很多人一听到数字孪生这个词，通常就会联想到机器或物理资产的数字表示。然而，这只是数字孪生的一个子集或应用。在 Simio，我们对数字孪生有一个更强大、更全面的看法，即数字孪生能够将多个相互关联的流程中的异构数据捕获并表示为支持实时分析的建模信息。
捕捉跨工业或制造系统的数据集--从供应链、机器性能、吞吐量到其他车间关系--并应用语义数据结构来获得洞察力，是利用数字孪生技术的整体方法。以合乎逻辑的方式表示异构数据，可为企业提供信息，帮助其应对运营挑战并优化成果。本篇文章将讨论 Simio 数字孪生如何为制造企业提供工具，以利用语义数据结构和数据驱动的洞察力。
流程制造涉及处理不同的流程并绕过生产约束，以生产出满足客户期望或需求所需的产量。这些不同的流程和制约因素会产生各自的数据集，并以不同的方式影响工业流程。因此，开发流程制造设施和操作的数字孪生模型必须包括实时发生的约束和复杂逻辑。
Simio 整合了神经网络的使用，简化了复杂逻辑的建模过程，并在制造和工业系统的数字孪生模型中加入了约束条件。这意味着，您可以依靠神经网络来创建并在必要时自动再现逻辑，而无需通过人工创建复杂逻辑的劳动密集型过程。利用神经网络可缩短建模时间，提高数字孪生模型的决策准确性。
如前所述，数字孪生为工业企业提供了评估运营流程的工具，以便做出决策和优化生产率。要向高层利益相关者和车间技术人员展示数字孪生为决策提供的洞察力，需要一定的简单性。展示流式数据只会让决策者更加困惑，因此需要可视化的结果。Simio 的结果和仪表板报告功能为数据分析师和技术人员提供了工具，以人人都能理解的方式将商业智能可视化。
利用仪表盘报告，分析师可以轻松展示库存可用性、停机时间或生产线需求增加等不同参数的影响。在车间层面，排程报告将告知工人他们的职责以及按照优化排程所取得的成功。
预测性维护、数据驱动的工厂性能优化和基于风险的排程等工业 4.0 业务模式都利用语义数据来实施。数字孪生模型为制造企业提供了实施支持这些业务模式的实时监控和管理系统的工具。
例如，数字孪生在制定优化计划时整合实时数据的能力使其能够发现故障资产，并快速制定适用的基于风险的计划，以避免停机。这些实时监控功能和分析历史数据集的选项也是预测性维护背后的驱动力。
在通过应用数字孪生模型获得最佳数据的过程中，也会遇到各种挑战。Simio 软件通过提供广泛的支持功能来简化建模和分析过程，从而缓解了这些挑战。您可以了解更多有关使用 仪表板报告以及神经网络的使用，请观看 YouTube 视频。