数字连续体：数字化转型路线图

1.导言

当今世界，企业需要高度灵活地应对不断变化且日益不确定的商业环境，同时还要处理快速增长的产品、服务、材料、技术、机器和人员技能组合。一个成功的制造供应链需要对独立运行和凝聚在一起的每个要素进行统筹、协调和同步。现在和未来，随着工业 4.0 的发展，计算机被连接在一起，目的是最终只需极少的人工参与就能做出决策和运行操作，企业正在努力管理这些多方面和复杂的数字化转型项目。以下是利益相关者和转型项目在实现高度敏捷和 "智能"（低接触/无接触）制造供应链的过程中面临的一些主要挑战。

了解当前流程和制约因素

尽管人们已经在工厂和供应链中工作多年，但仍然很难完全理解和详细阐述所有流程，因为许多信息都被公司内部不同的组织结构分割开来。 要理解这些信息，首先要确定在采购材料、生产和向客户分销产品过程中的所有物理限制因素。此外，还有许多不同的文件描述了管理层希望应用于管理流程的业务规则，这些规则往往与当前的实际情况相矛盾。在大多数组织中，大量的执行知识和详细的决策逻辑仍然是部落知识，这些知识存在于在车间做出这些日常决策的人的头脑中，很难在任何系统中复制。随着员工年龄的增长和退休，这些知识往往会丢失。

确定最佳数据源并汇总准确的相关数据

了解不同企业系统之间当前数据的质量和相关性是一个巨大的挑战，因为不同系统中相同字段的值往往不同，很难确定哪些值是正确的。系统之间的详细程度因系统应用而异，这使得数据的关联和汇总变得非常复杂。同步不同的数据源以确保它们都具有时间相关性（相同的时间戳）是一项挑战，因为有些系统的运行接近实时，而有些系统则是面向批处理的，每天只运行一次。转型过程的关键是确定数据源和数据流，以建立相关的数据管道，支持流程建模、控制、仪表板和分析。

确定并探索转型和现代化的领域

确定和评估旨在提高工厂或供应链绩效的流程变革和优化的价值具有挑战性。在没有详细了解对业务的要求或潜在影响的情况下，人们往往会认为某些性能或价值的提高会导致对产能的大量资本投资，以及为未来增长和新产品而对物理基础设施的扩展。旨在提高效率和绩效的自动化和数字化计划也是如此，因为这些项目往往是孤立开发的。这就导致项目无法实现整体预期价值和推进业务数字化转型目标所需的预期流程转型。

准确预测未来行为和绩效

转型通常涉及人员、流程、设备、新产品、销售、全球覆盖、分销等多个并发方面。如果不了解拟议的业务运营变化（包括政策或流程）所产生的端到端影响，企业就无法达到预期目标，可能会浪费资金进行投资，却无法实现预期价值。数字化转型的关键项目包括了解自动化的影响、评估替代方案以了解不同方案的投资回报率、将未来结果可视化并展示给所有利益相关者，以便他们接受并做出决策。

实现和促进数字化转型以及应对上述挑战的最有效方法是创建一个详细的基于仿真的虚拟模型或离线流程数字孪生模型，对流程/工厂/供应链/仓库进行当前和未来流程的逐步设计和分析，称为预测性解决方案。然后，及时将企业系统的真实数据连接到虚拟模型，使其成为在线流程数字孪生体，用于运营部署和近乎实时的决策，称为规范性解决方案。Simio仿真解决方案白皮书 》对基础技术做了更详细的介绍，也可从 Simio 网站获取。

本白皮书将介绍数字化转型过程中需要完成的关键步骤和任务。这些步骤和任务被映射在一个名为 "数字连续体 "的高级流程步骤图上。许多企业都希望尽快实施这些数字化和业务转型项目，但要确保转型项目取得成功，使企业走上提高效率和绩效的新轨道，需要解决人员、流程和技术方面的多重潜在挑战。

2.数字化转型的关键技术、人员、流程和数据挑战

业务和数字化转型面临各种关键因素的挑战，企业需要努力应对人员、流程、数据和技术方面的挑战，以满足日益增长的需求，在新的 VUCA（波动性、不确定性、复杂性和模糊性）世界中有效地发展和竞争。下文将重点介绍一些最重要的挑战和制约因素，并进行更详细的讨论：

1. 获得系统的单一详细制约模型或流程数字孪生，包括所有设备、劳动力、工具、运输和材料，可以加深对当前流程的理解。它还可以预测未来的行为和性能，为未来投资和运营的明智决策提供支持。
2. 另一个挑战是创建一个流程数字孪生模拟模型，以捕捉所有业务规则的影响，这些业务规则对库存政策、劳动力政策、操作程序和运输限制等运营进行规范。这些业务规则往往是由管理层制定的，他们并不了解这些规则对运营的全部影响。同样重要的是，能够捕捉到计划人员、操作人员和主管人员在日常运营和管理中应用的详细的日常决策逻辑，也就是所谓的部落知识。这些操作规则和决策逻辑往往没有完整记录下来，也不对组织的其他部门透明。这种流程模型或流程数字双胞胎需要成为运营的知识库，以便准确复制和分析，进行未来预测。
3. 任何数字化转型项目面临的最大挑战之一，就是如何获取和交付所需的企业数据，包括 静态数据（ERP、SCP 等）和动态数据（MES、IoT 等），并保证数据的准确性，以支持创建详细的数据驱动流程模型和/或流程数字孪生。这些数据通常分布在多个系统之间，使用不同的编号和命名约定，不一致的数据记录到不同的详细程度，以便进行评估和比较。
4. 激励和指导当前行为的人员角色和绩效激励措施并不总是与企业的总体目标和关键业务 KPI 保持一致。员工激励措施并不总是与业务目标保持一致，而且往往局限于整体流程中的特定职能。这些各自为政的目标往往与企业的整体目标背道而驰，而不了解本地化激励和/或薪酬计划的整体影响，以及这些计划可能对整体业务绩效产生的影响。
5. 企业都在努力变得更加灵活，以便对业务条件或运营环境的变化（VUCA）做出更快的反应。用于决策支持的基于求解器的传统优化方法已不再足够快速和敏捷。利用深度神经网络（DNN）和机器学习（ML）等人工智能代理进行快速优化，以支持多目标关键绩效指标，是实现近实时快速重新规划和优化的关键因素。
6. 企业要想变得敏捷并对执行充满信心，就需要以滚动计划或时间表的持续方式进行业务规划和调度，而不是目前大多数企业系统使用的时间块规划方法（通常以周为单位）。由于资源和材料的可用性必须与实际执行时间表同步 ，以确保为执行做好充分准备，因此这种按时间分段的方法会对能力和材料的可行性产生误导。目前，大多数 ERP 和 APS 供应商支持的典型的基于资源日历的计划和调度系统，只能评估特定时间段内计算容量桶内的可行性，而不能确保与执行计划真正同步。
7. 要避免在执行计划时出现不可行性，关键是要有能力在供应链的所有组织孤岛和相关时间范围内进行综合规划。目前，计划通常由不同的团队和软件组件在整个计划范围（运营、战术和战略）内使用不完整的约束条件以及乐观的产能和物料可用性模型来完成。由于其复杂性，详细的计划安排通常也是在组织孤岛中完成，以简化任务并专注于特定功能，从而导致执行这些计划时运营单位之间的同步延迟。
8. 在流程的数字副本中捕捉端到端业务流程和相关知识库的能力，可以准确复制流程在任何时间范围内（如数小时、数天、数月）的行为，是对当前和未来业务绩效进行详细的假设分析和评估的关键，确保通过使用单一的数字参考模型做出明智决策。
9. 流程数字孪生为利益相关者提供了访问中央控制塔的途径，作为所有决策和绩效衡量的单一真相来源。如今，不同业务职能和业务时间线的利益相关者使用不同的应用程序和数据源进行分析和决策支持，导致整个企业的规划和决策脱节。

3.数字连续性

数字化和/或业务转型非常复杂，企业往往低估了要成功实施转型计划所需的全部活动和里程碑。这是一个系统化的过程，每个企业都希望尽快完成，但有些阶段需要付出更多的努力和时间才能完成，以便在下一阶段取得成功。完成每个阶段所需的阶段划分和时间主要取决于企业当前的数字化和流程成熟度。企业往往会高估自己的成熟度，认为自己的流程有据可查，数据和系统的准确性和就绪程度都比实际情况要高。这通常是在对当前业务流程和系统进行详细分析后发现的。

为了给企业和数字化转型团队提供一些基于经验的指导，Simio 制作了一份数字化转型路线图，其中强调了作为整个转型过程一部分的关键步骤和活动。这个用于项目分期和执行的转型路线图被称为 "数字连续体"，将在下面的图 1 中进行高度描述。

图 1 所示的六（6）个步骤是转型时间表和步骤的指南，绝非绝对。在此需要讨论的是在转型过程和时间表中需要吸取的经验教训和取得的进展。实际的时间安排将取决于企业完成每一步所需的关键学习和进展的速度。该流程还侧重于开发流程数字双胞胎，以复制系统的当前行为，从而分析和评估当前和未来的绩效。该路线图支持从"设计 "功能（模拟、分析和预测）到完全集成的"运行 "功能（计划、调度和处方）的各个步骤。

有四（4）个关键转型阶段和一系列要求，下文将详细讨论，并在图 1 中显示为步骤之间的高亮方框（绿色和灰色）。

图 1：数字连续体

3.1 提取、建模和可视化

这是一个关键阶段，可帮助企业全面评估和了解现有业务流程，审查当前业务规则和最佳实践，并确定配置和管理当前业务的最有效方法。它还有助于审查和评估其当前系统和数据准备情况，以开发完整的流程数字双胞胎，这将成为其业务的知识库和当前业务参考模型，以支持未来的流程改进或转型计划。 作为最初的前两个步骤 "建模 "和 "分析 "的一部分，项目团队必须实现以下关键目标，以确保持续的成功和关键利益相关者的支持，如下图 2 所示：

图 2：提取、建模和可视化

1. 识别所有将直接或间接受益于结果和决策的主要利益相关者，确保他们参与设计过程，并能提供知识、支持和资源。
2. 确定所有能够提供详细流程知识的主要流程专家，并准确描述流程步骤的足够细节，以正确建立正确的模型，确保结果的准确性和与各级决策的相关性。
3. 了解并掌握所有工艺流程、资源和材料要求、性能要求以及当前面临的挑战。这将使开发团队能够构建流程数字孪生系统和相关数据模型，以准确地表示所有流程和相关限制。
4. 确定并评估所有潜在的数据源，以找到最相关的数据源，用于离线和潜在的在线数据馈送。还要确定可能需要手动生成和维护的所需数据，直到可以获得其他数据源或将其作为正式数据源用于额外的所需数据。
5. 获取并理解管理团队创建和应用的所有总体业务规则，如劳动政策、库存政策、供应商要求、客户服务指标、安全要求等。这些业务规则的影响往往没有得到充分理解，只是作为业务要求被接受。流程数字孪生系统允许进行详细分析，以充分了解并可能改变其中的一些业务规则，从而更好地满足业务需求。
6. 通过与车间主管和操作员或执行管理团队接触，提取详细的决策逻辑，因为这些详细的决策规则主要以经验为基础，通常没有正式的文件记录，而且往往因现场而异，甚至在同一现场的不同部门之间也不尽相同。管理团队通常无法看到这些日常做出的详细车间决策，因为它们没有记录在任何正式的记录系统中，因此很难将其作为开发流程的一部分。
7. 寻找并获取高质量和充足的历史数据，用于测试和验证。历史数据是测试和验证流程的基础，用于根据过去一段时间的实际数据评估流程数字孪生系统的性能。
8. 对模型和结果进行详细的验证和确认，以确保提供可信的结果。这需要高质量的历史数据以及来自所有流程和运营专家的输入，以评估流程表示和数字孪生提供的结果。

3.2 分析、预测和实验

在前面的步骤中创建、测试和验证流程数字孪生后，流程数字孪生现在就可以用于评估当前和未来的性能状态了。作为 "分析 "和 "预测 "步骤（2 和 3）的一部分，项目团队必须实现以下目标，以确保不断取得成功，并得到业务领导和主要利益相关者的支持，如下图 3 所示：

图 3：分析、预测和实验

1. 识别由资源和/或材料可用性、缓冲和批量大小、劳动力调度等问题造成的流程限制和瓶颈，这些问题可能会限制流程，阻碍企业实现关键绩效指标。
2. 确定可能的改进机会，包括改变流程、增加设备、改善材料管理、改变布局、制定新的劳动计划、实现自动化、制定基于流程的库存政策等。
3. 获取、管理和转换数据，使其符合所需的形式，以满足离线模型中商定的流程数字双胞胎模板要求，并清楚地了解在线集成要求或数据管道，以支持向前推进的自动数据馈送。
4. 通过创建各种数据集和模型配置（最好是数据生成的）来进行实验，以运行场景进行评估，从而更好地了解当前行为以及基于不同转型计划或持续改进机会的未来预测结果。
5. 评估来自不同利益相关者和执行管理团队的备选建议，如新的资本投资项目和流程改进机会，以分析对整体业务改进的影响，并在投入资本和资源进行实施之前，确定每项计划的投资回报率。
6. 确定最佳的整体绩效标准和指标，以满足运营和财务利益相关者以及执行管理部门的要求，如收入、成本、效率、投资回报率和客户服务，因为其中一些指标往往会相互竞争，需要达成明确的业务目标。
7. 根据关键利益相关者提供的参数变化（如需求变化、新产品推出、新市场领域、劳动力计划、资源和材料可用性等），最终确定首选流程配置，开始提供前瞻性预测。
8. 根据所选业务和流程变更的实施和阶段划分，对预期流程行为和相关结果进行明确预测，并获得对预期未来绩效的签核。

3.3 标准化数据、存储和系统

在 "预测 "和 "整合 "步骤（3 和 4）之间，目标主要是技术性的，以完成已确定数据源之间的整合，并开发所需的标准化数据管道和存储平台，以支持在线流程数字孪生。此外，作为 "集成 "和 "规定 "步骤（4 和 5）的一部分，该步骤将使团队能够使用流程数字孪生体进行近实时或按需计划和调度，以生成前瞻性计划和调度，用于比较或执行，项目团队必须完成以下目标，以确保持续成功和运营支持，如下图 4 所示：

图 4：数据、存储和系统标准化

1. 企业系统环境通常包括企业和运营层面的各种系统，如 ERP、MES、SCP、QA、LIMS、PM 以及物联网设备和计划人员与操作人员使用的各种电子表格。这些系统通常不遵循相同的编号和命名规则，而且往往没有集成和同步。这就造成了系统间关联性的重大问题，导致数据相互冲突，在没有大量数据转换和处理的情况下，无法合并到中央数据源或流程数字孪生系统中。
2. 根据具体的系统应用，数据通常以不同的详细程度实施，以满足每个具体系统的要求。一些与生产相关的数据可能保存在组或系列或 SKU 级别，无法匹配或转换为单一数据源。
3. 通常很难确定数据的实际准确性，因为特定数据元素（如特定资源上特定组件的生产时间）的值不仅在企业资源规划系统和制造执行系统（包括计划人员专用 Excel 表）之间不同，而且与车间操作员使用的实际数字也不同。流程数字双胞胎在确定与物理流程的实际测量结果最匹配的有效值方面发挥着重要作用。
4. 不同的企业系统通常以不同的时间节奏进行更新，如 ERP 系统的每日隔夜运行、MES 系统的班次结束更新以及监测或控制系统的近乎实时更新。这就导致在分析、计划或调度需要时， 各系统 之间的数据在任何给定时间点 的时间戳不同步，从而导致结果不准确。
5. 根据流程数字孪生系统的详细程度和范围，确定相关源系统 以提供最准确和时间相关的数据是流程的关键部分。这一流程可大大降低为数字孪生提供所需数据所需的集成和/或数据转换水平。
6. 根据系统间的数据差异和不准确性，可能需要更新或增强某些源系统，以遵守相同的编号和命名惯例，甚至改变某些项目或特定属性值（如生产运行时间或批量大小）的详细程度。
7. 当前系统中缺乏所需的数据，这将有助于团队确定新系统及其具体要求，以进一步扩展和改进可用数据，如额外的 MES、物联网或监控系统。这将有助于提高流程数字孪生系统的准确性、可用性和流程覆盖范围。
8. 根据当前和计划中的 IT 基础设施，需要最终确定有关存储和数据管道平台和技术的决策。集成和数据流可以是点对点的，也可以通过中间暂存数据库，或利用具有统一名称空间（UNS）的集中式云存储功能，这里仅举几个例子。

3.4 统一人员、流程和技术

一旦流程数字孪生系统经过充分集成和验证，能够生成经主管人员和操作人员批准的可行计划和时间表，该系统就可以在低接触/无接触模式下用于自主决策，以提高整体业务灵活性和效率。作为 "开具处方 "和 "自主决策"（"智能工厂"）步骤（5 和 6）的一部分，项目团队必须实现以下目标，以确保不断取得成功，并获得组织各级的支持，如下图 5 所示：

图 5：协调人员、流程和技术

1. 组织内的各个部门依靠来自不同系统的数据来分析、规划和安排业务运营。为确保各级决策的一致性，必须对这些流程进行标准化和统一，确保决策基于相同的准确、及时的相关数据，并遵循统一的方法。
2. 通常情况下，同一工厂内的不同运营单位或执行相同运营任务的跨工厂运营单位可能会根据每个工厂内不同操作员和主管的经验和背景而遵循不同的工作流程。使用流程数字孪生系统，可以进行分析，找出性能最佳的工作流程（"最佳实践"），从而在工厂甚至组织范围内实现工作流程标准化，以提高整体性能、测量、可重复性和人员培训。
3. 在高性能环境中，自动化正成为敏捷性和预计吞吐量增长的关键部分，但通常很难准确理解如何实施和管理每个特定的自动化领域。流程数字孪生系统将帮助企业了解自动化的影响，以及如何在每个特定领域设计和集成自动化，并确定预期的投资回报。
4. 随着运营控制能力的提高，获取更准确的近实时信息成为关键，因此，与物联网系统集成成为获取宝贵状态信息（如储罐液位、AMR 位置和设备状态）以支持近实时决策的关键因素。
5. 一旦流程数字孪生系统准确复制了流程的详细行为和决策，就可用于生成合成训练数据，以训练深度神经网络（DNN）和/或机器学习（ML）代理。然后，这些代理既可用于独立应用的近实时优化，也可作为流程数字孪生体的一个组件嵌入其中。这就提供了一个管理良好的平台，用于训练和测试人工智能算法，以便在组织中使用，同时充分了解预期的行为和应用，以及在情况发生变化时重新训练的能力。
6. 随着流程数字孪生系统被用于更具规范性的近实时决策，对其准确性的要求也越来越高。其中一个关键点是捕捉操作员和主管人员在运行和管理操作过程中每天做出的车间决策。这样，团队就可以对流程数字孪生系统的决策逻辑进行最后的详细更新，从而更准确地复制操作。
7. 为了进一步实现车间对操作的详细输入，可能需要开发特定的系统和 MM（人机）接口，以便根据车间的某些操作步骤或作为执行过程的一部分来捕获数据，从而获得有关状态和进度的近乎实时的数据。
8. 为了实现数字孪生系统的全面货币化和有效利用，必须根据每个角色和利益相关者的要求，定义和分配特定的输出。由于可以直接访问端到端系统的当前、同步和相关数据及决策，因此可以实现无缝决策。

4.在数字连续体的每一步实现业务价值

当企业遵循数字化连续体所描述的这些步骤时，它们应该能够在旅程的每个关键步骤中产生业务价值，包括定量和定性价值。这对于继续支持和资助流程数字双胞胎的持续发展非常重要，因为它是整个业务转型历程的一部分。该流程既要解决转型和业务重组流程设计和投资阶段的问题，也要解决积极、持续流程的日常运营管理问题。以下是与图 1 所示 6 个主要步骤相关的一些关键价值驱动因素。

4.1 建模

在这一步骤中，团队将收集有关端到端流程、业务规则和车间详细决策逻辑的所有必要信息，以规划、安排和运行工厂运营。团队还将审查所有数据来源，以确定准确性和可用性，并找出不足之处和缺失数据。业务的主要价值项目如下：

1. 流程数字双胞胎，在端到端流程/工厂的单一知识库中捕捉所有物理限制、流程、业务规则和决策逻辑。
2. 数据和系统状态报告，用于确定数字化成熟度，同时确定所需的具体系统更新/修复，甚至是对新系统或附加系统的要求。
3. 数字化业务参考模型，用于测试和评估任何正在进行的业务改进措施，以及业务可能需要的未来变更或扩展。该参考模型将成为支持企业所有利益相关者进行数据驱动决策的单一真相版本。

4.2 分析

流程数字双胞胎经过充分验证和确认后，就可以用于分析当前流程/工厂/供应链/仓库。在决定引入新变化或对当前流程进行升级（如新设备、自动化等）之前，充分了解并最大限度地提高当前流程的性能非常重要。企业的关键价值项目如下（代表性价值）：

1. 同步延迟（计划外停机）减少 25
2. 劳动力减少 10%
3. 产量提高 20
4. 资源效率提高 20
5. 库存和在制品减少 15
6. 准时交货率提高 12
7. 生产成本降低 16
8. 生产周期缩短 25

4.3 预测

一旦对当前流程/工厂/供应链/仓库的性能进行了全面分析和优化，流程数字孪生系统就可用于评估其他业务改进机会以及新流程/工厂/供应链/仓库的改进，以满足未来需求或评估新的特定战略举措。对企业的主要价值项目如下：

1. 通过评估和选择投资回报率最高的项目进行实施，优化资本部署。
2. 在签约和实施之前，优化新系统（如自动化系统）的设计并评估其整体性能改进情况。
3. 评估未来的业务战略，如推出新产品、扩大市场以满足更高的需求，或实现增长（如增加生产能力），以充分了解对当前业务以及未来投资回报率和业务绩效的影响。

4.4 整合

一旦流程数字孪生体准备就绪并与商定的数据模型进行了验证，就可以将其集成到企业系统的数据管道中，利用当前和实际数据初始化和运行数字孪生体，以获得最佳结果，用于进一步评估（预测结果）或规划和调度（规范结果）。对企业的主要价值项目如下：

1. 最终确定数据源、存储和集成机制，使数据管道能够支持实时数据流，以支持流程数字孪生和其他业务分析工具。
2. 修订、校正和调整企业数据源和系统，确保在必要的详细程度上提供准确的信息。流程数字孪生器就像一个放大镜，帮助验证和更新数据，以满足成功实现数字化转型的要求和标准。
3. 根据当前数据进行动态、灵活的分析和实验，使企业能够对需求变化、劳动力问题、材料供应、运输延误等业务内外部事件做出近乎实时的反应。

4.5 处方

在完成数据集成、标准化和更新工作后，数字孪生系统可用于分析、规划和安排运营。这样，流程数字孪生系统就可用于为每个资源（如设备、劳动力、运输工具）以及每个执行点的物料需求制定细化到任务级的运营计划。对企业的关键价值项目如下：

1. 基于手动或自动触发的近实时计划和排程。
2. 根据流程/工厂/供应链/仓库的当前数据和状态制定车间就绪计划，以避免或最大限度地减少因变化或事件而造成的运营中断，优化运营以有效满足需求。
3. 通过近乎实时地持续评估和解决制约因素，防止同步延迟，最大限度地减少不必要的设置和转换，并确保有效利用材料，从而最大限度地提高系统/供应链的流量（正确项目的吞吐量），满足需求。

4.6 自主决策

当流程数字孪生系统完全集成并投入运行，且所有员工和工作流程约束条件在整个流程/工厂/供应链/仓库中保持一致，以确保完全准确和可行时，就可以将其连接回执行系统，如制造设备的 MES 或运输机的 AMR 车队管理器，从而实现对车间任务级执行的直接协调。对企业的主要价值项目如下：

1. 完全的低接触/无接触操作，最大限度地提高生产率、设备利用率和吞吐量，根据系统（流程/工厂/供应链/仓库）的当前情况满足需求。
2. 全面控制，通过允许系统对流程、需求、材料供应或任何其他直接影响产品流经系统的制约因素的变化做出反应，最大限度地提高运营灵活性。
3. 实现 "智能工厂 "的目标，对系统中的所有资源进行自主决策，除非根据特定条件或触发事件进行选择或提出要求，否则无需人工参与。

每个企业的价值主张都不尽相同，这取决于项目的阶段划分、当前正在审查的计划或正在管理的业务。此外，还取决于企业的数字化和组织成熟度，以及其向完全自主运营转型的能力。有些企业由于其运营性质，可能始终需要大量的人工干预。

5.结论

Simio 提供了一个基于智能对象的仿真建模框架，可优化复杂系统的设计和运行。Simio 支持从设计到运行全过程的主要功能包括：无代码面向对象建模架构、以数据为中心的框架（支持数据驱动和数据生成模型）、仿真和调度实验及报告功能、优化决策的神经网络，以及在私有云和公共云上进行实验和调度的企业部署选项。 Simio 为完整的数字化转型之旅提供了一个全面的仿真平台。

每个企业的数字化转型历程都不尽相同，这取决于其具体特点和数字化成熟度，以及企业在实现敏捷、自动化和潜在自主运营方面的准备情况。数字化连续体提供了一个实用的框架，用于指导这一旅程，帮助企业及其转型团队完成成功的主要步骤，而不是试图快速成为 "智能工厂"。

Simio 智能自适应流程数字孪生系统既是促进和支持从设计到运营的全面转型的理想工具，也是指导开发和转型步骤以确保成功的成熟框架。