1、基于數(shù)字孿生的智慧研發(fā)場(chǎng)景應(yīng)用。如今我國(guó)工業(yè)正向產(chǎn)業(yè)的高價(jià)值鏈環(huán)節(jié)邁進(jìn)，工業(yè)產(chǎn)品的復(fù)雜度和集成度越來(lái)越高，設(shè)計(jì)更改頻繁，模型一經(jīng)修改，改變的內(nèi)容還會(huì)影響到分析測(cè)試模型、生產(chǎn)模型、工程圖等其他相關(guān)模型。

利用數(shù)字孿生技術(shù)進(jìn)行可視化建模，通過(guò)數(shù)字化模型的虛擬現(xiàn)實(shí)交互、仿真、快速成型，可及早發(fā)現(xiàn)設(shè)計(jì)缺陷，優(yōu)化產(chǎn)品外形、尺寸和結(jié)構(gòu)，克服以往被動(dòng)、靜態(tài)、單純依賴人的經(jīng)驗(yàn)的缺點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品制造行業(yè)研發(fā)設(shè)計(jì)與生產(chǎn)過(guò)程在虛擬空間的實(shí)時(shí)監(jiān)控和動(dòng)態(tài)優(yōu)化，促進(jìn)制造資源的智能物聯(lián)及共享協(xié)同，并有利于制造知識(shí)積累及高效重用。通過(guò)基于模型的設(shè)計(jì)生產(chǎn)一體化協(xié)同，縮短產(chǎn)品研制周期縮短，降低產(chǎn)品不良品率，提高生產(chǎn)率。

2、基于柔性生產(chǎn)的大規(guī)模個(gè)性化定制場(chǎng)景。柔性生產(chǎn)是指讓系統(tǒng)在制造過(guò)程中根據(jù)產(chǎn)品加工狀況的改變自動(dòng)進(jìn)行調(diào)整，在原有的自動(dòng)化基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的自省功能，實(shí)現(xiàn)制造過(guò)程的最優(yōu)智能決策。

企業(yè)通過(guò)外部平臺(tái)采集客戶個(gè)性化需求數(shù)據(jù)，與工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)、外部環(huán)境數(shù)據(jù)相融合，將產(chǎn)品的共性特征數(shù)據(jù)與收集到的客戶定制化數(shù)據(jù)結(jié)合轉(zhuǎn)換成個(gè)性化的產(chǎn)品模型，并將產(chǎn)品方案、物料清單、工藝方案等數(shù)據(jù)信息通過(guò)制造執(zhí)行系統(tǒng)快速傳遞給生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)，以保證包括樣式、顏色、尺寸、物料等在內(nèi)的產(chǎn)品全生命周期的各個(gè)環(huán)節(jié)都滿足個(gè)性化定制需求及相應(yīng)的生產(chǎn)指令進(jìn)行生產(chǎn)線調(diào)整和物料準(zhǔn)備，快速生產(chǎn)出符合個(gè)性化需求的定制化產(chǎn)品。

3、基于產(chǎn)品全生命周期管理的設(shè)備預(yù)測(cè)管理。通過(guò)傳感器、邊緣計(jì)算與工業(yè)大數(shù)據(jù)等技術(shù)，對(duì)產(chǎn)品使用過(guò)程中的自身工作狀況、周邊環(huán)境、用戶操作行為等數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集并連接至云端，在云端進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析與可視化展現(xiàn)。

基于設(shè)備數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)，實(shí)時(shí)上報(bào)設(shè)備狀態(tài)，對(duì)其核心部件進(jìn)行定期或連續(xù)的指標(biāo)監(jiān)測(cè)和故障診斷，判定裝備所處狀態(tài)，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)中不同設(shè)備工況數(shù)據(jù)，以及發(fā)生故障的具體時(shí)間，學(xué)習(xí)排序模型，預(yù)測(cè)當(dāng)前各產(chǎn)線設(shè)備發(fā)生故障的風(fēng)險(xiǎn)排名與設(shè)備狀態(tài)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，并預(yù)先指定預(yù)測(cè)性維修計(jì)劃，從而實(shí)現(xiàn)在線健康檢測(cè)、故障診斷預(yù)警等服務(wù)，提高設(shè)備可靠性，延長(zhǎng)設(shè)備使用壽命。

4、基于深度學(xué)習(xí)的服務(wù)化延伸場(chǎng)景。工業(yè)制造企業(yè)通過(guò)對(duì)以往生產(chǎn)過(guò)程中提煉和總結(jié)工業(yè)機(jī)理與知識(shí)，既可以將工業(yè)機(jī)理更好地融入于工業(yè)大數(shù)據(jù)算法，實(shí)現(xiàn)模型的調(diào)優(yōu)和迭代。同時(shí)，通過(guò)對(duì)海量工業(yè)大數(shù)據(jù)的深入挖掘、提煉、建模和封裝，進(jìn)一步形成面向各個(gè)細(xì)分工業(yè)領(lǐng)域的各類知識(shí)庫(kù)、工具庫(kù)、模型庫(kù)和工業(yè)軟件，將有助于加速舊知識(shí)的復(fù)用和新知識(shí)的不斷產(chǎn)生，進(jìn)一步服務(wù)于工業(yè)過(guò)程的改進(jìn)和提升，為用戶提供基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的持續(xù)價(jià)值創(chuàng)造良性閉環(huán)。
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