Udnyt den omfattende digital twin til at designe, simulere og optimere produkter, maskiner, produktion og hele anlæg i den digitale verden, før du griber ind i den virkelige verden. Dette hjælper producenterne med at tackle industriens største udfordringer.
Den omfattende digital twin er en levende digital model af et produkt, en maskine eller et anlæg, der udvikler sig på tværs af dets livscyklus. Det kombinerer den virkelige og digitale verden for at simulere, teste og optimere, før noget bygges, hvilket reducerer risiko, omkostninger og prototyper. Forudsig ydeevnen; få det rigtigt første gang; øg oppetiden; reducer vedligeholdelsen, og maksimer genbrug. Start i det små og skalér, efterhånden som du vokser.
En digital tvilling af et produkt eller en proces bruger fysikbaserede simuleringer til at skabe reel værdi ved at køre „hvad hvis“ scenarier, forudsige ydeevne og muliggøre hurtige, sikre beslutninger, før de handler i den virkelige verden.
Den digitale tvilling kan analysere fortiden, afspejle nutiden og forudsige fremtiden. Det optimerer produkter og produktionssystemer, før fysiske aktiver og prototyper investeres i, hvilket hjælper med at undgå dyre fejl.
Driftsdata og datadrevne algoritmer hjælper med at gøre den digitale twin så præcis som muligt til kontinuerlig optimering og forudsigelig vedligeholdelse. Kombinationen af digital twin med industriel AI frigør yderligere potentiale.
Siemens omfattende digital twin-tilgang integrerer unikt hele produkt- og produktionscyklussen, giver handlingsbar indsigt og muliggør informerede beslutninger til kontinuerlig optimering af produkter og produktion.
Integrationen af AI skubber grænserne for, hvad der er muligt, fjerner flaskehalse til dataforberedelse, forbedrer troværdigheden af digitale modeller og muliggør hurtig simulering og optimering. En AI-drevet digital twin og automatiseret datakontekstualisering åbner nu op for nye muligheder for at øge effektiviteten og produktiviteten.
Simuleringsfunktioner er dukket op som nøglen til tilpasning til ændringerne i nutidens miljø. Virksomheder kan udnytte denne teknologi til at forblive konkurrencedygtige ved at håndtere brancheudfordringer.
