利用仿真节省资源
全面的数字孪生模型是产品、机器或工厂的实时动态数字模型，在其生命周期中不断演变。它结合了现实世界和数字世界，在执行任何实际建造工作之前进行模拟、测试并优化，从而降低了风险、成本和原型工作量。预测性能；一次便能成功；延长正常运行时间；减少维护；尽可能提高重复利用率。从小规模开始，随着业务增长而相应扩展。
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产品的数字孪生
数字孪生技术可用于设计、仿真和验证产品。这项技术结合基于物理的仿真和数据，可在实际进行任何构建之前预测任何产品的实际性能。
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利用数字孪生超越竞争对手
在实际付诸行动之前，先利用全面的数字孪生技术在数字世界中设计、仿真和优化产品、机器、生产乃至整个工厂。制造商可凭此克服行业面临的诸多艰难挑战。
使用基于物理的仿真运行 “假设分析” 场景
产品或流程的数字孪生技术采用基于物理的仿真，通过运行 “假设分析” 场景、预测性能并支持做出快速、自信的决策，然后再在现实世界中付诸行动，以此来创造真正的价值。
一次便能成功
数字孪生可以分析历史数据、反映当前状况并预测未来性能。利用这项技术，在投资实物资产和原型制造之前优化产品和生产系统，从而有助于避免代价高昂的故障。
将数据分析和 AI 结合
利用运营数据和数据驱动算法，能够尽可能提高数字孪生模型的精确性，实现持续优化和预测性维护。结合数字孪生技术与工业 AI，帮助释放更大潜力。
在整个生命周期中持续优化
Siemens 全面的数字孪生方法以独特方式整合了整个产品和生产生命周期，为产品和生产的持续优化提供了切实可行的见解，并支持做出明智决策，实现产品和生产的持续优化。
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工业元宇宙
工业元宇宙是一个沉浸式协作空间，在其中，用户可与真实资产的数字模型进行互动。可互操作的数字孪生模型相互连接，支持团队共同进行测试、仿真和优化。
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利用数字孪生和 AI 实现工程转型
AI 集成正在打破可能的界限，消除数据准备瓶颈，提高数字模型的保真度，并实现快速仿真和优化。AI 驱动的数字孪生和自动数据情境化为提高效率和生产力开辟了新的可能性。
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