數字孿生工廠

數字孿生工廠利用數字孿生技術對工廠進行建模和仿真，實現對生産過程的實時監控和分析，優化生産流程、提高生産效率和産品質量。基于智能化調度控制，提升生産計劃和響應速度；通過數據挖掘和分析，實現智能工廠運營數據可視化，支持數據驅動的決策；讓生産過程透明化，實現智能制造工廠數字孿生的一體化管控，輔助智能化工廠進行數字化轉型。

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數字孿生工廠

現狀分析

對當前行業進行系統分析，充分了解行業目前情況

生産系統

生産過程，各個環節信息獨立存在于各系統，生産執行情況查詢過程無法可視，不能直觀的呈現出來。

生産進度

生産進度的影響因素多，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産計劃的調整，與生産實際脫節。

現場管理

生産現場生産管理難度大，由于交貨頻繁，生産周期長，生産工序複雜，需随時跟蹤現場的生産進度，并平衡生産設備的負荷能力。

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、故障機制不健全。

數據應用

工廠生産數據傳遞滞後、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、預測功能。

價值賦能

針對行業提供對應價值，賦能發展，助力轉型

管理效率提升 20~30%

通過多個部分、多個生産環節的數據整合，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，爲管理運營者的管理調度提供了極大的便利。
生産效率提升 10~30%

對生産的相關的工藝、計劃、質量、物流等數據統一收集存儲。通過和曆史數據對比分析，爲生産過程提供相關合理建議，進而提高智能制造工廠生産效率。
人工成本降低 10~20%

将采集分析後的數據，以可視化圖表的形式進行直觀展示，幫助現場運維人員及時查看和保養維護，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态，進行設備的故障診斷，預測設備可能出現的問題，從而進行預防性維護，減少設備故障停機時間。