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數位孿生跨越應用領域——從底層工廠到頂層部門——使企業能夠提高效率，創造創新的商業模型，並説明創造新的收入來源。企業可以利用數位孿生來重新設計產品，以滿足法規要求從而避免處罰。它們允許企業改進資產管理，提高複雜系統的效率，並確保產品的可靠性和安全性。它們還被用於預測維護，以防止昂貴的故障發生。

數位孿生説明企業設計產品和系統部件，以確保符合法規要求。例如，汽車、海洋和航空航太行業的設計師和製造商必須遵守世界各國政府的環境法規。利用數位孿生，工程師們可以重新設計系統部件，從而顯著減少車輛排放氮氧化物，二氧化碳和硫氧化物。數位孿生還可以説明這些行業的公司遵守環境法規，降低監管成本和避免巨額罰款。

數位孿生利用智慧工具更好地管理資產，提高電網的性能。一個智慧應用程式可以使用數位孿生來利用連接到分散式能源資源（DERs）感測器所產生的即時資料，如太陽能電池板和風力渦輪機。然後，該程式可以使用資料智慧和機器學習來分析資料並獲得重要的洞察力。工程師可以模擬與能源消耗相關的場景，例如天氣事件和高峰使用時間。利用從這些場景和運算元據中獲得的洞察力，他們可以使電網的設計更加現代化，更好地結合DERs和微電網。數位孿生可以用於解決DERs和電網帶來的各種挑戰，防止代價昂貴的系統故障。

因為沒有運營資料，新產品的最初設計通常基於最佳猜測出的假設。例如，新車電池的初步設計將基於現有電池的設計和製作。如果沒有運營資料，新車電池的設計將無法達到預期要求。一旦生產出新電池的原型，就可以使用數位孿生來分析運營資料。數位孿生也將用於類比與電池使用相關的場景，如駕駛條件、溫度和充電狀態。利用機器學習，可以分析這些場景生成的資料，以預測電池可能出現問題的情況。這些方案可以幫助工程師識別和修復問題，以防止新電池過熱、過度充電或爆炸。

例如，一家航空公司可以實現利用數位孿生來預測每台飛機發動機的健康狀況。數位孿生通過感測器連接到每台發動機，感測器可測量燃料空氣比、風扇速度、溫度和壓力等屬性。然後，利用機器學習來分析每個發動機生成的資料，以預測發動機何時需要進行小型維護。因此，數字孿生有助於航空公司防止災難性的發動機故障，並減少大型維修或飛機停飛的情況。

對於使用數位孿生技術的公司來說，數位孿生在推動產品設計和工程方面有重大的創新作用。數位孿生包括允許工程師在產品和系統的設計、管理、操作、環境和重組中擁有更大的控制權力。它們可以持續發展，一般是基於物理的數位類比以及從運營產生的資料中獲得洞察力。數位孿生使企業能夠從多個不同的系統收集和聚合資料，其中包括實物產品的運營資料。數位孿生使企業能夠進行模擬測試、運行壓力測試、監控系統、預測故障等，無需中斷或停止運營。

數位孿生可以使企業利用先進的技術如機器學習和神經網路等來解決複雜的問題。例如，機器學習可被用於識別所使用的資料中的一些模式，從而可以進一步開發具有改進性能的產品。

皮帶傳動數位孿生示例

例如，我們在機電系統（皮帶傳動）的中間位置放了一個感測器。感測器從五個不同來源的不同點收集資料，例如錯位的軸、錯誤的皮帶驅動張力和系統基礎的阻尼參數。所有這些資訊源都被覆蓋在一張我們用來訓練神經網路的圖像上。因此，可以通過重新設計來分解覆蓋信號，以確定哪一個影響部件是造成不必要振動現象的主要原因。雖然我們只使用一個感測器進行測量，但是產生不必要振動的原因有五種。利用訓練後的神經網路對振動圖進行分析，找出這五個原因中對系統振動影響最大的是哪個。

這個問題的回答是肯定的。儘管每個企業都有獨特的需求，但數字孿生能提供解決複雜問題所需要的模組，確保產品設計、開發和運營流程產生更好的效果。