数字化工程并非黑即白的策略选择。您不需要更换工作人员已经熟悉和偏爱的工具，而只需对这些工具进行数字化扩展，即可优化设计人员、生产经理、技术人员和其他人员的工作方式。
您只需要审视自己的业务，并从中找出机会以借助数字化方法更智能、更快速或者更好地开展业务。数字化业务可通过以下五个关键方面实现业务增长，供您参考：
- 设计与原型制作
- 调试
- 操作人员培训
- 生产
- 维护
设计与原型制作
如果别人还在使用纸笔时，您已经可以在数字化环境下创建、测试和验证机器设计，那么您一定能为自己的业务创造更多可能性。
虚拟设计和原型制作有助于：
- 加快机器的上市速度
- 降低设计中存在的风险
- 开发高标准、定制程度更高的机器
借助仿真软件，制造商可以将物理特性应用于其 3D CAD 模型，让模型更逼真。另外，制造商还可以观察其运行状况，查看其与人员或其他机器的交互情况。
您甚至可以将模型导入虚拟现实 (VR) 环境，以工厂车间的视角进行观察。如果在构建 HMI 之前，您就能身临其境一般地站在车间的 HMI 前，结果会怎样？想象一下，如果能在设计定稿之前了解系统的运行效果，可以省下多少宝贵的时间。
在数字化设计中，只需要点击几下就能完成变更，而不必购买零部件并投入数天时间制造新的原型。您甚至可以使用 FactoryTalk® Logix Echo 等解决方案来模拟可编程逻辑控制器。该仿真软件可通过其新型工作流程帮助制造商迅速从设计阶段步入测试阶段，避免了许多工程工作。
另外，能加快机器上市速度的不仅仅是数字孪生。借助可重用的代码，制造商可以充分利用现有机器的成功优势，无需从头开始重新设计。
让思考突破编程控制的局限。仿真软件的崛起意味着我们几乎可以为所有对象进行数字化建模。例如，如果您为某个涡轮机或泵站构建了行为模型，Studio 5000® 仿真界面可将该模型直接连接到您正在运行的 Logix 代码。使用基于仿真的标签值来运行程序，能够重现该程序在现实世界中将要面对的情况。
调试
等到机器入场后再测试控制系统显然是充满风险的。您只有在客户的启动截止日期临近之际与客户当面沟通时，才能看出机器与其控制系统是否相匹配。您可能会发现，机器的运行状态不如预期或不符合规范。但最后一刻再修复问题可能要付出沉重的代价并导致错过启动截止日期，另外还会影响双方的关系。
虚拟调试有助于彻底解决这些问题。通过为机器设计和控制系统的实际操作逻辑创建一个动态的数字孪生，可以在设计阶段更早地发现问题，甚至早在您将机器安装到客户的工厂车间之前。您可以彻底地验证和演示机器和控制系统的运行状况，然后再投入相关资源。
操作人员培训
如今已不需要等到机器和操作员都入场再展开培训。
借助虚拟培训技术，您可以在机器入场前利用数字孪生对工作人员进行培训。通过佩戴 VR 头盔或在屏幕上操作，工作人员可以在安全的沉浸式虚拟环境中培养技术能力。虚拟培训的最大优势可能在于该技术赋予的自由度。
您不需要将工作人员送去培训场所，也不需要等待设备入场。相反，您可以随时随地为任何有需要的人员提供培训。
虚拟培训不存在现实世界培训所受的限制。工作人员可以学习如何在理想运营状态下持续生产。另外，您还可以使用现实中可能无法重现的仿真故障和极端条件对工作人员进行测试。这样一来，工作人员就能做好充分的准备去应对生产时遇到的类似事件并最终减少停机。
另外，工作人员还可以自由地在虚拟培训中试错，无需担心影响生产。如果操作人员出错，系统会记录下相应操作以便得出修复方案。此外，在工作人员进入实时生产环境前，您还可以要求其在培训中证明自己的能力。
运营
开始生产后，数字孪生可以模拟生产流程、机器和控制系统，帮助工厂工作人员了解运行情况并体验变更。随着信息数字化线程的不断发展，您也可以更深入地了解如何优化生产。
通过做到以下几方面，所有类型的运营都将登上新高度：
- 不断推动生产改善，并利用来自其数字化线程的洞察分析实时调整
- 对生产线的启动和生产调度及排序情况进行试验，以优化产品结构和数量
- 对机器的配置情况进行试验，以提高质量、可靠性和产量
- 检测生产过程中的异常情况，提前发现运营问题，以免影响质量并导致报废或停机
- 试运行新产品或新机器，以提升产量，避免出现下游瓶颈等问题
- 在矿场等大型企业的虚拟环境中穿行，查看和倾听设备是否存在问题，免去了实际巡视的麻烦
- 创建一个虚拟传感器来估算可能需要昂贵的仪器或手动读数才能确定的数值
维护
借助数字化仿真和实时（甚至预测性）洞察分析，维护团队能够以前所未有的方式减少停机。
流经数字化线程的数据有助于技术人员及时发现问题，以防止或尽可能减少停机。这包括来自控制系统设备的运行和诊断数据，而这些设备可在必要时向维护人员发出通知。同时，这还包括来自交换机级警报的网络数据，这对正常运行时间同样至关重要。
在理想情况下，维护团队完全不需要处理停机事件，因为他们可以预测到停机。而多亏了预测性分析技术的应用，这一点越来越有可能成为现实。这种分析方法利用机器学习和人工智能来了解您的运营，及早识别机器存在的问题并提醒技术人员注意。然后，技术人员可以安排在计划停机时间内进行维护。
数字孪生可通过几种关键方法优化 MTTR。首先，通过虚拟培训，技术人员可以提前为停机问题做好准备，而不是在第一次出现问题后再排除故障。如果确实出现问题，技术人员也可以使用增强现实 (AR) 技术，在机器实物上叠加数字诊断或工作说明，以便更快地诊断和解决问题。
