運用先進技術邁向智慧化

預測和預警分析幫助我們更好地利用工廠和流程。預測分析基於歷史數據和統計建模，預測未來的發展趨勢。預警分析同樣預測未來的狀態，然後提供實現理想結果所需的最佳方案。
傳統上，廠房維護是基於當前情況進行的。當某些東西出現故障時，就進行維修。維護也可以是按時的定期維護，或基於特定條件出發警報後由人員做出應對。更先進的預測性維護解決方案提供提前警報通知和設備問題的診斷，可以在故障發生前數天、數周甚至數月進行預測。
最先進的預警式維護是最高階的維護形式，它利用機器學習和人工智慧，既能預測未來可能出現的故障，又能提供所需的智慧訊息以防止故障發生。這有助於資產密集型組織減少設備停機時間、提高可靠性、改善性能和安全性，同時降低運營和維護成本。

關鍵: 最先進的人工智慧技術改善了工業流程，能夠主動檢測和解決問題，並為關鍵決策提供建議，從而為企業實現顯著的成本節省、風險減少和競爭力提升。

數位孿生是實體資產、工廠或流程關鍵屬性的虛擬代表，可以在其生命周期中進行追蹤和更新。它是一個動態數據支持的框架，用於實現設計、運營和業務效益。

"數位孿生的一般理解定義是它包含了虛擬代表，作為實體對象或流程的即時數位對應物。…數位孿生的概念現在已經滲透到我們的日常生活中，例如手機上的數位地圖，使我們能夠相對輕鬆地在地球上導航。”AVEVA

工業操作人員和機器製造商已經使用數位孿生在現實世界之前對製程和資產進行虛擬測試和驗證。在數位世界中驗證設計的性能是否符合預期，比在現場實施更容易。這使得持續改進活動變得更有效率。
數位孿生有助於保障人身安全（例如，虛擬培訓中進行危險情境的模擬，無實際風險）並使公司能夠通過更靈活的工作方式吸引頂尖人才。
實體產品和其數位化代表之間的同步對於數位孿生的成功至關重要。基於可靠的連續數據，數位孿生讓設計、委託和實施更加容易，同時提高了數位價值鏈中的生產力和運營效率，包括客戶服務體驗。

“到2025年，80%的行業生態系統參與者將利用自己的產品、資產和製程數位孿生與其他參與者分享數據和見解。” IDC

關鍵：- 個成功的數位孿生策略（Digital Twin Strategy）取決於一個能夠在業務和技術領域中將製程和工作流程與數位技能相結合的組織文化和運營模式。