行業痛點
效率和響應速度不足:很多工廠在面對需求變化和市場波動時不能快速適應，這通常是因為生產線的僵化和信息流的滯後。
設備維護成本高:缺乏設備監控和維護系統導致設備故障頻繁，不僅增加了維護成本，也影響了生產效率。
生產質量控制困難:在傳統工廠中，產品質量監控往往依靠人工檢查，不僅效率低，而且難以保證客觀性。
如何建立工廠建築的數字孿生系統基本上可以分為以下四個步驟:
定義目標和需求:首先，需要定義數字孿生系統將要實現的目標，以及實現這些目標所需的功能需求。這可能包括提高生產效率、降低運營成本和提高產品質量。
集成傳感器和IOT設備:部署傳感器和IOT設備，收集工廠設備和生產線的實時數據；包括但不限於機器運行狀態、能耗數據和環境參數。
建立數據處理基礎設施:利用大數據技術和強大的計算資源，對收集到的海量數據進行處理和分析。雲計算平臺或場外強大的服務器將承擔這項工作，並為模型的運行提供支持。
創建和維護數字孿生模型:開發與實際工廠環境相對應的虛擬模型，以確保它能夠準確反映物理工廠的運行情況。這壹步涉及復雜的建模技術，如三維建模，使用現成的數字孿生平臺或獨立開發特殊軟件。
工廠可以實時監控生產過程，預測和優化生產運行，並通過數字孿生模型進行故障診斷和預測性維護，這也將大大降低停機時間和維護成本。
通過以上詳細介紹，不難發現，智慧工廠的數字化孿生技術具有強大的變革力量，可以幫助制造企業解決多年的行業痛點，實現生產的智能化和自動化，達到提高效率、降低成本、保證質量的目的。隨著數字化轉型的深入，數字化雙胞胎將在未來制造業中扮演更加關鍵的角色。