数字孪生如何实现自主运营

报告介绍了制造系统需要如何发展以支持制造商向数据驱动的自适应运营转型。现有的制造系统架构、新兴技术及其支持这些路线图的能力以及相关用例的大规模部署仍然存在不确定性。下一代制造系统架构需要克服传统制造架构的孤立性质和相关解决方案需要处理大量数据的挑战。制造商正在达到传统制造 IT 架构的极限，通常围绕功能孤岛构建：运营/制造执行系统 (MES)、质量/实验室信息系统 (LIMS) 和维护/企业资产管理 (EAM) 等。单一资产（机器） 机器健康监测描述性的系统报告正在发生的事情基于状态的维护诊断系统提供有关其发生原因的见解预测性维护预测性系统提出选项以响应即将发生的事情规范性维护规范的系统自动响应已知和学习的场景自适应系统自动响应已知和新场景当前的能力*抱负能力** 说明性，基于北美大量消费品网站的典型成熟度。为了克服这些限制，制造业 CIO 已开始投资数据湖，将所有制造业数据收集到一个存储库中。数字双胞胎的核心是它能够将来自多个来源的数据汇集在一起，将其统一和情境化。这为应用程序提供了一个“一站式服务”，可以将这个上下文化的数据存储库用于各种用例。因此，数字孪生使用户能够超越基于预定义孤岛中的历史数据生成报告，而是将所有数据在上下文中结合在一起，大规模启用模拟和预测/自适应智能等用例。