要求规格
记录数字孪生实施的所有流程步骤、用户需求、物理限制、业务规则和详细的决策逻辑。创建全面的功能需求规范，有效界定项目范围，确定关键利益相关者、关键流程和成功指标。这一基础阶段确定了数字孪生需要完成的任务，并为开发设定了明确的参数。
Simio 流程数字孪生：用智能数字孪生模拟假设
创建精确的数字副本，实时模拟、预测和优化您的运营--将数据转化为可操作的智能，以实现卓越决策
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Simio 数字孪生技术的四个维度
为了提供全面的运营智能，Simio 的流程数字孪生技术建立在四个基础维度之上，作为一个集成系统协同工作。每个维度都能增强模拟假设情景的能力，提高智能性和准确性，从而创建一个与运营同步发展的数字孪生系统。
智能型
- 人工智能驱动仿真：将离散事件仿真与人工智能相结合，可以创建数字双胞胎，以卓越的效率为复杂问题生成优化解决方案。这些智能模型可以做出优化决策，并提供预测性见解，从而改变运营决策。
- 自动决策指导：利用人工智能驱动的性能建议，在问题出现之前突出优化机会，从而超越监控，实现主动决策支持。该功能可评估替代方案，并根据详细的假设分析提出最佳方法。
- 风险评估：智能数字双胞胎可评估多种情况下的潜在风险，提供人工方法无法实现的分析。这项功能可帮助企业在问题出现之前制定缓解策略。
适应性
- 自校准模型：Simio 的技术可根据当前企业和执行系统的数据持续更新数字孪生模型，从而在物理系统发生变化时保持模型的准确性。这消除了模型漂移，确保了可靠的假设模拟。
- 企业数据响应能力：流程数字孪生会自动适应资源、材料、路线、网络变化、材料清单、劳动力需求、维护计划和产品组合的变化。这可确保模型在不进行大量重新配置的情况下保持准确性。
- 进化学习：数字孪生系统会随着企业的运营而不断演进，纳入新的数据模式和约束条件，从而在系统的整个生命周期内保持相关性。这种自适应方法可确保随着业务增长和变化而不断增加价值。
过程
- 多功能流程建模：模拟各种业务流程，包括单个或多个设施内的生产运营、仓库运营以及复杂的端到端供应链。这种多功能性使 Simio 几乎适用于任何运营环境。
- 端到端的可视性：获得整个运营工作流程的全面可视化，揭示复杂的相互依存关系，实现整体优化。这种可视性改变了团队理解和管理复杂系统的方式。
- 跨职能整合：将不同的流程统一为一个连贯的模型，以反映部门、系统和资源之间的真实互动。这种整合打破了各自为政的局面，实现了协调一致的改进措施。
数字双胞胎
- 面向对象的仿真：Simio 的数字孪生系统是面向对象的数据生成模型，可精确复制任何规模和复杂程度的运营流程。这种架构使用户能够设计、优化、预测和规定当前和未来的性能。
- 实时同步：通过持续的数据交换，保持物理操作与数字对应操作之间的一致性。这将创建一个实时的 "数字影子"，提供实时运营情报。
- 虚拟实验：在实际实施之前，在无风险的环境中测试变化和改进。数字孪生根据当前条件和历史模式预测未来状态，将被动管理转变为主动优化。
Simio 流程数字孪生系统的构件
Simio 流程数字孪生系统结合了四个相互关联的构件，构成了一个全面的决策支持系统。这些元素不是独立运行，而是在不断改进的循环中协同工作，每个元素都能增强其他元素的能力。
知识库
- 中央系统存储库：开发单点参考知识库，在综合仿真模型中捕捉所有系统约束、业务规则和详细逻辑。这种集中式方法可确保在单个站点或大型多站点系统中准确复制复杂的关键任务操作。
- 智能数据集成：自动收集、验证和标准化来自传感器、企业系统和人工输入的数据。这种集成可简化实施和维护工作，同时确保数字孪生系统以完整、准确的信息运行。
- 防止知识流失：约有 25% 的制造业员工年龄在 55 岁及以上，并以每天 10,000 人的速度退休。数字孪生系统使企业能够获取这些知识，以保持稳定的绩效并培训新员工。
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性能基准
- 动态绩效评估：建立流程性能基准，评估当前运营情况，准确预测工厂和供应链的未来性能。这样就能对自动化实施、新设备添加和补货策略（如 DDMRP）等变化进行验证。
- KPI 基准：根据既定基准跟踪关键绩效指标，即时发现偏差并评估改进机会。这种动态基准可在流程和市场发生变化时，持续了解所有系统的运营绩效。
- 可定制的指标框架：定义并监控对您的运营和业务目标最重要的特定性能指标。这种定制可确保您的数字孪生系统为所有组织层面提供相关的洞察力。
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计划和时间表
- 可行性驱动计划：为车间、仓库、工厂和供应链操作创建可执行的计划和时间表，并遵守所有资源能力、材料和时间限制。这种全面的方法可在所有相关时间范围内实现完全自主的执行。
- 基于情景的优化：开发和比较多种运营方案，以确定满足不断变化的需求和限制的最佳方法。这一功能通过强大的假设模拟，改变战略和战术决策。
- 自适应调度：生成并不断完善计划，自动调整以适应不断变化的条件，同时平衡相互竞争的优先事项。这种动态方法可确保计划在运行条件不断变化时仍然可行。
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参考模式
- 自适应数字参考：维护由数据生成、数据驱动的智能自适应流程数字双胞胎，作为流程的 "现状 "参考模型。这种活生生的模型能够为正在进行的和新的转型项目准确确定未来的工厂和供应链绩效。
- 偏差分析：自动识别并量化实际或计划的未来绩效与参考模型预期之间的偏差，以确定改进机会。这种分析功能可在影响整体绩效之前，突出需要关注的领域。
- 持续演进：根据新的见解、不断变化的要求和经过验证的改进，系统地更新参考模型。这种持续改进可为投资决策提供支持，并确保数字孪生与运营同步发展。
Simio 流程数字孪生的运营价值：现实世界的影响
实施 Simio 流程数字孪生系统可在运营的多个方面带来可衡量的价值。利用这项技术的企业通过强大的假设仿真功能，在效率、敏捷性和决策质量方面都有显著提高。
评估替代方案并分析持续变化的影响
- 全面的假设分析：在实施之前，创建和评估无限的情景，以测试运营政策、流程变更和新产品引进。这种无风险的实验可为战略举措和日常运营调整提供以数据为导向的决策。
- 生产能力优化：模拟在生产环境中增加新设备、工具、机器人和自主移动机器人（AMR）的影响。这一功能使企业能够验证自动化投资和产能扩展，同时确定最佳实施方法。
- 劳动力和布局规划：测试对工人技能要求、轮班模式、人员配置水平、工厂布局和操作顺序的调整。这些模拟揭示了物理和人力资源变化如何影响整体系统性能，从而确定最有效的配置。
- 库存策略评估：模拟不同的物料供应情况和库存策略，包括准时制（JIT）、看板和需求驱动物料需求计划（DDMRP）。该分析可在保持生产要求和服务水平的同时优化库存水平。
- 连带影响评估：预测拟议的变更如何影响整个运营系统，识别直接影响和相互关联流程的连带效应。这种全局视角可防止意外后果，确保变革在整个组织内实现预期效益。
制定可行的计划和时间表
- 同步生产协调：生成可在整个流程中同步生产的计划，以提高吞吐量和准时交付性能。这种全面的调度方法可确保所有操作要素协调工作，以实现最高效率。
- 降低成本分析：确定降低生产成本的机会，包括材料、人工、处罚、能源和在制品费用。这些洞察力可帮助企业在保持或提高产出质量和数量的同时实现大幅节约。
- 提高绩效：通过约束感知计划，提高生产计划执行率、订单完成率和客户服务水平。这一功能可确保计划尊重所有资源、材料和时间限制，以实现真正可行的执行。
- 自主运营支持：通过近乎实时的调度和协调，适应不断变化的条件，实现简化、高效的运营。即使在优先级发生变化和中断的情况下，这种自主能力也能保持最佳性能。
- 人工智能优化规划：通过在计划和调度流程中培训、测试和部署人工智能，实现卓越的结果。这种先进的功能可通过机器学习和自适应算法不断提高计划质量。
集成数据和工作流程管理功能
- 企业范围内的可访问性：提供基于浏览器的多用户访问，可自定义权限、角色、特征和位置设置。这一功能可确保正确的利益相关者能够适当访问数字孪生洞察，同时维护系统安全。
- 无缝系统集成：通过动态数据连接器（包括 Web API 和基于云的数据管道）将数字孪生与企业系统连接起来。这种集成可保持数据的时效性，确保所有模拟都能反映实际运行状况。
- 先进的应用接口：与制造执行系统 (MES)、机器学习平台以及 Tableau 和 Power BI 等商业智能工具等支持应用程序无缝对接。这种连接性为卓越运营创建了一个全面的数字生态系统。
- 结构化结果分发：以结构化、可操作的格式在各团队之间控制和分发模型结果。这种有组织的方法可确保在正确的时间将洞察力传达给正确的决策者，并提供适当的实施背景。
- 协作决策环境：使跨职能团队能够访问共享的运营信息，并共同制定复杂的决策。这种协作框架可加速问题的解决，并确保所有组织职能的一致性。
Simio 流程数字孪生系统的关键组件
Simio 流程数字孪生解决方案结合了强大的技术，创建了一个全面的运营智能平台。每个组件都在提供可操作的洞察力和实现智能假设模拟以做出卓越决策方面发挥着重要作用。
数据生成与驱动
- 企业数据基础：模型利用全面的企业数据（资源、物料主数据、物料清单、路由、状态），并帮助测试和验证关键方面，如粒度、质量、相关性、速度和可用性。
- 实时同步：与包括传感器、物联网设备和人工输入在内的各种数据源连接，以保持反映真实世界条件的准确数字表示。
- 智能处理：自动验证、转换和构建传入数据，以便在仿真模型中立即使用，无需人工准备，同时确保质量。
- 自适应利用：结合当前的运行数据，实时反映不断变化的条件以及计划中的变化，随着运行的发展保持模拟的准确性。
- 数据质量评估：找出影响运行性能的数据差距和不一致之处，帮助企业加强数据管理，同时提高模拟准确性。
智能物体
- 智能组件建模：将系统元素（机器、运输机、机器人、工人）表示为智能对象，这些对象可进行交互，并结合人工智能/ML 优化流程。
- 行为丰富的设计：创建具有逼真行为、决策逻辑和物理特性的对象，动态响应不断变化的系统条件。
- 面向对象的结构：使用面向对象的分层方法开发模型，在简化开发的同时，还能保持准确性和灵活性，以适应未来的增强。
- 可重复使用的库：访问封装了特定行业行为的预建对象，在确保模型一致性的同时大幅缩短开发时间。
- 人工智能增强：利用人工智能功能增强对象，根据实时或不断变化的条件，在学习或再训练的基础上调整行为。
约束模型
- 全面建模：包括所有物理限制、业务规则和决策逻辑，以准确复制实际操作行为和限制。
- 部落知识捕捉：在约束模型中将车间的专业知识正式化，确保数字孪生反映文档程序之外的实际情况。
- 动态处理：在仿真过程中，当约束条件发生变化时，自动调整操作，反映不同的限制条件将如何随着时间的推移影响真实世界的系统。
- 影响分析：确定特定限制因素对性能的影响，探索限制因素调整的益处，为战略改进决策提供指导。
- 多层次定义：建立多层次的限制模型--从单个机器到整个企业的规则--创建一个反映实际运行环境的框架。
事件驱动
- 离散事件核心：使用事件日历进行时间模拟，同步任务和物料决策，确保车间在人工和自动化环境中的可行性。
- 基于事件的逻辑：使用一种结构对系统进行建模，该结构能准确地反映集成操作如何对各种类型的触发和发生的状态变化做出响应。
- 顺序建模：精确表示基于时间的流程、资源交互和状态转换，对复杂的操作序列进行高保真模拟。
- 连锁分析：跟踪事件序列以识别因果关系和依赖关系，揭示隐藏在复杂流程中的模式和改进机会。
- 时间线同步：将模拟事件与实际操作时间线对齐，生成可在实际操作中直接执行的可行时间表。
随机
- 变异性建模：纳入随机性和流程变异，以准确反映现实世界中的不可预测性，如机器故障、质量问题和材料延误。
- 风险评估：对运行情况进行概率分析，以支持主动行动，提高实现性能目标的可能性。
- 人类性能：考虑对运营结果有重大影响的人类性能、技能水平和可用性的变化。
- 环境因素：整合影响运营绩效的外部波动和因素，全面模拟实际情况。
- 基于概率的决策：生成统计分布而非单点预测，为不确定情况下的决策提供完整信息。
模板
- 应用库：访问带有预定义对象、流程逻辑和数据模式的模板，快速启动复杂操作流程的数字孪生开发。
- 快速实施：利用包含行业最佳实践的模板加速开发，在确保模型质量的同时缩短实施时间。
- 标准化架构：通过通用操作元素的标准化组件保持一致性，简化维护并确保可靠的分析。
- 可定制对象：根据具体要求调整模板，同时保留核心功能，在标准化与特定操作定制之间取得平衡。
- 行业解决方案：利用专为您的行业设计的模板，采用专门的逻辑、约束和指标来应对独特的行业挑战。
数字孪生实施之旅：从概念到卓越运营
开发有效的流程数字孪生包括五个系统性阶段，以确保成功实施。这种结构化的方法使企业能够创建数字孪生系统，提供强大的假设仿真功能，实现最大价值。
数据审查
评估生成和驱动流程数字孪生系统所需的所有相关企业数据源，包括手动维护的 Excel 和 CSV 文件。评估数据质量、可访问性和完整性，同时找出可能影响模拟准确性的漏洞。这一全面审查可确保您的数字孪生从实施第一天起就能获得必要的信息，以生成可靠的假设仿真。
数据管道开发
开发自动数据流，通过直接集成或基于云的数据基础设施，将数字孪生与企业系统连接起来。实施验证、转换和管理流程，以保持信息质量和一致性。该流水线可在物理运营与其数字表示之间建立关键连接，确保数据的持续时效性。
模型开发
利用 Simio 强大的建模功能，建立数据驱动、面向对象的仿真模型。在根据历史数据进行验证以确保准确性的同时，纳入操作逻辑、约束条件和决策规则。这一开发阶段将业务知识转化为动态数字表示，支持您需求中指定的离线和在线用例。
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数据整合
将经过验证的模型与实时企业数据源（ERP、MES、PM、IoT）连接起来，创建一个持续更新的数字双胞胎。建立数据质量和模型准确性监控流程，为预测性和规范性应用提供近乎实时的决策支持。这种集成可激活数字孪生，提供可操作的洞察力和假设仿真能力，从而实现卓越运营。
Simio 数字孪生平台的新一代功能
Simio 不断增强其数字孪生平台的尖端功能，以扩展功能并提供更高的价值。这些创新进一步加强了以前所未有的保真度和智能性模拟假设情景的能力。
高级分析的 Python 集成
Simio 现在支持在数字孪生模型中集成本机 Python，使企业能够在运营模拟中直接利用强大的数据科学功能。这种集成允许团队在不离开 Simio 环境的情况下纳入机器学习算法、自定义分析功能和专业计算。
通过 Python 集成，用户可以
- 直接在 Simio 流程逻辑中执行自定义 Python 脚本
- 利用强大的数据科学库增强分析能力
- 创建与外部系统和 API 的无缝连接
- 开发先进的预测算法，不断提高假设仿真的准确性
这种集成将 Simio 从仿真工具转变为综合决策支持平台，将最好的仿真技术与 Python 的分析能力相结合。
整合英伟达™（NVIDIA®）Omniverse 技术，打造身临其境的可视化体验
Simio 与 NVIDIA Omniverse 的集成代表着数字孪生可视化与协作领域的一次重大飞跃。这种功能强大的连接实现了数字孪生环境的逼真、实时可视化，以前所未有的逼真度将运营模拟带入生活。
Simio 的 NVIDIA Omniverse 集成可提供以下功能
- 仿真逻辑与可视化环境之间的双向数据交换
- 近乎逼真的操作流程和系统可视化
- 用于跨职能团队分析的协作式虚拟环境
- 与数字孪生模型进行身临其境的交互，增强理解力
这种可视化功能改变了利益相关者与复杂的运营系统进行交互和理解的方式，使抽象数据具体化，有助于深入了解系统行为。
人工智能优化，实现卓越成果
Simio 的人工智能优化功能代表了数字孪生技术的最前沿，可通过历史数据分析和实时运营反馈不断学习和改进模型。将人工智能和机器学习整合到数字孪生中，可提高预测准确性，实现自动化和优化决策。
这些先进的人工智能功能可提供
- 自动情景生成和评估，以确定最佳解决方案
- 根据运行反馈改进预测的持续学习算法
- 智能优化资源分配，适应不断变化的条件
- 预测分析，能更准确地预测未来系统状态
通过将仿真专业技术与人工智能驱动的优化相结合，Simio 创建的数字双胞胎不仅能模拟当前运营，还能积极促进持续运营改进。