數字孪生工廠

數字孪生工廠利用數字孪生技藝對工廠進行建模和仿真，達成對生產過程的實時監控和分析，優化生產流程、提高生產效率和商品品質。基於智能化調度控製，提升生產計劃和響應速度；通過數據挖掘和分析，達成智能工廠運營數據可視化，幫助數據驅動的決策；讓生產過程透明化，達成智能製造工廠數字孪生的一體化管控，輔助智能化工廠進行數字化轉型。

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數字孪生工廠

現狀分析

對當前工業進行系統分析，充分了解工業目前情況

生產系統

生產過程，各個環節信息獨立存在於各系統，生產執行情況查詢過程無法可視，不能直觀的呈現出來。

生產進度

生產進度的影響因素多，經常出現緊急訂單、設備故障、工藝變化等突發情況，工廠不能實時進行生產計劃的調整，與生產實際脫節。

現場管理

生產現場生產管理難度大，由於交貨頻繁，生產周期長，生產工序復雜，需隨時跟蹤現場的生產進度，並平衡生產設備的負荷能力。

設備管理

設備管理紊亂，缺乏設備全生命周期管理，異常響應遲緩、故障機製不健全。

數據應用

工廠生產數據傳遞滯後、不暢通，設備聯網、采集能力困難，數據價值挖掘，缺乏對應的監測、診斷、預測性能。

價值賦能

針對工業供應對應價值，賦能擴展，助力轉型

管理效率提升 20~30%

通過多個部分、多個生產環節的數據整合，解決智能工廠數據孤島問題，進而提高各部門之間協作響應效率，為管理運營者的管理調度供應了極大的便利。
生產效率提升 10~30%

對生產的相關的工藝、計劃、品質、物流等數據統一收集存儲。通過和歷史數據對比分析，為生產過程供應相關合理建議，進而提高智能製造工廠生產效率。
人工成本降低 10~20%

將采集分析後的數據，以可視化圖表的形式進行直觀參考，幫助現場運維人員及時察看和保養維持，降低了人工巡檢和數據分析的成本。
故障率降低 10~20%

通過設備的運行數據檢測，分析設備的運行健康狀態，進行設備的故障診斷，預測設備可能出現的問題，從而進行預防性維持，減少設備故障停機時間。