Präzisere Digital Twins in der Fertigung

Das SAS Angebot verknüpft UE-Simulationen mit Optimierungsroutinen von SAS Viya. UE gehört zu den offensten und fortschrittlichsten Tools für 3D-Visualisierung in Echtzeit. Die Rendering-Technologie wurde unter anderem von Millionen von Spielern auf den Prüfstand gestellt und kommt jetzt auch in den Bereichen Automotive und Fertigung zum Einsatz. Mit den realistischen Simulationen, die die hochdetaillierten und präzisen Digital Twins liefern, lassen sich zeit- und kostenintensive Testläufe in der tatsächlichen Betriebsumgebung umgehen. Abläufe werden in einer glaubhaften digitalen Umgebung abgebildet, zusammen mit KI führt dies zu präzisen Prognosen.

Pilotprojekt bei Georgia Pacific

Als Hersteller von Papier und cellulosebasierten Baustoffen setzt Georgia Pacific die UE-gestützten digitalen Zwillinge in seiner Produktionsstätte Savannah River Mill ein. Die Technologie sorgt für eine Optimierung seines Transportsystems mit AGVs. SAS verwendet RealityScan, eine mobile Applikation von Epic, um ein fotorealistisches Rendering des Werks zu erstellen und in UE zu importieren. Die Verbindung aus Analytics von SAS und der Engine von Epic hilft Georgia Pacific dabei, Betriebsabläufe aufeinander abzustimmen, ohne die Produktionslinien zu unterbrechen, mit dem Ziel, Kosten zu senken und die Produktqualität zu erhöhen.

„Mit SAS und der Unreal Engine können wir realitätsnahe Simulationen der Fertigungsprozesse erstellen. Autonome Fahrzeuge bewegen sich durch die Werkshalle, reagieren in Echtzeit auf Annäherungsalarme, Hindernisse und unvorhersehbare Ereignisse“, sagt Roshan Shah, Vice President of AI & Products bei Georgia Pacific.

Blaupause für weitere Einsatzszenarien

Die optimierten Digital Twins machen Advanced Analytics einer breiteren Anwendergruppe zugänglich – sowohl, was die Rollen als auch die Branche angeht. In der Fertigung bedeutet dies konkret, dass beispielsweise Arbeiter am Produktionsband, Mechaniker und Ingenieure einfacher mit Daten und KI umgehen können. Das Gesundheitswesen könnte wiederum von einer Optimierung der Patientenströme in Kliniken, prädiktiver Wartung für medizinische Geräte oder der Unterstützung von Mitarbeitertrainings profitieren. Ähnlich ließen sich die digitalen Modelle in der Stadtplanung nutzen, um die Entwicklung von Smart Cities zu unterstützen und somit nachhaltige und lebenswerte Bedingungen zu schaffen.