数字孪生的优势

仿真与数字孪生均采用数字模型表示系统中的各种过程，但数字孪生能够持续提供最新的虚拟环境，使其在整个产品在生产周期中的应用更加灵活。数字孪生可应用于整个过程，包括研发，生产，监控和维护。它开启协同工作，为各个部门提供了单一数据来源，从设计到培训到营销。

仿真与数字孪生均采用数字模型表示系统中的各种过程，但数字孪生能够持续提供最新的虚拟环境，使其在整个产品在生产周期中的应用更加灵活。数字孪生可应用于整个过程，包括研发，生产，监控和维护。它开启协同工作，为各个部门提供了单一数据来源，从设计到培训到营销。

• 描述性—在构建产品前，先进行设计和验证
• 信息性—收集大量的测试数据，与模型进行比较
• 预测性—对现实世界中将会遇到的各种情况进行预测和显示
• 灵活性—分析您的产品在现实世界中的行为和使用情况

MapleSim使操作更加简单，只需要通过构建您产品的数字模型，将其导出到自动化开发软件中。在MapleSim不断优化下，MapleSim模型可以通过与基于云的数字孪生平台模型可以通过与基于云的数字孪生平台进行双向连接来扩大规模，例如，AWS IOT Twinmake或Oracle 异常检测服务。

与完全基于历史操作数据开发的仿真相比，基于模型的数字孪生，比如MapleSim开发的数字孪生，精度更高，应用场景更广泛，因此可以应用于更多的工程任务中。

• • 概念发展：在早期阶段，在预测动态行为的模型中对设计概念进行实验，为工程师的决策提供有力的依据。
• • 虚拟调试：在构建产品前，工程师可以预测执行器在负载循环内将面临的稳态和瞬态载荷。这有助于执行器的选型，以便消除故障，同时也避免过度设计。
• • 在线诊断：将数字孪生与真实机器同时进行仿真，可以全面了解机器的响应，当因机器使用年限不断增加而偏离模型时可能出现的问题。
• • 虚拟传感器：由于数字孪生的动态响应是基于严格的物理定律，所以一些计算出来的特性可以直接作为控制系统的输入，在修复故障传感器前进行替换，或者停止使用故障传感器。两种情况都可以大大降低成本。
• • 预测性维护：机器维护计划的决定因素有很多，其中有一个经常被忽视，这是因为没有数字孪生难以预测性维护。这个因素是由负载循环变化引起的对轴承、齿轮和电机的动态载荷的影响。数字孪生通过建议的负载循环能够帮助测定元件上的载荷，这可以用于计算对元件寿命的影响。
• • 功能强大：数字孪生可以直接解决制造商提出重要问题，无需工程部门解决，例如，机器安全操作的速度（每分钟循环次数），或者移动负载的重量。这使制造商能够不停地创新，并使自己在竞争中脱颖而出。
• • 销售工具：除工程部外，数字孪生还可以用于满足客户要求。对于客户来说，数字孪生可以验证机器在不同载荷或操作条件下的性能，不需要技术人员的协助。