系统数字孪生

大型工业港口
通过对大型海港的物流流动进行数字化仿真，识别并保障工业投资，以适应物流交通的变化发展。

汽车制造商
系统数字孪生用于模拟汽车工厂中的工业风险（火灾、洪水、网络攻击等），旨在分析灾害发生时的工业和财务影响。

工业仓库
系统数字孪生用于模拟自动化仓库的优化规模，以提高其运行生产力。

异构性
系统数字孪生可以将技术功能、维护政策、社会行为、金融市场变化、监管策略、气象条件等整合到一个独特的系统模型中，从多个视角分析工业系统的“真实虚拟孪生”。

并发性与时间
系统数字孪生能够管理并发的工业活动，并明确表达目标系统中各活动的持续时间。我们所依赖的离散事件范式，即使在执行多次蒙特卡洛模拟时，也能有效限制计算资源的消耗。

随机性
在Σ™规范语言中，每个变量都可以绑定到通用或自定义的概率分布。这使得通过随机建模捕获随机量和延迟成为可能，并计算考虑实际工业环境中随机性的战术和战略指标。

数据抽象
模拟输入数据通过抽象机制进行管理，这些机制捕捉关键趋势并在不必要时跳过细节。这使得系统模型更易设计且更具适应性，同时在处理复杂模拟时仍能保持良好的性能水平。

简化设计与可维护性
系统数字孪生从高层次的Σ™规范中自动生成。相比于基于用户界面中拖放构建模块的传统方法，这大大简化了复杂模型的维护工作，并促进了协作。

快速原型实现敏捷性
我们的技术能够在几天或几周内快速开发出首个可用版本的系统性数字孪生。通过在终端用户的业务界面中准确再现模型，这一版本可用于与利益相关者快速、高频次地迭代。这确保了系统性数字孪生能够完全契合业务用户的需求。

场景评估与优先排序
WorldLab™ 提供脚本化模拟实验的机制，使终端用户能够轻松评估并筛选工业选项，如基础设施配置、业务转型策略等。通过探索和多标准优化，用户可以高效地确定最佳方案。

模拟指标
系统模型可能包含数千个变量，但实际用于决策的仅是其中一小部分。WorldLab™ 支持在模型层面定义指标，通过这些指标可以获得特定变量的统计信息。这些指标既可用于闭环优化的虚拟实验，也可以导出用于“实时”仪表盘展示。

方法论
我们的系统性数字孪生技术与CESAM方法论高度一致。CESAM是一种经过行业验证的复杂系统与组织建模方法。基于此，我们提供覆盖内部和外部组件的端到端建模方法，同时辅以管理系统性数据的相关技术。