数字孪生作为物理实体在虚拟空间的完整映射,构建了产品从设计、制造到运维的全生命周期高精度模型。通过采集海量传感器数据与生产历史记录,形成可任意‘回放’的制造时间轴。
在故障诊断与质量追溯场景中,工程师可快速回溯设备运行状态、工艺参数变化与环境变量,实现问题根因的秒级定位,大幅缩短停机分析周期。
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面向预测性维护与工艺优化,数字孪生结合机器学习模型,对未来数小时至数月的运行状态进行仿真推演,为工业企业提供超越传统经验的决策支持能力。
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