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Simio Staff2026-3-10 17:23:51< 1 min read

寻找数字孪生解决方案时需考虑的5个因素

如果您正在阅读这篇文章,您可能已经听说过数字孪生技术可以帮助您的制造工厂:

  • 优化运营和生产周期,更快进入市场
  • 利用数据驱动分析做出更好的决策,从而增加收入
  • 实时监控操作,减少错误,提高产量

您所听到的都是准确的,但数字孪生可以帮助您实现更多。数字孪生是工厂的高性能虚拟模型,可促进数据在实体工厂之间的传输。数字孪生创建的网络物理系统可以捕捉车间的非结构化数据,并将其与特定流程相连接。因此,它支持每一个数据生产操作,包括预测性维护、资源管理、产能规划等。

数字孪生系统能让你洞察现在,准确预测未来。

要充分利用数字孪生赋予制造流程的强大功能,首先要选择正确的数字孪生软件。 本综合指南将帮助您采用明智的方法来选择正确的数字孪生软件,从而优化您的制造流程。

分 5 个步骤选择正确的数字孪生软件

在生产设施中,必须执行复杂的变量和流程才能实现成功的生产周期,因此复杂的生产场景变得难以跟踪。数字孪生可帮助您捕捉快速移动的场景及其在生产设施中产生的数据。您可以通过以下方式开始选择合适的解决方案:

1.让 C 级决策者参与选择过程

购买、配置和创建工厂车间及其流程的数字图像需要资金。虽然回报丰厚,但启动成本可能会让决策者望而却步。

合适的数字孪生软件不一定是最便宜的选择,也不一定是最昂贵的,但你必须做好准备,让利益相关者相信使用数字孪生的重要性。如果企业内部有 IT 部门或值得信赖的技术人员,建议寻求技术人员的协助,说服决策者。通过与决策者交谈,让他们了解数字孪生的好处,从而启动说服过程。有了利益相关者的支持,您的选择过程就不会局限于选择市场上最实惠的数字孪生软件,而是选择具有尖端功能的解决方案。

2.定义数字孪生解决方案的用例

数字孪生是一种能够解决设施内复杂设计和运行问题的工具。虽然数字孪生具有深远的意义,但这并不意味着数字孪生的首次应用就应该以解决车间内的所有问题为目标。

要选择正确的解决方案,重要的一步是要明确设备为什么需要数字孪生系统,以及要解决哪些问题。在以预测性维护为用例的情况下,能够捕捉机器和相关物联网数据以了解设备行为模式的数字孪生系统将是更好的解决方案。

在确定数字孪生系统打算用于解决哪些用例时,有一个经验法则,即列出您希望深入了解的三大问题。这份清单将帮助你决定以下哪种类型的数字孪生解决方案符合你的要求:

  • 部件孪生 - 这一过程涉及使用数字孪生来创建物品部件或组件的虚拟表示。离散数字孪生软件应用程序是用于零部件孪生的工具。
  • 产品孪生 - 为评估和创新目的而创建产品虚拟表示的过程称为产品孪生。离散数字孪生软件用于产品孪生。
  • 系统和流程孪生 - 这一过程包括创建设施内流程和系统的虚拟表示。组织的数字孪生或模拟数字孪生是用于开发系统或流程孪生的软件。

在选择数字孪生软件时,应根据自己的使用情况来确定。

3.确定数字孪生的要求和功能

一旦确定了打算应用数字孪生来解决的用例,下一步就是汇编数字孪生必须具备的功能,以便能够评估这些用例。

例如,如果您想将数字孪生应用为基于风险的评估工具,能够评估风险并提供实时解决方案来降低风险,那么数字孪生就必须具备基于风险的评估功能。

需要考虑的功能包括

  • 能够运行数千个模拟场景的数字孪生,使您能够在复杂的操作过程中评估多种假设场景。
  • 提供可扩展性的数字孪生系统,以应对车间制造资产和流程的增加。

4.支持已实施的数字化转型计划

数字孪生依赖数据而发展,在理想的环境中,在实施数字孪生之前,数据捕捉数字化转型技术应该已经到位。从车间采集的数据越多,数字孪生就越准确。

选择数字孪生系统的考虑因素必须包括兼容性。数字孪生软件必须能够整合企业资源规划软件、物联网平台等的数据,以创建准确的表述。数字孪生软件供应商提供的售后支持也是一个值得考虑的额外标准。售后支持有助于简化实施过程和利用数字孪生。

5.考虑购买数字孪生的投资回报率

投入多少资金,就会有多少回报。您说服的利益相关者支持应用数字孪生来解决复杂的运营问题,他们需要的是结果。尽管预测数字孪生解决方案投资的投资回报率可能比较困难,但这并非不可能完成的任务。

您可以通过估算数字孪生解决方案带来的收益来预测投资回报率。估算过程应通过演示请求来完成,在演示请求中,服务提供商利用您的设施历史数据来创建能够解决问题的数字孪生。数字孪生解决方案能够支持精益生产流程的实施,减少构建模型和运行模拟的时间,并集成人工智能,从而实现收入增长。

您的工厂需要什么样的数字孪生?

选择数字孪生解决方案的过程不能操之过急。在做出选择之前,我们建议您进行广泛的研究,并要求入围供应商进行演示。正确的选择将优化生产流程,获得数据驱动的洞察力,从而做出数据驱动的工厂优化决策。

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