生产力放缓一直是应用新理念实现增长的先兆。为不断增长的人口提供足够的产品是第一次工业革命的关键，而几个世纪后，人类发现自己处于同样的境地。整个工业部门的生产率增长率从 1995 - 2005 年的 2.9% 下降到 2006 - 2014 年的约 1.6%......这再一次需要范式转变。
工业 4.0 和数字化转型技术应运而生。
数字化转型技术的应用有望帮助工业部门（尤其是制造业）灵活应对变化。数字孪生解决方案就属于这一类。数字孪生的任务是利用许多制造商忽视的重要资产--数据。
捕捉车间数据并从中获得运营洞察力的能力是工业 4.0 的基础。IIoT、边缘计算硬件和智能设备等技术使数据采集成为可能，而仿真建模软件和数字孪生等分析解决方案则实现了实时分析。
数字孪生 - 提高生产率的新途径
数字孪生是物理组件、流程或设施的虚拟复制品。与一般的三维模型/复制品不同，数字孪生与它所反映的过程形成一个网络物理实体。因此，数字孪生可以实现物理和虚拟区域的数据交换。
数字孪生支持的高级分析功能可帮助制造商发现隐藏的瓶颈，解决复杂的问题，从而优化生产率。数字孪生技术在制造业中有三大应用，包括
- 流程优化
- 状态监测和管理
- 推动创新
数字孪生技术可作为流程优化工具应用于多个制造领域，包括产能规划、预测性维护、供应链分析、资源分配等。例如，一家负责为北美客户提供服务的石油和天然气服务提供商在扩大存储能力以满足波动需求方面遇到了困难。客户需求的增加意味着需要不同尺寸和配置的储罐。
为了准确评估其容量需求，该服务提供商开发了当前设施运营的数字孪生模型。该模型结合了离散（批量）和连续流对象逻辑，以表示产品在管道和规划存储设施沿线各个阶段的情况。系统需求，或在本例中来自上游管道供应的产品批次，根据用户定义的确定性输入时间表或随机事件进行设计。系统基础设施，即储罐和连接，可根据部署的数量和相关容量进行配置。
数字孪生系统可帮助企业直观、准确地分析扩容配置，以满足客户日益增长的需求。
数字孪生提供的网络物理环境还支持对生产过程进行状态监测，以获取工厂数据，优化生产率。状态监测举措产生的数据可用于制定预测性制造战略，从而将生产率提高 20%，将停机时间减少 70%。
选择正确的数字孪生解决方案
将数字孪生提供的高级分析应用于制造数据，可以产生优化流程所需的洞察力，但实施数字孪生首先要选择正确的技术合作伙伴。您可以采用以下步骤来选择交钥匙数字孪生解决方案：
- 易用性- 一般制造商都是车间操作方面的专家，而不是使用数字孪生系统进行高级分析的专家。因此，在选择数字孪生解决方案时，必须考虑到非技术人员使用的难易程度。基于智能对象的建模和三维可视化能力等易用性功能可确保操作人员至少能够理解评估结果并加以应用。
- 数据整理能力- 数字孪生依赖于数据，可用于数字孪生建模的数据越多，产生的结果就越准确。因此，一流的数字孪生解决方案必须能够整合来自企业资源规划软件、制造企业系统、物联网框架和边缘计算解决方案的数据。
- 应用跟踪记录- 合适的数字孪生解决方案应具有应用跟踪记录，即它已被应用于分析或优化与您的工厂类似的运营。应用跟踪记录可为您提供所需的信息，帮助您分析数字孪生解决方案在制造领域的分析能力。客户评价记录也可以帮助您在选择正确的解决方案之前做出明智的决策。
- 售后服务 - 对于初次使用数字孪生的用户来说，使用数字孪生的技术问题可能会让他们不知所措。数字孪生解决方案提供商可确保客户获得专门的支持人员，从而简化与开发数字孪生相关的入职流程。先进的售后服务还能为企业提供所需的技能，以利用复杂建模的强大功能来评估复杂的运营流程。
- 总拥有成本-- 数字孪生预计将与现有的技术解决方案和数据生产源一起运行。因此，使用数字孪生的总成本包括购买软件的成本、收集和传输数据的相关成本，以及创建数据分析团队管理实施过程的成本。
负责宣传部署数字孪生系统的管理人员必须了解这些成本，以便进行准确的投资回报率分析，从而获得 C 级管理人员对实施过程的支持。
结论
利用先进的分析技术对制造流程进行数字化改造是一个持续的过程，必须反复部署才能取得成功。因此，制造商必须与经验丰富的服务提供商合作，将数字孪生的应用作为一项持续的事业来对待，才能获得丰厚的回报。立即申请演示，了解如何应用 Simio 数字孪生来改进您的制造流程。