構建虛擬模型：使用西門子的相關軟件，如NX MCD等，對物理設備或生產系統(tǒng)進行三維建模，定義各部件的形狀、尺寸、材質等屬性，以及部件之間的連接關系和運動方式。同時，借助NVIDIA Omniverse引擎等構建高保真渲染模型，并結合有限元分析（FEA）與計算流體動力學（CFD）技術，實現(xiàn)對復雜物理場的仿真。

- 數(shù)據(jù)采集與融合：在物理設備或生產系統(tǒng)中部署大量傳感器，如西門子安貝格工廠部署了60,000余個高精度傳感器，涵蓋振動、溫度、電流諧波等參數(shù)，結合5G專網實現(xiàn)毫秒級數(shù)據(jù)傳輸。同時，整合ERP、MES、SCADA等多類系統(tǒng)數(shù)據(jù)，形成包含大量設備-工藝-質量關聯(lián)節(jié)點的知識圖譜，并通過邊緣計算節(jié)點實現(xiàn)數(shù)據(jù)預處理。

- 仿真與驗證：利用SIMATIC Machine Simulator（SIMIT+PLCSIM Advanced）產品解決方案進行軟件在環(huán)仿真。其中，PLCSIM Advanced用于仿真實際設備中的硬件PLC，SIMIT軟件用于實現(xiàn)與MCD和PLCSIM Advanced的信號耦合，并仿真設備的電氣行為。通過一系列操作步驟，如SIMIT導入PLCIO信號和MCD信號，接收并解析PLC側的命令信號轉發(fā)給MCD，再根據(jù)MCD反饋計算相關信號反饋到PLC等，實現(xiàn)對設備運行的仿真。

- 建立雙向映射：通過數(shù)字線程（Digital Thread）實現(xiàn)虛擬模型與物理設備的雙向映射。在安貝格工廠，基于數(shù)字孿生的動態(tài)仿真系統(tǒng)可實時模擬不同生產節(jié)拍下的物料流動狀態(tài)，使庫存周轉率提高40%，同時支持生產參數(shù)的動態(tài)優(yōu)化與設備自愈控制。

- 持續(xù)優(yōu)化與決策：將質量管理和數(shù)據(jù)分析提高到新水平，通過MindSphere將所有深入分析結果反饋到整個價值鏈中，產生一個封閉的決策循環(huán)，用于在現(xiàn)實生產環(huán)境中連續(xù)優(yōu)化生產和產品。例如，通過壓機預測性服務可用來實現(xiàn)壓機各級與云端之間的連接，對狀態(tài)數(shù)據(jù)和錯誤來源進行全面的專業(yè)分析，并進行基于人工智能的自動分析。