传统的单机设备制造流程为：方案布局→机械设计→程序/电气/软件设计→现场调试→交付使用。
数字孪生的应用：在设计阶段创建一个数字化的虚拟样机，将机械、程序、电气、软件进行同步设计，在虚拟环境中验证制造过程。发现问题后只需要在模型中进行修正即可，比如机械手发生干涉时，改变爪手的外形、输送带的位置、工作台的高度等，然后再次执行仿真，确保机构能正确执行任务。在虚拟调试完成后，使虚拟样机完整地映射到实际设备中，提高现场调试效率，缩短研发周期。
可以集合分析设备的设计、制造和运行的数据，并将其注入全新的设备设计模型中，使设计不断迭代优化。有了数字孪生，在前期就可以识别异常功能，从而在没有生产的时候，就以消除设备缺陷，提高质量。
产线设计中最难也是最耗费时间的是验证阶段，因为一个产品的生产由多个工序构成，每个工序输送系统的速度、加速度、间距等参数必须在负载下进行验证，验证其是否可行，而这个过程在传统意义上来说，需要实际物理装置装配好以后才能进行，利用生产线的数字孪生技术进行验证，模拟整个工艺流程，所有的机台协作之间是否按照原来设计的动作进行，通过将物理产线在数字空间进行复制，可以提前对安装、测试的工艺进行仿真。
光是听起来，这工作难度就已经大幅度降低了啊，但我还是要露两手图??，给大伙看看这数字孪生在智慧工厂中实际都有哪些应用。
数字孪生的发动机动画效果，运用 2D、3D 渲染引擎，清晰展示了设备部件的拆分，组装、施工全过程。依托Hightopo图形组件和界面设计，对数据面板实现了数据动态加载效果，将各个图表数据形成直观对比。将实体设备的实时工况数据、历史故障、维修数据，与故障诊断知识库相连，对实体设备展开实时故障检测、判断、定位追踪。低代码完全贯穿全产业链做数字孪生产品，依托工业互联网平台实现装备的预测性维护与健康管理。
针对行业运营、政企决策需求可通过多维度数据面板展示产线整体的主要数据，基于用户数据建设运行成果，将枯燥、分散的数据进行图形化、可视化化。展示各线体的设备综合效率（Overall Equipment Effectiveness，OEE）、时间利用率、性能利用率、产量完成度、直通率、设备使用率、不良率、物联连接率等。直观监测产线设备状态、生产质量、库存信息等，提高工厂运作决策效率。通过对接数据接口实现三维场景里重点设备业务数据可视化，在页面中展示重点关注设备状态，利用不同颜色的设备数值、图标代表不同的设备状态。
智能预警分析功能的设置，一旦设备数据超过既定阈值并且历史数据进行分析研判，将在三维场景内对设备进行标红闪烁以呈现告警状态。由常规的人工巡检转换为智能巡检，及时了解设备的健康状态，降低了工厂运作人工成本。
有着与图纸按钮的功能交互，如选矿漫游（选矿工艺流程）、全场漫游（场景绕场查看）、浓密机和球磨机的启停动画演示、六种选矿设备的单独查看。选矿工艺动画过程，从矿石破碎到筛分再到磨矿、分级等一系列作业的漫游动画，拉近视角近距离感受选矿的每一步作业。
完美模拟了汽车生产车间，再现了汽车生产线制造过程，通过可视化模型的建立，人们可以发挥出丰富的想象力，从而可以将一些抽象的事物以直观的形状表示出来，便于人们的理解；也可以实现将庞大的生产线设备变成可随身携带的视频内容，满足了随时随地展示生产线的要求，使生产线的演示说明更加简便，完善企业的信息化水平，降低汽车生产制造企业运营的成本。
数字孪生汽车装配车间生产：
1、工序详细调度：通过基于有限资源能力的作业排序和调度来优化车间性能；
2、资源分配和状态管理：指导劳动者、机器、工具和物料如何协调的进行生产，并跟踪其现在的工作状态和刚刚完工情况。
3、产品跟踪和产品清单管理：通过监视工件在任意时刻的位置和状态来获取每一个产品的历史记录，该记录向用户提供产品组及每个最终产品使用情况的可追溯性。
4、过程管理：基于计划和实际产品制造活动来指导工厂的工作流程。
5、质量管理：根据工程目标来实时记录，跟踪和分析产品加工过程的质量，以保证产品的质量控制和确定生产中需要注意的问题。
