数字双胞胎可以改善生产并减少停机时间

收集到数字双胞胎技术的数据可用于优化设备。数字双胞胎是物理资产的虚拟副本。但它远不止于此。数字双胞胎是物联网，机器学习和人工智能相结合的组合，用于创建物理机器的复制品。它将分析和预测操作对该机​​器的影响。数字双胞胎汲取大数据趋势。我们已经进入了一个时代，数据是公司可以获得的最重要的资源之一，无论是用户还是他们的机器。现在的目标是收集尽可能多的数据，以便检测趋势或对特定情况作出反应。

如果您正在管理机器人，那么您就是在观察趋势。如果您看到特定机器人的特定用途，它可能会提示您更频繁地执行预防性维护，以防止设备停机。我们在行业中通常看到的是对问题的反应性和主动性解决方案。使用数字双胞胎 - 一旦您拥有足够的数据，经验和足够的样本量 - 您就能够转向预测性的，最终是规范性的解决方案。

数字双胞胎不仅仅是机器人或涡轮机，它的作用与您正在操作的实际机器相同。数字双胞胎将所有过去的经验和有关您的物理机器的先前数据的总和加入到数字表示中。数字双胞胎可以借鉴部分经验来预测何时会发生某种失败或其他不需要的事件，并且可以学习如何避免该事件。

良好的原则，但数字双胞胎如何帮助我?

车主在到达车库之前对轮胎，刹车，发动机或变速器知之甚少。想象一下，您的汽车的数字双胞胎可以根据其使用情况为您提供报告并建议维护。特斯拉的所有汽车都连接到云端。他们可能会记录所有汽车中放置的所有传感器的数据。他们将这些结合在一起，以便建立他们的汽车的准确表示，并预测如果一个人执行某项行动会发生什么。这超出了维护范围，并进入了汽车可以做出的更深层次的决策。

根据天气预报，刹车的磨损以及下一曲线的划分，您可以在不使用牵引力控制的情况下以给定速度拍摄曲线的可能性降低。在未来，考虑到所有收集的数据，自动驾驶仪将能够将速度降低一级以防止潜在的崩溃。

用机器人的数字双胞胎节省金钱

收集设备或产品的数据是一项投资。如果您可以使用该数据来优化周期时间，减少停机时间或提高产量，则可以快速返回投资。我们正朝着您的机器人能够优化自身或根据以往经验做出决策的时候开始。我们最终将达到机器人会要求您优化其路径或寻求在特定情况下执行特定操作的许可的程度。