Uma paixão por Gêmeos digitais

A pesquisa industrial requer especialistas em simulação com uma paixão por Gêmeos digitais. Na corrida para inovar, seu entusiasmo faz toda a diferença.  

Quando Christoph Kiener pediu aos especialistas em simulação da Siemens Corporate Technology que o ajudassem a encontrar uma solução para sacudir o pó metálico dos canais e cavidades internos, uma ideia surgiu instantaneamente na mente de Dirk Hartmann. “Pensei imediatamente em nossa simulação de fluxo de multidão, Crowd Control, que temos usado para planejar rotas de fuga de emergência em vários edifícios diferentes nos últimos anos”, disse Hartmann, um especialista em simulação em tempo real. “As duas tarefas são tão semelhantes que fez todo o sentido usar a mesma matemática e procedimento. As pessoas na simulação de fuga de emergência que atravessam corredores e escadas para chegar às saídas são equivalentes às partículas de pó no desafio de remoção de pó de Kiener que precisam atravessar os canais internos e cavidades e escapar”.

Sucesso comprovado

Kiener, que trabalha no avanço das inovações de impressão 3D na Corporate Technology, lembra o quão aliviado ele ficou que Hartmann e seu colega Meinhard Paffrath tinham a experiência com o Crowd Control, que os permitiu apresentar um esboço de viabilidade preliminar após apenas alguns dias. “Eu sabia então que era possível construir uma máquina de limpeza automatizada que poderia remover o pó de metal deixado nas cavidades de componentes fabricados aditivamente usando movimentos de rotação e agitação controlados por simulação.” A confiança de Kiener era justificada. Menos de um ano depois, ele não apenas implementou um protótipo da máquina de limpeza automatizada com o construtor de máquinas Solukon, como também o apresentou na principal feira de manufatura aditiva, Formnext 2018, onde foi um tremendo sucesso.

Início mais rápido

“Naturalmente, leva muito menos tempo para chegar a uma solução se você puder confiar no conhecimento prévio”, enfatiza Hartmann. “Se você tiver que começar do zero, faltará não só a matemática e o procedimento, como também a experiência prática de aplicações anteriores”. “Mesmo assim, foi um desafio para nós”, afirma Paffrath, “principalmente em termos de velocidade de simulação”. Nenhuma simulação em tempo real é necessária para calcular os movimentos de rotação e agitação. Isso pode ser feito facilmente de antemão, mas não deve levar dias para ser realizado. “Também neste caso, nosso valioso conhecimento prévio nos ajudou a acelerar a busca por uma solução”, diz Paffrath. “Colegas da Siemens PLM Software nos forneceram suas simulações de partículas de alta precisão do conjunto de simulação e teste Simcenter. Esses foram o ponto de partida perfeito para desenvolver rapidamente nossa própria solução, que se baseia em desvios controlados na precisão da simulação - uma solução que foi simplificada o suficiente para fornecer a velocidade de simulação necessária”.

Experiência de classe mundial

Não é incomum que Hartmann e Paffrath sejam capazes de começar a desenvolver um conceito de solução assim que recebem uma solicitação. “A Siemens há muito tempo mantém uma forte pesquisa em inovação de simulação”, explica Virginie Maillard, chefe do campo de Simulação e Tecnologia Digital Twin da Corporate Technology. “Não temos apenas 130 especialistas disponíveis com muito conhecimento e experiência, também temos um rico e variado tesouro de soluções e ferramentas que também incluem novos desenvolvimentos como realidade virtual e inteligência artificial". É por isso que Paffrath não tem problema em citar outros sucessos de projeto, incluindo previsão virtual em tempo real da temperatura interna de motores elétricos que foi desenvolvida três anos atrás por Utz Wever, outro colega de Hartmann e Paffrath.

Previsão virtual

A previsão em tempo real de Wever foi a resposta a uma solicitação da Siemens Large Drives Applications. Seu departamento de pesquisa e desenvolvimento estava procurando por uma solução que calculasse precisamente a quantidade de tempo que grandes motores elétricos precisam para esfriar entre a parada e a reinicialização, em vez de ter que trabalhar com estimativas devido à temperatura não poder ser realmente medida no interior inacessível do motor. A solução de Wever agora fornece uma ferramenta que permite previsões em tempo real de como seria a progressão da temperatura dentro do motor se ele fosse reiniciado em qualquer momento específico. Essas informações agora tornam possível reiniciar motores grandes mais cedo do que antes, com o resultado de que eles são mais bem utilizados.

Vantagem da pesquisa própria

“Entre outras coisas, pudemos tirar proveito de uma abordagem procedimental do campo de pesquisa ainda novo de quantificação de incerteza, que já havíamos tratado muito cedo em nossa própria pesquisa”, explica Wever. “Vários anos antes, desenvolvemos uma ferramenta de otimização que nos permitiu projetar produtos robustos em termos de tolerâncias de fabricação e medição. A abordagem processual usada para esta ferramenta leva em consideração sistematicamente todos os erros potenciais e seus efeitos no resultado final, o que permite lidar com as incertezas. E essa era exatamente a abordagem necessária para implementar previsões de temperatura virtuais em tempo real para motores elétricos".

Adequado para a indústria

“Sem nossa pesquisa própria, primeiro teríamos que procurar especialistas em pesquisa acadêmica que pudessem nos fornecer o conhecimento necessário”, diz Maillard. “E isso não só levaria tempo, como também levantaria um novo conjunto de problemas. Ao contrário das instalações de pesquisa acadêmica, estamos familiarizados com os requisitos industriais e temos ampla experiência nas áreas de negócios da Siemens. Isso significa que podemos fornecer rapidamente soluções padrão da indústria e não apenas conceitos".

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