IUCRC Planning Grant University of Michigan: Center for Digital Twins for Consolidated Manufacturing Intelligence (DTCMI)

IUCRC 规划拨款密歇根大学:整合制造智能数字孪生中心 (DTCMI)

基本信息

项目摘要

Digital Twins are purpose-driven software entities that collect run-time data from an operating manufacturing system, and bring that data together with models (representing both historical and theoretical behaviors) to create outputs and metrics that can be used to improve the overall performance of the manufacturing system. The development of Digital Twins requires significant subject matter expertise, where operators and engineers help determine the appropriate data to collect, modeling frameworks, and the most useful output metrics. This planning grant will build industry partnerships and develop a set of research directions in the area of Digital Twins for Consolidated Manufacturing Intelligence. Through a two-day workshop and multiple smaller conversations including the development of an industrial advisory board, industry partners will be engaged with university partners to develop a plan for a full IUCRC proposal. The resulting research directions have the potential to improve overall manufacturing operations, increasing productivity, leading to more profitability for manufacturers as well as lower costs and higher quality for consumers. The proposed center will engage both undergraduate and graduate students in the research projects, giving them experience in working on relevant industrial research projects. The research that will be proposed in the full IUCRC will relate to the development of methodologies and solutions for Digital Twins in the manufacturing industries. Given the primary site at the University of Michigan, automotive manufacturers and tier suppliers will be engaged as partners. As the system-level challenges are quite common across industries (even with very different processes), semiconductor fabrication and chemical process companies will also be engaged. A common framework for Digital Twins will be used to extend and reuse manufacturing intelligence and provide practical solutions to support evolution from reactive to predictive, proactive and prescriptive solutions envisioned in smart manufacturing and industry 4.0/5.0. Contributions will be in defining research directions that allow the framework and its elements to be re-useable, interoperable, extensible, and maintainable, but also in defining the state-of-the-art and deriving a research and development roadmap for key Digital Twin enabled solutions such as predictive maintenance and virtual commissioning. The planning activities will make use of the SMART 4.0 testbed in the Ford Robotics Building at the University of Michigan, that includes both additive and subtractive manufacturing processes, mobile and fixed-base collaborative robots, and an integrated data and control platform.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
数字孪生是目的驱动的软件实体,它从运行的制造系统收集运行时数据,并将这些数据与模型(代表历史和理论行为)结合在一起,以创建可用于提高制造系统整体性能的输出和指标。制造系统。 数字孪生的开发需要大量的主题专业知识,操作员和工程师需要帮助确定要收集的适当数据、建模框架和最有用的输出指标。 该规划拨款将在整合制造智能的数字孪生领域建立行业合作伙伴关系并开发一系列研究方向。 通过为期两天的研讨会和多个小型对话(包括建立行业咨询委员会),行业合作伙伴将与大学合作伙伴合作,制定完整的 IUCCRC 提案计划。 由此产生的研究方向有可能改善整体制造运营,提高生产率,为制造商带来更多利润,并为消费者带来更低的成本和更高的质量。拟建中心将吸引本科生和研究生参与研究项目,为他们提供从事相关工业研究项目的经验。 IUCRC 全文中提出的研究将涉及制造业数字孪生的方法和解决方案的开发。 鉴于密歇根大学的主要场地,汽车制造商和一级供应商将成为合作伙伴。 由于系统级挑战在各个行业中都很常见(即使工艺非常不同),因此半导体制造和化学工艺公司也将参与其中。 数字孪生的通用框架将用于扩展和重用制造智能,并提供实用的解决方案,以支持智能制造和工业 4.0/5.0 中设想的从反应性到预测性、主动性和规范性解决方案的演变。贡献将在于定义研究方向,使框架及其元素可重用、可互操作、可扩展和可维护,同时还定义最先进的技术并得出关键数字孪生的研发路线图启用预测性维护和虚拟调试等解决方案。规划活动将利用密歇根大学福特机器人大楼的 SMART 4.0 测试台,其中包括增材和减材制造工艺、移动和固定基础协作机器人以及集成数据和控制平台。该奖项反映了通过使用基金会的智力价值和更广泛的影响审查标准进行评估,NSF 的法定使命被认为值得支持。

项目成果

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