今天的机械制造企业面临着不确定的市场环境，除了对高质量、高性能以及低成本的迫切要求，降低能源使用，减少碳排放，减少废料产生也对企业的可持续发展提出挑战。

物联网数据，将以前孤立的设计、工程、生产和服务信息连接起来，所产生的丰富数据使这些新功能成为可能。随着数字化的深入，制造企业可以超越自动化，进入更具预测性和适应性的生产环境。自适应制造提供了灵活性，可以随着市场和客户需求的变化轻松切换生产。此外，它还能简化工作流程系统，制造企业可以依靠相同数量的劳动力来做更多的事情。

在工厂部署完毕后，机器的数字孪生将在机器的使用寿命内不断丰富实际操作的数据。这样做的好处在于可以在真实表示和数字表示之间形成一个闭环。随着精确度的提高，数字孪生可以为业务运营提供宝贵的性能见解，使制造团队能够持续监控和提高制造效率和质量。数字孪生提高了操作的可靠性，其能够提供数据来预测机器何时需要维护，并提供见解来管理机器的服务生命周期管理，消除计划外停机或机器损坏的可能。数字孪生还有助于加快新产品的推出，在车间进行物理改变之前，制造团队可以测试潜在流程。

数字主线改变机械制造业

在数字化开始实施后，它将为制造业带来全新前景。离散型机械的数字孪生可以集成到一个数字主线中，该主线从单个机器扩展到工厂布局和设计，然后扩展到制造操作。工厂级仿真使我们能够跨机器、自动化流程和生产线，不断优化速度和质量。制造商可以优化工厂的整体性能，从规划开始，贯穿正在进行的运营。如此一来，在智能工厂的整个运营过程中可以无缝访问和共享数据。

供应链、工厂运营和业务流程的数据，实现近乎实时的数据驱动决策。

·部署与人工智能/机器学习和数据分析的人机协作——包括来自工业边缘能力的数据。制造企业可以获得更好的洞察力，对意外事件做出快速反应。此外，利用创成式AI（Generative AI）进行操作分析（如西门子的Industrial Copilot），允许用户快速生成、优化和调试复杂的自动化代码，并缩短仿真时间。

数字主线的出现大大降低了转换或修改线路以适应波动的市场条件时的风险。随着我们继续连接物理世界与数字世界，网络安全风险和威胁的复杂性也在继续增加，并随着更大的数据和更广阔的地理空间逐渐延申，网络安全成为了优先事项，并融入数字化的每一步。

从小规模智能起步

那么应该怎样迈出第一步？我们建议，可以从小规模开始，先确定可以推动流程转型所需要的工具，那么对流程进行优化或重新定义就必不可少。利用这些工具的优势，教育员工应该如何有效利用新工具和新流程，并在其不断提高熟练程度的同时为其提供持续支持。然后，通过重复这一流程，将数字化扩展到整个公司，以这种方式实施数字化转型战略，将让企业变得更有弹性、适应性更强。例如，可以考虑专为机械制造企业构建的

如今，大多数机械制造企业已经接受了这一过程的前两个阶段：从基于文档的数据框架转移到基于模型的数据框架，以及跨领域地共享数据。这两个阶段可显著提高整个组织中数据的可追溯性和可访问性，有助于提高流程效率以及工程灵活性。

例如我们的客户之一，为全球客户提供灵活创新的包装机的挪威公司Tronrud Engineering，就在其数字化的进程中使用西门子的工业软件解决方案，并实现了设计过程减少约10%，调试阶过程减少了20%至25%的喜人成果。

有了数字化，机械制造企业就可以更加自信地拥抱创新的未来，其可以从自动化转向适应性制造，并在整个运营中建立数字主线，这一转变将帮助他们在变化的环境中蓬勃发展，以适应未来可能发生的种种挑战。