VR數字化工藝與制造解決方案

隨著制造技術的不斷升級迭代，理解這些工廠產線的孿生數據會越來越困難，對監控、決策人員的要求越來越高，同時伴隨著的是評判與決策效率的降低。

這時我們有了兩種解決方案：

1、 構建人工智能，通過AI輔助進行評判與預測；

2、 讓數字孿生體更加易懂，降低認知難度。

而很長一段時間內，AI雖然可以提供輔助的評判，但決策依然需要“人”來做，決策的依據依然是對數據的認知，“人”成為了瓶頸。

VR數字化工藝與制造的伙伴

如“十四五”規劃指導文件中所說，我們需要基于數字孿生體實現工業現場多維智能感知、進行生產過程優化、質量在線精密檢測、生產過程精益管控、生產設備故障診斷與預測性維護、殘次品產生過程追溯與調優、復雜環境動態生產計劃與調度、產線內外物流智慧協同等業務的開展，必然需要對工廠產線孿生數據的監控、分析、判斷和預測，XR技術就自然的成為數字孿生的伙伴，成為“意識人體”通過認知“數字虛體”管理“物理實體”的橋梁。

我們通過XR技術，將數據庫中的海量數據，構建成一個“人”容易認知的、與工廠及產線物理形態一致的、虛擬的三維工廠，產品及物流在其中流轉，使其與現實生產狀態完全一致的同步運行，又或復現某個需要分析診斷的歷史時段、預測某個未來生產情景，附加超現實的電氣、信號、音頻等可視化的鏈路展現，輔以數據圖表，提供直觀的監控、分析、判斷和預測依據。

VR數字化工藝與制造面臨的問題

由于虛擬現實技術還處于發展與應用的孕育期，我國在制造業領域的應用經驗尚不充足，二者融合發展還面臨一些問題。

一是應用場景和應用路徑尚不清晰。國內企業對虛擬現實技術的特征、應用方法等缺乏基本了解與整體把握，對制造業各環節與虛擬現實技術的結合點尚不清晰，加之應用場景設計缺失，產業標準不統一，難以對工業技術與虛擬現實技術的融合應用形成明確的產業化引導，從而制約了應用范圍的拓展。

二是我國制造業自身發展層級不高，致使新技術應用的效率成本難以平衡。目前應用虛擬現實技術的企業主要集中于航空、汽車、儀器儀表等制造行業，以及原型設計、精密加工等制造環節。我國的低端加工制造占比較大，進入制造的行業和企業不多，涉及制造前端原型樣機設計、流程仿真的，導致企業的應用能力不足、應用意愿不強。

三是虛擬現實行業應用的供應鏈短板依然明顯。除了在虛擬現實相關主控芯片、光學器件、傳感器等方面存在共性短板外，國內面向工業制造的增強現實模塊化產品設計、操作維修、仿真訓練等虛擬現實內容和應用供應嚴重匱乏，缺乏應用開發工具和開發平臺，系統集成能力不強。供應鏈的短板加大了行業融合應用的成本，延緩了推廣進程。