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數字孿生：數字化的核心

制造業的復興需要對包括生產機械在內的整個生產過程進行數字化，而一切的起始點就在于設計，即創建智能機器的數字孿生。在設計過程中，機器的數字孿生是基于多學科工程開發的，包括機器的機械、軟件、電氣和自動化系統等等。這種數字孿生初用于虛擬樣機的設計探索和評估。一旦機器準備好部署，機器的數字孿生就可以在機器物理安裝之前進行虛擬調試，從而大大降低部署所需的風險和時間。

在工廠部署完畢后，機器的數字孿生將在機器的使用壽命內不斷豐富實際操作的數據。這樣做的好處在于可以在真實表示和數字表示之間形成一個閉環。隨著jingque度的提高，數字孿生可以為業務運營提供寶貴的性能見解，使制造團隊能夠持續監控和提高制造效率和質量。數字孿生提高了操作的可靠性，其能夠提供數據來預測機器何時需要維護，并提供見解來管理機器的服務生命周期管理，消除計劃外停機或機器損壞的可能。數字孿生還有助于加快新產品的推出，在車間進行物理改變之前，制造團隊可以測試潛在流程。

數字主線改變機械制造業

在數字化開始實施后，它將為制造業帶來全新前景。離散型機械的數字孿生可以集成到一個數字主線中，該主線從單個機器擴展到工廠布局和設計，然后擴展到制造操作。工廠級仿真使我們能夠跨機器、自動化流程和生產線，不斷優化速度和質量。制造商可以優化工廠的整體性能，從規劃開始，貫穿正在進行的運營。如此一來，在智能工廠的整個運營過程中可以無縫訪問和共享數據。

這樣的作法能夠有效推動在可持續性和生產靈活性，并緩解勞動力短缺問題：

·能源管理的可持續性——制造商可以在工廠內部甚至全球運營中進行完整的工廠能源評估、優化、二氧化碳減排和報告。

·生產靈活性——實現真正的IT/OT融合，可以連接和分析整個供應鏈、工廠運營和業務流程的數據，實現近乎實時的數據驅動決策。

·部署與人工智能/機器學習和數據分析的人機協作——包括來自工業邊緣能力的數據。制造企業可以獲得更好的洞察力，對意外事件做出快速反應。此外，利用創成式AI（Generative AI）進行操作分析（如西門子的Industrial Copilot），允許用戶快速生成、優化和調試復雜的自動化代碼，并縮短仿真時間。

數字主線的出現大大降低了轉換或修改線路以適應波動的市場條件時的風險。隨著我們繼續連接物理世界與數字世界，網絡安全風險和威脅的復雜性也在繼續增加，并隨著更大的數據和更廣闊的地理空間逐漸延申，網絡安全成為了優先事項，并融入數字化的每一步。

從小規模智能起步

那么應該怎樣邁出步？我們建議，可以從小規模開始，先確定可以推動流程轉型所需要的工具，那么對流程進行優化或重新定義就必不可少。利用這些工具的優勢，教育員工應該如何有效利用新工具和新流程，并在其不斷提高熟練程度的同時為其提供持續支持。然后，通過重復這程，將數字化擴展到整個公司，以這種方式實施數字化轉型戰略，將讓企業變得更有彈性、適應性更強。例如，可以考慮專為機械制造企業構建的工業云解決方案，其無論從成本考慮還是靈活度考慮，都十分適合數字化的逐步推進。

在西門子，我們對數字化的成熟度規劃有五個階段，我們首先會對客戶的數字化成熟度進行評估，確定其在這個數字化進程中的具體位置；然后，我們會看同行業的行業已經成功部署了哪些工具；接著為客戶制定路線圖，助其開啟數字化之路。

如今，大多數機械制造企業已經接受了這一過程的前兩個階段：從基于文檔的數據框架轉移到基于模型的數據框架，以及跨領域地共享數據。這兩個階段可顯著提高整個組織中數據的可追溯性和可訪問性，有助于提高流程效率以及工程靈活性。

例如我們的客戶之一，為全球客戶提供靈活創新的包裝機的挪威公司Tronrud Engineering，就在其數字化的進程中使用西門子的工業軟件解決方案，并實現了設計過程減少約10%，調試階過程減少了20%至25%的喜人成果。

有了數字化，機械制造企業就可以更加自信地擁抱創新的未來，其可以從自動化轉向適應性制造，并在整個運營中建立數字主線，這一轉變將幫助他們在變化的環境中蓬勃發展，以適應未來可能發生的種種挑戰。

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