通过采用智能数字技术，制造业务经历了实质性的演变。 根据技术咨询公司 ISG 在 2023 年的一项调查，数字孪生制造代表了超过60% 已启动智能技术计划的制造企业的重要进步。其中近三分之二的企业追求智能制造的主要目的是降低运营成本。像 Simio 这样的行业领导者已经证明了数字孪生带来的巨大影响，他们节省了多达 30% 的运营成本，同时将产品上市时间缩短了 50%，令人印象深刻。
制造业中的数字孪生作为物理资产、流程和系统的动态虚拟复制品，可实现持续监控、数据分析和强化决策。这些复杂的数字模型可在整个产品生命周期（从设计和原型制作到生产、运营、维护和持续不断的改进）中提供宝贵的洞察力。该技术可优化工厂车间配置，减少停机时间，并加深对实物资产和生产流程的了解。
该技术的市场扩张速度不断加快。MarketsandMarkets 预测，数字孪生市场将从 2023 年的 101 亿美元增长到 2028 年的 1011 亿美元，复合年增长率（CAGR）为 61.3%。Gartner 预测，到 2027 年，40% 的大型工业企业将使用数字孪生技术，从而增加收入。其他市场预测表明，到 2027 年，数字孪生技术的收入将达到 735 亿美元，凸显了该技术的巨大经济影响。
本分析报告探讨了与数字孪生制造相关的应用、优势和行业见解。从了解数字孪生的基本原理到研究其实施和未来趋势，以下章节将阐明这项技术如何重塑生产环境，并为优化、效率和创新创造前所未有的机遇。
制造业中的数字孪生远不止是 Simio 框架内的一个虚拟复制品，它是一个智能、自适应的模型，可持续模拟、预测和优化生产系统。传统的数字模型提供的是静态表示，而 Simio 的数字孪生则创建了物理制造资产的动态镜像，并随着现实条件的变化而变化。
Simio 将制造数字孪生定义为物理制造流程或系统的近实时数字表示，用于优化业务绩效。这一定义强调了虚拟模型与物理现实之间的重要联系。数字孪生的本质是虚拟试验台，制造商可以在不干扰实际运营的情况下探索 "假设 "场景。
Simio 框架的范围不仅限于可视化，还包括
Simio 的方法将数字孪生视为不断发展的实体，随着时间的推移，数字孪生会变得更加智能和准确，而不是具有预定行为的静态模型。
传统的模拟方法通常是在静态的历史数据集或计划的未来数据集上运行，通常需要大量的时间来分析和产生见解。Simio 的近实时数字孪生系统通过以下几个关键特征实现了根本区别：
这种从定期（根据需要）模拟到持续模拟以提供近乎实时的决策支持的转变，代表了制造智能的根本性进步，实现了主动而非被动的管理策略。
Simio 生态系统可识别四种主要类型的数字孪生，每种类型都具有不同但互补的制造目的：
资源数字孪生以单个资源或设备为重点，对其物理特性、性能参数和生命周期行为进行建模。这些孪生系统可优化资源配置，并预测维护和操作员支持需求。
流程数字孪生代表特定的制造流程，捕捉任务序列、资源需求、工具、劳动力、维护和质量参数。通过这些模型，可以对每个特定流程进行流程优化并减少差异。
系统数字孪生将多个流程和产品集成到整个制造系统或工厂（包括仓储和物流）的综合模型中。这些高级孪生系统可以协调复杂的操作，优化整个系统的性能。
供应链孪生系统将多个工厂、仓库和物流操作整合到一个网络模型中，以优化整个供应链或供应网络的整体业务绩效和风险管理。
这四种类型通常在集成的分级制造环境或网络中协同工作，创建整个端到端运营的多层数字表示。
Simio 的 "玻璃箱 "方法将传统的不透明流程优化工具转变为透明的近实时决策工具。与掩盖底层逻辑的 "黑盒 "系统不同，Simio 的 "玻璃盒 "方法：
在实施数字孪生以充分了解特定业务规则和管理政策对企业整体绩效的影响时，这种透明度显得尤为重要。玻璃箱方法不仅能帮助制造团队了解要做出哪些改变和采取哪些具体行动，还能帮助他们具体了解这些改变和行动为什么会带来更好的结果。
近乎实时的功能与透明的决策逻辑相结合，使制造商能够将运营从被动系统转变为预测系统，根据当前条件和预期的未来状态不断优化绩效。
数字孪生技术源于航空航天应用，早在该术语获得广泛认可的几十年前就已出现。美国国家航空航天局（NASA）在 20 世纪 60 年代的阿波罗任务中，工程师们创建了航天器系统的物理复制品，以远程排除故障。这些早期的模型虽然是物理复制品，而且按照现代标准来看也很简陋，但却为最终成为数字孪生技术奠定了基础。
Michael Grieves 博士于 2002 年在密歇根大学提出了数字孪生的正式概念。早期的数字模型主要是静态表示，即功能有限的简单数字副本，无法实时更新或与物理对象交互。2010 年代，数字模型演变为业内专家所称的 "数字影子"--显示物理对象状态的模型，其数据流从物理资产单向流向数字资产。
德勤指出："直到最近，由于数字技术能力的限制，以及令人望而却步的计算、存储和带宽成本，数字孪生及其处理的海量数据对企业来说仍然遥不可及。随着计算能力的进步，这些障碍已大大减少，从而实现了信息技术（IT）与运营技术（OT）的整合。
完全交互式数字孪生在物理过程和数字副本之间建立了双向通信。这种双向数据交换建立了强大的反馈回路，从而加强了优化、劳动力利用、预测性维护和决策过程。
在取得最新进展之前，数字孪生主要是作为模拟工具，而不是互动系统。根据thatdot 的说法，"直到最近，数字孪生才被用来模拟现实世界的流程，而不是与世界进行实时互动。无论是合成生成的数据还是以前捕获的数据，都要在受控场景中运行（和重新运行）"。
三项融合技术推动了向实时功能的过渡：
这种技术融合推动了市场的显著增长。
Simio 通过其智能自适应流程数字孪生率先推动了数字孪生技术的发展。与传统的仿真工具不同，Simio 平台创建的模型能够随着数据的变化自动适应不断变化的环境，为计划运营提供前瞻性。
Simio 是首家基于离散事件的数字孪生仿真软件公司，为神经网络提供本机嵌入式支持。这一创新消除了对外部第三方应用程序的需求，简化了实施过程并增强了功能。
数字双胞胎与工业 4.0 的整合代表了 "物理-数字-物理之旅"。这一循环构成了第四次工业革命的基石，在第四次工业革命中，数字化制造环境将先进技术与物联网相结合，创建互联企业。
现在，数字孪生是实现智能工厂所缺少的重要组成部分。它们提供了详细的工厂模型，为计划运营提供前瞻性可视性，支持持续不断的改进计划。
通过从静态模型到动态、实时系统的演变，数字孪生技术已从专门的航空航天工具发展成为现代制造战略的重要组成部分。
有效的数字孪生制造依赖于集成的技术组件，这些组件可将原始数据转换为流程的数字复制品，并根据流程的当前状态提供可操作的见解。Simio 的方法结合了几个关键要素，创建了一个全面的平台，用于开发数字孪生系统，以卓越的精度反映物理制造环境。
Simio 的数字孪生架构始于其智能建模框架。该系统能够创建具有精确空间关系和功能行为的制造操作的详细数字副本。与基本的 CAD 模型不同，这些可视化结合了动态行为，可模拟物理资产在各种条件下的交互方式。
三维可视化功能具有多种操作优势：
这一可视化元素可作为复杂数据处理与人类决策者之间的接口，使抽象的制造概念一目了然。
在可视层之下，Simio 数字孪生采用离散事件驱动处理架构，以应对制造环境中的状态变化。系统不依赖于固定间隔的更新，而是在特定触发事件或有意义的状态变化发生时处理信息。
这种方法具有多种操作优势。系统只在需要时根据触发事件或预期行为的具体变化做出反应。关键事件无论何时发生，都会立即得到关注。该架构能对运营中的事件做出更准确的反应，其中的变化可以异步发生，而不是按照预先确定的时间表。
将物理资源与数字资源连接起来需要复杂的数据同步方法。Simio 的平台通过双向数据流，在现实世界的制造操作与其数字表示之间保持持续一致。
该系统可同时捕获来自多个来源的数据，包括传感器、控制器、MES 和 ERP 系统。这些信息经过处理后更新数字孪生的状态，确保决策基于当前条件而非历史快照。
除了反映当前状态，Simio 数字孪生的开发还包括车间的所有流程约束、业务规则和详细决策逻辑，使其能够准确复制流程或工厂的真实行为。
这样，Simio 数字孪生系统就可以运行 1000 个场景，创建合成的标注训练数据来训练神经网络，当嵌入数字孪生系统后，神经网络就可以在模型运行期间，在为车间执行创建新计划时，根据可能发生的任何情况做出优化决策。
这种功能是 Simio 独有的，它提供了前所未有的强大功能，允许在 Simio 数字孪生模型中训练、测试和嵌入神经网络。
Simio 数字孪生可与现有企业系统无缝连接。这种集成可确保数据在ERP（企业资源规划）等规划系统、MES（制造执行系统）等执行系统以及包括物联网设备在内的运营技术之间自由流动。
该平台可作为一个中心枢纽，汇聚来自不同来源的信息，创建完整的生产运营视图。Simio 流程数字孪生系统是企业数据的放大镜，所有数据都汇集在一个企业数字孪生系统中。这种方法可实现真正的整体决策，同时考虑所有相关因素。
这五个核心组件创建了一个数字孪生框架，弥合了物理制造资源和流程与其虚拟表示之间的差距，实现了对生产运营的卓越可视性、分析和控制。
在制造环境中实施数字孪生遵循结构化方法，最终实现物理系统与虚拟模型的连接。这一过程可创建一个动态、持续的反馈回路，从而增强决策能力并优化生产工作流程。
有效的数字孪生制造始于从物理生产环境中全面收集数据。这一过程包括在整个生产设施中部署传感器，以获取有关设备性能、生产率和环境条件的实时信息。数据采集层包括可编程逻辑控制器（PLC）、监控和数据采集（SCADA）系统以及持续监控运行参数的物联网设备。这些连接设备通过安全的工业网络传输信息，确保数字双胞胎接收到准确及时的数据流。
一旦建立了数据连接，Simio 平台就能创建反映物理制造系统的综合数字孪生模型。这一阶段包括映射物理资源及其关系、定义流程工作流以及建立组件之间的逻辑连接。该平台既支持详细的组件级建模，也支持更广泛的全系统表示，使企业能够根据具体的运营需求扩展其数字孪生实施。这些模型既包含几何信息，也包含管理组件互动的行为逻辑。
数字模型的建立可以在不中断物理操作的情况下进行无限场景测试。企业可以在无风险的虚拟环境中探索各种生产方案，测试不同的调度策略，评估潜在的流程改进。这种功能可实现快速迭代和实验，而在实际生产环境中这是不现实或不可能的。模拟环境就像一个沙箱，创新方法在实施前都要在这里接受测试。
数字孪生应用先进的实验和分析技术来预测未来状态，并确定最佳运行参数。这一步涉及处理历史、当前或未来预测数据，以预测生产结果、识别潜在瓶颈并提出流程改进建议。这些预测能力使企业能够从被动管理过渡到主动管理，在潜在问题影响实际生产效率之前就加以解决。
最后一步是实施滚动规划流程，数字双胞胎根据新数据和不断变化的条件持续更新。即使生产条件不断变化，这种自适应方法也能确保数字模型与实际情况保持一致。随着数字孪生从运营结果中学习并相应地完善其预测和建议，滚动规划可实现持续优化。这就形成了一个持续改进的循环，每个生产周期都能为未来的运营提供信息并加以改进。
要成功实施数字孪生技术，就必须采用结构化方法，确保投资回报最大化。基于行业最佳实践，以下五步路线图将数字孪生功能引入生产设施。
制造企业应首先评估哪些资源和流程最受益于数字孪生技术的实施。重点领域包括
这种有针对性的方法可确保资源用于对运营效率和盈利能力具有最大潜在影响的应用。
建立数据基础需要确定数字孪生需要哪些信息才能准确建模。这一过程包括
数字孪生的准确性完全取决于数据收集过程和管道的质量和完整性。
建立数据基础设施后，企业可通过以下方式构建数字模型：
这一步骤可将原始数据转换为交互式虚拟环境，准确再现实物资产。
模型建立后，与实时数据流集成，创建真正动态的数字孪生。这需要
这种连接建立了持续的反馈回路，对数字孪生系统的有效运行至关重要。
最后一步是使用神经网络来释放数字孪生的全部潜力。这可以
通过这些功能，数字孪生从监控工具发展成为积极推动卓越制造的战略资产。
有效的数字孪生实施需要复杂的技术架构，集成多种先进技术。Simio 平台将这些组件结合在一起，为制造环境创建了强大的数字表现形式。
Simio 的架构采用随机建模技术，将随机性和可变性融入其中，以创建逼真的制造模拟。这种方法认识到，现实世界的生产环境很少能以完全可预测的方式运行。该平台在仿真模型中嵌入了概率分布，使数字孪生能够准确反映加工时间、设备故障和物料流中的不确定性。这种概率基础使企业能够评估风险并探索多种潜在结果，而不是依赖于单点预测。
Simio 平台的技术核心是事件驱动处理功能，可对发生的状态变化和事件做出响应。这种方法不同于时间步进方法，它按时间顺序处理事件，与时间无关。数字孪生系统与物理资源保持完美同步，无需任意采样间隔即可捕捉关键状态变化。这种方法可确保所有事件在发生时执行，使所有任务与实际执行时间线同步。
Simio 的架构包含一个复杂的人工智能集成框架，可增强决策支持和优化能力。该框架将机器学习算法与仿真模型直接连接起来，创建了通过操作经验不断改进的系统。该平台既支持内置的人工智能功能，也支持使用行业标准 ONNX 框架连接外部机器学习服务，从而根据具体的组织要求提供灵活性。
该平台具有与现有企业系统集成的全面连接选项。这些连接不仅限于简单的数据传输，还能与 ERP、MES 和 IoT 系统建立双向通信渠道。数字孪生完全嵌入运营技术生态系统，而不是作为一个孤立的工具发挥作用。
通过技术创新，数字孪生技术不断进步，其功能已超出当前的实施范围。通过新兴的技术融合，制造业数字化正加速向前所未有的自动化、高效化和智能化水平迈进。
Simio 的技术路线图强调云计算与数字孪生平台的融合。这种基于云的方法提供了高效处理海量数据集所需的可扩展性，扩大了大规模实时分析的能力。物联网和传感器技术的改进将丰富数字孪生提供的数据，增强其预测能力和复杂场景建模能力。
数字孪生中的人工智能集成代表着预测分析和模拟的重大进步。这些发展包括
据麦肯锡称，这些结合了 ML 和优化方法的模拟副本使企业能够实时提升新的绩效水平。
数字孪生将大大推进制造业自动化。人工智能驱动的数字孪生正在为机器自我优化、自我修复和无缝协作的自主工厂铺平道路。Gartner 指出，预计到 2027 年，20% 的离散制造流程将实现完全自主。
与 5G 和 6G 网络以及边缘计算的集成将实现更快的数据处理和低延迟连接。 与增强现实和虚拟现实的集成将创建身临其境的界面，让工人与叠加在物理资产上的数字模型进行交互。区块链技术可确保整个制造供应链安全、透明地共享数据。
数字孪生技术已成为现代制造战略的一个基本组成部分，它通过虚拟复制品以惊人的精度反映物理资产。本分析报告探讨了 Simio 的方法如何创建智能自适应模型，为行业领导者节省高达 30% 的运营成本，同时缩短约 50% 的产品上市时间。
从静态模型到动态、近乎实时的系统，代表着制造智能的重大进步。制造设施现在可以从持续监控、预测分析和无限场景测试中获益，而无需中断实际操作。玻璃箱方法确保了决策过程的完全透明，从而建立了跨组织的信任。
有效实施遵循结构化方法--识别高价值资产、开发传感器网络、创建精确模型、连接实时数据流以及应用人工智能进行优化。这种系统化方法可确保技术投资获得最大回报。
Simio 的技术架构结合了随机建模、事件驱动处理、人工智能集成和企业连接，从而创建了一个全面的制造智能系统。生产环境能够在问题发生之前进行预测，动态优化调度，并通过数据驱动的洞察力持续改进运营。
通过增强人工智能集成、提高预测准确性和更广泛的自动化功能，该技术将继续扩展。市场预测显示，该技术将实现超常规增长，其发展轨迹反映了该技术在不同制造领域的成熟价值。
数字孪生已经从专业工具发展成为现代制造运营的重要组成部分。物理和数字制造环境的融合提供了前所未有的可视性、控制和优化能力，将继续重新定义卓越生产。
Simio 站在数字化制造发展的前沿。通过将离散事件仿真与强大的实时分析相结合的尖端数字孪生软件，Simio 使企业能够动态管理其运营。该平台可适应不断发展的技术需求，提供从预测性排程到基于风险的分析等各种解决方案。企业可以充分发挥数字孪生技术的潜力，降低风险，领先市场需求，同时提高运营弹性和持续改进能力。