数字孪生的推广

130多年来，米其林的历史与发展与其创新性基因是密不可分的。时至今日，这家总部位于法国克莱蒙费朗的公司仍在影响着全球移动出行业的发展。凭借这些经验，米其林要应对当前的挑战，需要通过新技术和可持续发展的方式进入新的，足以改变生活的商业领域。

通过数字孪生来提高生产效率

全球竞争和更短的时间框架使得从第一个想法到批量生产的效率变得更加重要。因此，米其林在Tecnomatix®产品组合中使用西门子数字工业软件的工厂模拟来创建其制造设施的数字孪生，以在实施之前虚拟测试变化并优化流程，或者能够更快地对生产中的变化或危险的需求做出反应。 这为整个公司带来了巨大的节约潜力。自然，节约资源会影响可持续性，这是米其林未来的另一个关键部分。

采用数字孪生技术

工厂仿真数字孪生技术对米其林内外部都产生了深远的影响。尽管这项技术很重要，但对于许多员工来说，它可能仍然是一个黑匣子，因为只有少数人可以使用这项技术。

蒂埃里·什奈维尔对这个问题很熟悉。维尔是米其林数字化转型供应链专家之一。与他的同事努西姆，数字孪生制造项目经理一起，他们经常遇到不同的意见。这是由于终端用户还没有接触到数字孪生这项技术，因此造成了沟通上困难，这对公司来说是一个重大困难挑战。

“我们在2022年的情况，”切内维尔说。“我们有一个很好的制造仿真模型，但不好的是没有广泛的用户使用这个模型，我们想要改变这种情况。米其林在全球拥有超过13万名员工，其中约8万人从事生产制造。我们有86个生产基地，其中约一半生产最终的客户所需产品。我们使用的仿真模型是专门针对这些生产最终产品的制造工厂的。

“我们有一个一键仿真体验的愿景目标，可以解决这样的问题，‘如果我改变某个或多个配参数或是其他相关配置，系统生产状态会发生什么样的变化？“因此米其林轮胎公司希望现场负责这种情况的人能提出这样的问题，通常这些人是来自工业工程的改善部门或生产计划部门以及生产项目经理。但当时的公司现状是，为了某个新的仿真项目必须要准备大量的数据输入，甚至要调整多达上百张数据表单，这至少需要花费近一月的时间来准备这些数据输入。此外并不是公司相关部门的所有人都有机会接触到仿真。因为公司当前的，所有仿真项目工作及数据都由仿真数据分析师来负责，只在仿真数据分析师的专业电脑上运行仿真。而对于非专业仿真用户来说，传统专业的仿真项目用户操作界面并不友好。”

数字孪生的发展

2018年开始，米其林开始在工业制造仿真领域采用数字孪生技术。开始的阶段为意大利的米其林轮胎工厂率先采用生产系统仿真模型。米其林得到了西门子的仿真咨询合作伙伴公司的充分支持，并验证了仿真技术的可靠性与进一步推广的可行性。2021年，公司将这种方法推广到另外四个生产工厂，加速了仿真应用进展，并具体应用的生产场景进行说明。第三阶段从2023年开始系统一直在进行，这个阶段涉及到了更专业的数字孪生系统架构，从而为自动化进程的推进扫清了困难障碍，从而以提供更好的用户操作体验。从2024年开始，每年将有五个以上的工厂开始推广使用基于Plant Simulation仿真的数字孪生。最后一个阶段的重点是培训、实现自动化、提升仿真模型的运行效率加速仿真、简化仿真模型并大规模在整个工厂开始推广。

工业仿真-我们要做行业变革者

“工业仿真为制造企业创新和进步提供了真正可靠的坚实基础，”什奈维尔讲。“仿真技术将为我们的制造业企业人员提供更多的创新价值。公司有信心在利用低代码平台Mendix来优化我们的仿真应用程序开发，并预计在第三个开发阶段实现这样的一个创新业务目标。这里要讲一下“优化我们的工厂”是一个在低代码软件开发环境中围绕工业仿真生产优化的项目，这个项目在用户体验方面改变了传统的仿真方式。” 。

“优化我们的工厂项目” 得到越来越多的支持

以用户为中心的“优化我们的工厂”项目已经获得越来越多的认可，这里有几个例子。在车间，由于有许多不同的压力机和互锁的作业流程，将生产计划转换为排程表是一项挑战。手动创建这个过程需要4个小时到2天，在某些情况下需要一周以上的时间。现在有了仿真后，只需单击一个按钮。因此，复杂的数据输入可以实现自动化并会加速这个过程。

在过去，工厂的关键用户可能需要几周的时间才能在工厂仿真中创建新的生产场景，但米其林已经在这个项目中预定义了场景，任何负责人都可以在短时间内完成。该应用程序通过关键绩效指标KPI显示场景改变参数后所带来的影响。如果最终用户希望更深入地研究KPI分析，他们可以检索各自场景的详细信息。这显示了生产数据的演变，库存水平，可能的库存短缺情况等。

构建数据集仍然很复杂，但由于优化了复杂数据的生成，自动化数据准备和角色分离，情况就不那么复杂了。关键用户管理定期校准完整新数据的复杂性，而最终用户比较不同场景并理解生产流程变化的结果。

工厂仿真服务的推广　

此外，越来越多的工业仿真传推广到其他工厂，凸显了该软件对公司业务成功的重要性。米其林也将这些成功案例推广到市场其他用户，以进一步提高对数字孪生模型的接受度，并推动全公司的使用生产系统仿真。

“在中国，有一大问题是在北方和南方有两个自动存储和库存管理系统。一个仓库在装货时达到了设计容量，而另一个仓库仍然有足够的空间。使用Plant Simulation可以为我们的仓库创造了一个基本平衡。

“在意大利，Plant Simulation在项目开始时用于自动化系统验证。问题是现有的设备是无论全部设备、还是单台还是两台都不能拆除以影响生产，那么在实施自动化将如何影响物料流动呢，因此使用工业仿真方法来验证我们心中的疑问便成为必要了。

一家波兰工厂想知道如何更好地坚持生产计划，避免不必要的压力机开机从而可以节省能源。他们希望使用工厂仿真使他们能够实现最佳的设备利用率，从而实现设定的节能目标。

“一家意大利工厂的维修经理想知道如何最好地分配业务。是把工作安排在一周的某一天更好，还是把工作分散在许多小时间段以尽量减少对生产产能的影响？工厂仿真在这里也提供了可靠的答案。

“为了提高生产能力，Plant Simulation还用于解决波兰一家工厂的时间优化问题：目前正在根据固定时间优化印刷机上的生产计划的分配。”

扩展仿真技术

鉴于所有这些的经验，什奈维尔对实现公司雄心勃勃的目标持乐观态度：“随着工业仿真和优化我的工厂作为最终用户都能使用的方法，我们已经实现了想要的设计构想。我们在五个试点项目中对此进行了测试，所有成果都增强了我们对未来大规模使用仿真的信心。未来发展前景广阔。此外，我们成功地让我们的员工相信动态制造仿真对我们工业生产领域的创新价值。

“从短期来看，我们认为当前的项目以及与优化相关的一切都将从中受益。从长远来看，我们希望通过实时数据检索在所有领域大规模扩展制造模拟。通过Plant Simulation，我们正在努力实现无缝用户体验的愿景。我们正在围绕这一新的生产力工具扩大我们在各个层面的联合能力。同时，我们正在扩大我们的努力，通过这个模型全面实施工业模拟。

“到2027年，我们将在15家新工厂实施这一计划。与此同时，我们正在收集更多的用例并发布它们，以增加对我们组织中所有相关方都可以使用制造仿真的好处的兴趣和理解。”

随着工业模拟和 Optimize My Plant 逐渐成为一个易于为我们的用户所使用的前端，我们已经实现了我们的梦想架构。

Thierry Chenevier，米其林数字化转型供应链专家

开发现代仿真数字孪生，为制造创新带来新动力

将成功的生产仿真数字孪生推广

更多的工厂仿真价值创新