1、产品和流程设计不够高效

要降低设计风险并确保其支持的产品和流程性能，企业需要在将设计用于生产之前，对其进行验证和优化。然而，很多企业只能对物理原型进行验证。这种局限性具有很大的弊端，因为物理原型会导致成本增加并造成项目前期仿真、测试和分析时间延长。此外，很多产品在实施或投入市场之前，需要经过好几轮的原型制作。

一旦产品投入生产，很多企业都无法跟踪其运营数据，因此机器状态、能源利用率和运行状态等方面的透明度不佳。如果不了解这些情况，优化当前运行状态就会困难重重，并且有效改进未来产品迭代也会举步维艰。

要应对这些挑战，企业需要在实施之前虚拟测试产品和流程，并根据运营数据不断进行改进。

2、使用 MindSphere 实施数字化双胞胎

通过利用MindSphere这一西门子云端开放式物联网(IoT)操作系统，物理资产可以与虚拟世界联系起来，以建立数字化双胞胎。数字化双胞胎是物理产品或流程的虚拟副本，可以在将产品或流程投入生产之前测试设计、分析输出结果等等；而这一切并不需要投资于物理原型，也不会影响生产。

一旦产品投入生产，使用MindSphere就可以创建物理机器及其相应数字化双胞胎之间的实时反馈环路。这样就可以监控能源利用率、运营状态和性能之类运营数据。运营数据还可以通过能源优化、预测性维护、性能调整等方式支持产品生产，从而改进设计的未来迭代。

MindSphere支持产品/流程生命周期不同阶段使用的三种数字化双胞胎：

（1）产品数字化双胞胎：在产品规划早期，可以使用数字化双胞胎来虚拟仿真并验证物理原型中的属性。这样有助于了解产品在不同情况下的运行情态，同时缩短开发时间、改进产品质量并加快迭代

（2）生产数字化双胞胎：生产数字化双胞胎也可以在项目早期实施。但是，它并不仅验证某个单独项目，而是验证从资产到工厂控制器等生产各个方面。企业因此可以找到生产线出错或故障的来源，而不会对车间其他任何方面产生不良影响

（3）性能数字化双胞胎：一旦产品投入生产，就会从使用性能数字化双胞胎的每个资产和整个工厂收集实时数据。这样企业在对优化产品和工厂运营进行决策时可以有据可循，并且也可以将数据反馈给产品和生产数字化双胞胎进行后期迭代优化

3、核心组件

MindSphere的数字化双胞胎由几个核心组件构成，可以虚拟测试、验证和预测产品和流程的性能和运行情况。这些组件包括：

（1）数字线程： 这是一种可以在整个产品生命周期中进行物理和虚拟组件实时数据流的框架

（2）创成式设计：更快设计更轻的组件，从而节约材料并降低运输成本

（3）智能模型：维护信息：例如，用于不断优化产品和流程构造及性 能的3D计算机辅助设计(CAD)模型和物料清单 (BOM)

（4）智能产品：将虚拟产品定义和生产执行融合起来。智能产品生成大量数据，可用于帮助优化利用率和效率

（5）预测性学习：通过机器学习构建预测模型，从而优化产品质量并降低工厂潜在的故障率和性能问题

（6）大数据分析：从产品或流程的实时运行情况和性能数据中提取有用信息，从而更早地发现问题并提高性能

（7）增材制造：通过将设计、仿真和数字化制造系统融合起来，轻松设计和打印零件

（8）高级机器人：使用工业机器人编程来实现流程自动化并节省用来构建产品的时间和资金。这可以让产品质量更高且上市速度更快

（9）云技术：支持数字化双胞胎实施和最新、灵活、节约成本的云端信息技术(IT)基础设施，实现更快的创新和上市速度

4、行业成功案例：

4.1 Rittal GmbH & Co. KG
威图(Rittal)是一家德国电柜制造商，其主打产品之一就是 Blue e+–一种节能温控机柜。当初设计Blue e+ 的时候，威图公司想要实现以下目标：

（1）改进效率和节约成本

（2）更快更好地了解机器性能、效率和运行状况信息

（3）减轻管理负担

借助于MindSphere，威图公司得以实施数字化双胞胎解决方案，将实时运营数据从 Blue e+ 冷却单元馈送至其设计和产品生命周期管理(PLM)系统。这对于使用闭环反馈 进行设计功能和未来迭代改进而言大有裨益。此外，威图公司还实施了预测性维护和性能监控功能，降低了运营和维护成本，同时简化了管理。


5、开启您的物联网旅程

要优化并改进产品和流程的设计， 企业可以利用MindSphere的数字化双胞胎解决方案。在将产品和流程投入生产以前，对其进行虚拟测试、验证和分析，而不会因制作物理模型产生开支和额外时间，更不用承担在生产中进行测试的风险。一旦投入生产，员工可以使用数字化双胞胎实施闭环反馈，帮助优化生产中的资产，同时改进未来迭代。

要真正实现这些受益，敬请联系当地西门子办事处或访问MindSphere网站。

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