两种观点

生产层面价值创造的数字孪生

关于浩亭下一个级别的价值创造，现在我们将专注于生产，并从制造的角度探索数字孪生提供的视角。

首先，为了生产最终的产品，浩亭在机器、工具和材料等设备的采购上是数字孪生的用户。必须与各自的供应商和合作伙伴达成协议，明确需要提供的信息，从而确保有足够的数据可用于设备的数字表示。基于当前机器采购的相关程序，通常需要通过一个说明书来提供信息，该说明书列出了需要完成或包括的组件、性能参数等。到目前为止，还没有完整数字孪生意义上的机器/工厂数字化表示的全面参数集。仍然取决于国际标准化机构的定义。目前，关于机器、工具和材料的数字化数据仍然是“静态的”；这些数据描述了最终的交付状态，包括诸如CAD模型之类的元素，例如，用于确保将机器集成到整个计划中，为电力、空气和天然气提供连接参数等。 

另一个具体例子是产品碳足迹（PCF）。在这方面，目前我们仍在根据“类型”收集数据，计算一个批次的所有CO2驱动器的实际消耗量并评估此数据。我们正在努力实现的目标是将PCF分解到单个产品。

只有当制造商不断更新机器的发展状态，为维修、维护和操作优化等措施提供数据源，并将操作人员的数据也纳入数字孪生时，数据才真正变为“动态”。 

在浩亭，我们还从另外一个角度，即作为数字孪生的生产商来看待生产。、我们负责根据要求和需求提供生产数据。一方面，我们自己使用这些数据:我们在生产过程中收集了大量关于机器、工具和组件的信息，以便最终为可追溯性、质量保证证书和优化措施奠定基础。 

“实例”意味着我们在现实世界中至少在批次甚至单个级别上对我们的产品进行标记或序列化，以便在每个生产阶段识别它们，并用数字世界中的生产数据丰富它们。 因此，通过数字孪生可以将产品追溯到制造该产品的各个工厂。

反过来，数据可以作为活动组件写回数字孪生，以便它可以不断增强所交付的实例。 数据的标准化提供将在这方面发挥关键作用。

生产工厂的数字孪生和产品的数字孪生（在我们的例子中：连接器）是直接相互关联的。 这种相互依赖性将允许在未来模拟生产，通过配置 IT 系统来模拟现实世界中的生产工厂，并帮助企业在早期阶段实施各种问题的解决方案，从而优化生产。