数字孪生是现实世界中物质或非物质对象的虚拟表示，这些对象不一定实际存在，例如在机器的设计阶段。由于数字孪生的概念是通用的，因此它几乎可以应用于所有事物：机器、工具、过程、人力资本、生产和质量关键绩效指标（KPI）等。这些信息的特征也各不相同，涵盖各种数据源，例如过程数据、主数据、元数据或ERP数据。算法和应用程序通常可以帮助丰富这些信息。
数字孪生贯穿于产品、机器、过程或服务的整个全生命周期，并在每个阶段提供不同的价值和优势。已经在设计阶段应用的数字孪生可以处理复杂的产品需求或应对快速的开发周期，并通过特定的仿真测试不同的设计，从而使物理原型制作越来越多余。这在新产品开发中节省了时间和成本，并在设计阶段就优化了组件和工艺。通过对每个相关方面的功能和行为进行仿真，降低了不确定性的程度。由于所有功能都可以仿真，调试变得更容易，工艺也减少了错误。
数字孪生提供了监控和降低风险的可能性，例如，这可能导致机器或生产线的整体可用性提高。可以识别出关于产品和机器的性能、质量和行为的可靠预测，以及替换计划和升级潜力的调查。数字孪生的概念带来了对产品、机器、工艺和整个供应链的实时全局视图。这使得供应商、生产商和客户之间的沟通更加容易，因为他们共享相同的知识。
数字孪生系统的优势一览
监测
所有相关的工厂、机器或产品信息都以简洁且易于理解的方式收集和可视化。甚至可以在真实对象的3D复制中显示实时过程数据。
预测
通过使用机器学习和人工智能，可以预测过程、工厂状态和可用性以及产品质量的关键方面，然后根据当前情况进行调整。
模拟
在数字孪生上测试新产品或生产流程比实际测试活动更便宜且更快。过程优化和微调可以在避免风险和生产损失的情况下进行。
教育
将真实机器和过程的理想复制与直接从施工计划创建的3D可视化相结合，使新操作工或服务人员更容易、更快速地学习所有内容——从简单的维护任务到复杂的过程控制。
一个统一的界面
数字孪生应用程序主要作为一个集中统一的界面。这意味着西马克集团的所有应用程序、西马克数字化及其客户以及第三方应用程序都可以连接到孪生系统，成为其一部分。这样做的目的是向数字孪生提供现有应用程序中的所有知识和结果，以丰富其数据。这样，随着连接到数字孪生中的应用程序数量不断增加，数字孪生也会变得越来越可靠。数字孪生实例与唯一的真实对象绑定，这进一步简化了外部应用程序在虚拟世界中的识别工作，因为外部应用程序往往使用自己的 ID 来跟踪对象。
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数字维护孪生
在通常的工厂中，信息往往分散在多个专用计算机系统中。通常情况下，每个系统都有自己的资产结构、专有密钥和用户管理。
特别是对于已经运行了 10 多年的工厂来说，文件往往只能以纸质形式提供。
此外，系统通常分布在不同的工作场所，或分配给特定的用户组，这些用户组在专门的工作场所使用这些系统，而不是在设备旁以数字形式随时掌握所有信息。从数字孪生的角度来看，设备或设备部分的数字孪生已经成为信息管理的强大助推器，例如用于预测性维护，但不仅限于此。不仅可以访问各种工程文件，如图纸、手册或 P&ID，还可以访问来自维护系统（CMMS）、状态监测系统、过程自动化（如通过 SMS DataFactory）、计划系统（MES）、质量系统等的数据，所有这些信息都有助于深入了解设备的实际状态和磨损情况、已开展的维护活动、设备负荷（如生产量），有助于更好地制定维护计划和了解设备的性能。
访问所有分布式系统以获取所需数据的首选方式是通过网络应用程序，该程序可确保与分布式系统的安全连接，并直接从那里获取信息，而无需使用另一个数据重复的数据库。通过三维导航模型（通常是在工程设计期间根据设计模型创建的），用户可以快速找到设备，而无需了解设备编号或在获取数据之前映射不同的键。
通过数字孪生系统直接获取信息所节省的每一分钟，都可以用于其他有价值的活动。
数字（维护）孪生系统的模块化概念允许以后进行扩展，例如包括建模和模拟功能。
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优势
- 将所有连接系统的信息集中在一处
- 快速访问信息--单点登录
- 资产健康状况的即时信息--例如来自状态监测的信息
- 了解维护历史，查看报告
- 立即查看可疑设备
- 注意不断积累的维护工作--查看问题根源
- 创建工单--采取行动
- 可扩展性--随时添加更多系统，种类不限
- 模块化--从小规模开始，根据需求发展
- 基于云或现场
- 基于个人电脑和手持设备
