，没有常见预测性维护解决方案的侵入技术。本文提出了一种案例研究，其中通过预测工业机器人的统计，验证了所提出的方法。

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