数字孪生工厂

数字孪生工厂利用数字孪生技术对工厂进行建模和仿真，实现对生产过程的实时监控和分析，优化生产流程、提高生产效率和产品质量。基于智能化调度控制，提升生产计划和响应速度；通过数据挖掘和分析，实现智能工厂运营数据可视化，支持数据驱动的决策；让生产过程透明化，实现智能制造工厂数字孪生的一体化管控，辅助智能化工厂进行数字化转型。

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数字孪生工厂

现状分析

对当前行业进行系统分析，充分了解行业目前情况

生产系统

生产过程，各个环节信息独立存在于各系统，生产执行情况查询过程无法可视，不能直观的呈现出来。

生产进度

生产进度的影响因素多，经常出现紧急订单、设备故障、工艺变化等突发情况，工厂不能实时进行生产计划的调整，与生产实际脱节。

现场管理

生产现场生产管理难度大，由于交货频繁，生产周期长，生产工序复杂，需随时跟踪现场的生产进度，并平衡生产设备的负荷能力。

设备管理

设备管理紊乱，缺乏设备全生命周期管理，异常响应迟缓、故障机制不健全。

数据应用

工厂生产数据传递滞后、不畅通，设备联网、采集能力困难，数据价值挖掘，缺乏对应的监测、诊断、预测功能。

价值赋能

针对行业提供对应价值，赋能发展，助力转型

管理效率提升 20~30%

通过多个部分、多个生产环节的数据整合，解决智能工厂数据孤岛问题，进而提高各部门之间协作响应效率，为管理运营者的管理调度提供了极大的便利。
生产效率提升 10~30%

对生产的相关的工艺、计划、质量、物流等数据统一收集存储。通过和历史数据对比分析，为生产过程提供相关合理建议，进而提高智能制造工厂生产效率。
人工成本降低 10~20%

将采集分析后的数据，以可视化图表的形式进行直观展示，帮助现场运维人员及时查看和保养维护，降低了人工巡检和数据分析的成本。
故障率降低 10~20%

通过设备的运行数据检测，分析设备的运行健康状态，进行设备的故障诊断，预测设备可能出现的问题，从而进行预防性维护，减少设备故障停机时间。