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无农不稳，无工不强。作为真正具有强大造血功能的产业，制造业对经济的持续繁荣和社会稳定举足轻重。制造业的发展让人类有更大的能力去改造自然并获取资源，其生产的产品被直接或间接地应用到人们的消费中，极大地提升了人们的生活水平。可以说，自第一次工业革命以来，制造业就在一定意义上决定着人类的生存与发展。
然而，近年来，由于发达国家的产业空心化和发展中国家的产业低值化，制造业困局显现，发达国家大批工人失业且出现贸易逆差，发展中国家的企业利润逐渐下降、环境不断恶化。大量制造业企业面临生存危机，数字化、网络化、智能化转型升级迫在眉睫。在制造业逐步走向智能化的过程中，数字孪生技术作为制造业智能化的核心技术之一，受到了越来越多的关注和研究。
制造业对于人类生活的重要性毋庸置疑。制造业是经济增长的发动机，其增长可以在制造业内外部创造更多的经济活动，具有较高的乘数效应和广泛的经济联系。制造业的增长比其他产业相同规模的增长将创造更多的研发活动。制造业创新活动对于提高生产率至关重要，而生产率增长则是提高生活水平的源泉。
然而，自20世纪70年代以来，在资本主义世界的发达国家中出现了“去工业化”的浪潮。以美国为例，美国从第二次世界大战后便开始了“去工业化”历程，作为在第二次世界大战之前已经完成工业化进程并开始进入后工业化阶段的传统工业化国家，美国在战后初期为绕过欧共体的关税壁垒而改变了以往向西欧地区直接出口机电、汽车等产品的做法，转而在欧洲直接大规模投资进行本土化生产。
第二次世界大战后，美国的产业空心化进程实际上反映了战后美国产业结构的“脱实向虚”。在这一过程中，制造业不断萎缩并被当成了美国的“夕阳产业”，从制造业在国民经济中的产值比例看，美国制造业的产值比例在战后明显下降。除电子产品制造业等少数领域外，机械制造业、汽车制造业等传统的制造业产值比例都出现了长期的趋势性下降，本应服务于实体经济的虚拟经济却不断膨胀。
尽管西方国家的“去工业化”举措曾经一度被视为明智之举，被认为是当一国处于工业化中后期时，其技术和资本积累足够雄厚，并且居民的消费水平较高时的必然改变，但事到如今，“去工业化”危害尽显。
一方面，“去工业化”造成了生产效率的损失，使劳动力从较高生产率的制造业流向较低生产率的服务业，这将降低社会的生产效率。另一方面，“去工业化”导致了要素投入的降低。相对而言，服务业的资本—劳动比率较低，对资本的需求与劳动投入也较低，因此随着劳动力从制造业流向服务业，资本和劳动力的引入，导致需求减少，从而造成失业以及经济发展的滞缓。
在美国，随着制造业产值比例的下降，大量的劳动力从制造业中被“挤出”，而这些劳动力又无法在短期内被其他产业吸收，由此造成了美国长期以来的就业难题。特别是自20世纪80年代以来，美国的制造业就业人口比例出现了大幅下降，这固然与其产业自身劳动生产率的提高有关，但更大程度上则是受到了产业整体性下降的影响。
从工业转移出来的劳动力进入服务业，而作为吸纳大量就业人口的服务业，却也分为高端服务业和低端服务业，前者主要包括金融、会计、法律、医疗、教育等需要专业知识的服务业岗位，收入较高，就业岗位却较少；大多数低端服务业岗位则不需要多么高深的专业知识和技能，就业门槛低，收入也偏低。而社会的中间阶层——蓝领工人，在“去工业化”的过程中逐渐减少，结果就是加速了社会贫富两极分化，在社会各阶层之间筑起藩篱，激化了阶层矛盾。于是，随着“去工业化”持续，大批工人失业，阶层流动趋于停滞。
更重要的是，当工业资本向其他国家转移时，则不可避免地出现了“产业空心化”现象。20世纪70年代，英美等国将大量高端制造业转向了德日韩等国家，在20世纪90年代开始又把基础制造业大规模移向了以中国为主的发展中国家。这使得英美等国的国内呈现出“产业空心化”的特征，出现了彻底的“去工业化”现象，缺乏工业支撑导致国家面临的风险大大增加，由美国次贷危机引发的全球金融危机就是一个深刻的教训——当实体经济尚不足以支持第三产业持久发展繁荣所必需的工业基础时，“去工业化”就有待纠偏。
在这样的背景下，美国、英国和欧盟等一度“去工业化”的西方发达国家和地区开始重新审视实体经济与虚拟经济的关系，纷纷将“再工业化”作为重塑竞争优势的重要战略，制造业的地位再次受到重视。但此次“再工业化”的政策内涵却与以往的“工业化”不同，“再工业化”不再停留于以往重振、“回归”制造业的范畴，其实质是要发展以高新技术推进的高端先进制造业，实现制造业的升级，从制造业的现代化、高级化和清洁化中寻找增长点，以此奠定未来经济长期繁荣和可持续发展的基础。
在这样的背景下，数字孪生技术成为“再工业化”最为关键和基础性的技术之一。数字孪生作为连接物理世界和信息世界虚实交互的闭环优化技术，是推动制造业数字化转型、促进数字经济发展的重要抓手。目前，随着物联网、大数据、云计算、人工智能等新型信息与通信技术席卷全球，数字孪生得到越来越广泛的应用。其中，在智能制造领域，数字孪生被认为是一种实现制造信息世界与物理世界交互融合的有效手段。
数字孪生以数据和模型为驱动，能够打通业务和管理层面的数据流，实时、连接、映射、分析、反馈物理世界的行为，使加工制造业全要素、全产业链、全价值链达到最大程度的闭环优化，助力企业提升资源优化配置，有助于加快实现工艺数字化、生产系统模型化、服务能力生态化的速度。通过使用数字孪生技术，将大幅推动产品在设计、生产、维护和维修等环节的变革。可以说，基于模型、数据、服务方面的优势，数字孪生正成为制造业数字化转型的核心驱动力。
数字孪生是一系列使能技术的综合应用。在产品全生命周期的不同阶段，有不同的主流技术应用于数字孪生。无论在研发设计环节，还是在生产制造环节，对于制造业企业的数字化转型来说，数字孪生都将起到越来越大的作用，成为智能制造的基石。
在产品的设计阶段，数字孪生可提高设计的准确性，并验证产品在真实环境中的性能。数字孪生的主要功能包括数字模型设计、模拟和仿真，可对产品的结构、外形、功能和性能（强度、刚度、模态、流场、热、电磁场等）进行仿真，在用于优化设计、改善性能的同时，也能降低成本。在个性化定制需求盛行的今天，设计需求及信息的实时获取成为企业的一项重要竞争力，可以及时反馈产品当前运行数据的数字孪生成为提升竞争力的关键。
从产生的价值来看，在研发设计领域，数字孪生能够提高产品性能、缩短研发周期，为企业带来丰厚的回报。可以预见，随着数字孪生的进化，大数据、人工智能、机器学习、增强现实等新技术进入研发设计阶段后，研发设计将真正实现“所想即所得”。
大数据系统会收集用户使用产品的反馈信息以及用户对产品的需求变化，这些动态的信息是数字孪生设计的输入信息；根据这些数据，人工智能技术自动完成产品的需求筛选；产品需求信息会传递给计算机辅助设计系统，越来越智能的计算机辅助设计系统建模将无须人工交互操作，直接实现虚拟建模；虚拟三维模型自动传递给智能计算机辅助工程仿真系统，实现快速性能评估，并根据评估效果进行产品优化；增强现实技术让研究人员能直接体验虚拟产品，测试产品功能和性能相关的各项指标；利用云平台和物联网，虚拟产品能直接到达用户桌面，用户可以直接参与产品的使用体验，给出反馈意见，形成新的需求信息。数字技术的融合将真正打造一个闭环的研发设计场景，不仅会动态优化产品的设计过程，使其更加贴近用户，还会大幅缩短产品研发的设计周期，支持制造业和服务业的深度融合。
在产品的制造阶段，数字孪生可以缩短产品的导入时间，提高设计质量，降低生产成本，加快上市速度。制造阶段的数字孪生是一个高度协同的过程，通过数字化手段构建起来的数字生产线，将产品本身的数字孪生模型同生产设备、生产过程等其他形态的数字孪生模型形成共智关系，实现生产过程的仿真、参数优化、关键指标的监控和过程能力的评估。同时，数字生产线与物理生产线实时交互，物理环境的当前状态作为每次仿真的初始条件和计算环境，数字生产线的参数经优化之后，实时反馈到物理生产线进行调控。
数字孪生技术能够帮助制造业企业优化产品的生产制造流程，通过满足制造业企业的生产需求，制定全方位的数字孪生服务，形成生产流程可视化、生产工艺可预测优化，远程监控与故障诊断在生产管控中高度集成，提升企业生产质量，提高对生产制造的管控水平。
此外，围绕制造业企业的数字化转型，数字孪生技术还能协助深化改革、技术改造和现代管理，促使企业数字业务化，以数据流带动技术流、资金流、人才流、物资流，实现降本增效。在设备方面，数字孪生将帮助企业提升设备管理运行效率、降低产品生产设备故障率、降低设备维护成本等。
可以说，数字孪生深入设计、生产、物流、服务等活动环节，贯穿产品的全生命周期，渗透到设备、车间、企业、产业链等各个层级，创造以产业升级、业务创新、全数字化个性化定制为导向的新的运营模式，摆脱旧商业模式束缚，推动新型生产模式和商业模式的演进，助力企业升级改造，为传统制造转型升级赋能。
随着企业数字化转型需求的提升，数字孪生技术将持续在制造业发挥作用，在制造业各个领域形成更深层次的应用场景，通过跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区的全面互联互通，实现全要素、全产业链、全价值链的全面连接，为制造业带来转型变革。
对于整体制造业来说，数字孪生的本质是利用数字孪生技术开启价值创造新模式，即降本、增效、提质、创收。
从降低成本来看，数字孪生因其闭环双向的沟通能力，可以聚焦业务水平、管理机制、理念能力，帮助企业减少不必要的浪费，其所创造的价值具体表现在减少运维成本、减少故障损失、降低试错成本、减少资源浪费、降低能耗和用工量等方面。相应地，利用数字孪生技术，企业可以从深化改革、技术改造和现代管理等方面降本减负，创新企业运营模式，打造绿色发展的运营环境。
从提升效率来看，数字孪生为企业创造的价值可表现在优化资源配置、提高员工工作效率、提升柔性制造能力、优化业务流程、缩短产品交付周期和缩短产品研发周期等方面，可使企业聚焦长短互补，达到事半功倍的效果，推动企业释放更大的增值，重塑企业活力。因此，伴随着新生价值的创造，衍生了增效的价值理念：紧跟市场信息技术动向，升级改造信息网络，构建互联网生态网络；紧跟供给需求动向，打造高度协同的供应链，促使企业运营闭环高效。
从提升质量来看，围绕加工制造业设备的产品设计和制造质量，数字孪生系统能够帮助企业和用户全面追溯产品信息，以优化产品设计、降低产品使用的故障率、降低产品的返修率和次品率，提高对产品质量的管控水平。通过满足用户需求、给予用户全方位服务，企业最终可衍生出提质的价值理念：产业升级、业务创新，开启以产品个性化定制为导向的新的运营模式；提升自身竞争力，树立企业信誉，一体化服务于市场营销，维系企业与用户关系，打造产品全生命周期服务体系。
从创造收益来看，数字孪生能够帮助企业分析用户痛点需求，实现精准的用户洞察和市场洞察，助力企业改造升级。例如，在主营业务增长、全新市场策略、吸引投资、增加客户生命周期价值、单位产品增值和新的市场机会等方面为企业提供帮助。因此，面向以市场需求为导向的生产体系，数字孪生技术将助力企业衍生新的价值理念，摆脱旧商业模式束缚，突破生产、技术、服务瓶颈，打造新商业模式，并拓宽眼界、接触新兴技术，敏锐感知市场变动，赋予自身洞察新业务的能力。
发动机是汽车领域技术密集的关键部件，如果在装配中出现质量问题，将直接影响驾驶安全。在传统汽车发动机的装配过程中，由于被装配零部件的多样性、工艺的烦琐性，汽车发动机装配往往存在低效且出错率高的情况。据统计，在现代制造中，装配工作量占整个产品研制工作量的20%～70%，平均为45%，装配时间占整个制造时间的40%～60%。
长期以来，机械加工与装配技术的发展并不平衡。一方面，与机械加工用的机床等工艺装备不同，装配的工艺装备是特殊的机械，其通常是为特定的产品而设计与制造的，因此具有较高的开发成本和开发周期，在使用中的柔性也较差，导致装配工艺装备的发展滞后于产品加工工艺装备。另一方面，装配具有系统集成和复杂性特征，产品装配性能是指受装配环节影响的部分产品性能，装配通常不仅要保证产品的几何装配性能，如装配精度包括相互位置精度、相对运动精度和相互配合精度等，有时还要保证其物理装配性能，如发动机转子的振动特性。装配问题的复杂性导致装配的工艺性基础研究进展与机械加工相比，也相对滞后。
并且，产品的性能通常需要设计、加工与装配等环节的共同保证，其中装配对产品性能有很大影响：相同的零部件，如果装配工艺不同，装配后的产品性能差异有时会很大；如果装配质量不好，即使有高质量的零部件，也会出现不合格的产品。
但随着机器学习、大数据、云计算和IoT等技术的快速发展，人们逐渐认识到仅从设计角度考虑产品装配的局限性，因此面向生产现场的装配过程仿真和装配规划技术也开始出现在汽车发动机装配的环节里。汽车发动机装配技术开始由数字化模型仿真为主的虚拟装配逐渐向虚实深度融合的智能化装配方向发展。其中，如何实现装配虚实空间的深度融合，是推动智能化落地的关键。
数字孪生通过集成新一代信息技术实现了虚拟空间与物理空间的信息交互与融合，即由实到虚的实时映射和由虚到实的实时智能化控制。基于此，将数字孪生应用在汽车发动机的装配中成为当前的重点研究方向。
汽车发动机装配可以分为装配设计、装配过程和质量评估三个阶段，将数字孪生应用在汽车发动机装配方面，需要根据这三个阶段分别建立相对应的数字孪生模型，根据不同装配阶段所包含对象和功能的不同：在装配设计数字孪生模型中包含了零部件数字孪生和装配工艺孪生；在装配过程数字孪生模型中包含了装配操作数字孪生和设备数字孪生；在质量评估数字孪生模型中包含了阶段评估数字孪生和综合评估数字孪生。
具体来看，在装配设计阶段，通过建立零部件数字孪生模型，在装配约束条件下进行装配工艺仿真，然后对发动机总成数模进行干涉检查，包括发动机本体零部件之间的静态干涉检查和运动部件的运动间隙检查，以及发动机总成与发动机舱中其他零部件之间的干涉检查。
对于不满足干涉检查和间隙要求的零部件，需要对装配过程进行分析验证，包括对装配顺序、安装工具和装配空间的可操作性进行分析，评估其对制造系统的影响。对于不满足要求的零部件进行装配工艺的调整，如果调整工艺后仍不满足要求，则需要分析零部件设计是否合理，并根据情况改进零部件设计，同时修改零部件数模，直到满足装配要求。
在装配分析的过程中，同步设计和验证装配工艺，得出满足装配质量要求的装配工艺。将装配工艺下达至装配车间，在实际装配过程中建立装配设备数字孪生模型和操作数字孪生模型，控制和监测实际装配活动。同时，建立装配质量评估数字孪生模型，对装配过程进行阶段和综合的装配质量评估，对于装配质量评估不合格的部分工艺进行多目标优化。
在传统的发动机缸体单元装配方法中，装配设计阶段虚拟仿真得出的装配工艺是通过理想几何模型和理论数据产生的，无法正确指导实际装配过程，使得装配设计与装配过程脱节。在实际装配过程中，需要人工推算多道工序的预留公差，这给装配操作带来了极大的难度，且装配耗时较长，成功率较低。
利用数字孪生协同装配方法实现了不同装配阶段数字孪生的高效协同。在完成每道装配工序后，均可利用机器学习算法进行下一道或多道工序的装配质量预测和工艺优化，实现了装配过程的智能决策。
将传统装配方法与本方法进行对比，取20台发动机装配的实验结果，每一阶段的平均装配时间均有所减少，装配质量一致性均有所提高。同时，这种智能化装配方法还降低了装配过程的操作难度。
当前，国际经济形势正处于剧烈变化阶段，纺织产业作为我国国民经济的支柱产业和重要的民生产业，同时也是具有明显国际竞争优势的重要产业。在这样的背景下，国内纺织、化纤、针织、印染、制衣等领域的生产企业为应对复杂的发展形势，正积极主动地寻找适应产业升级、制造模式升级的新路径。
目前，我国纺织行业在纺织装备数字化、网络化及纺织车间信息化方面取得了显著进步，但在智能工厂发展方面仍面临模式创新不足、技术能力尚未形成、融合新生态发展不足、核心技术与软件支撑能力薄弱等问题。
基于此，数字孪生技术成为如何在现代传感技术、自动化技术、网络技术、拟人化智能技术等先进技术的基础上，通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术，实现设计过程、制造过程和制造装备智能化，打造真正的智能纺织工厂，实现智能纺织制造和生产的关键支撑技术。基于数字孪生技术的智能纺织工厂参考模型、纺织关键设备信息模型、纺织工艺信息模型和智能纺织单元架构，将为建立适用于我国纺织领域的数字孪生技术、提升智能纺织生产与精益管理提供思路。
纺织领域涉及机械、化工、自动化、环境和艺术设计等多学科知识，产品包括纤维、纱线、织物、纺纱制成品、纺纱机械、纺纱关键零部件等纺纱装备产品和纺纱生产管理、运维等环节。在领域不同、对象不同的情况下，应用数字孪生技术推进智能纺纱工厂建设，最重要的就是实现物理系统和信息系统之间的互联互通。
以智能纺纱工厂为例，首先，依据工艺流程将智能纺纱工厂分为清梳、并粗、细纱和络筒四个智能生产单元。随后，通过工业互联网技术将状态感知、传输、计算与制造过程融合起来，形成“感知—分析—决策—执行”的数据自由流动闭环，最终建立以单元为基础的智能纺纱工厂数字孪生模型。
智能纺纱单元数字孪生模型是智能生产设备之间互联互通的基础。参考国家标准GB/Z 28821—2012《关系数据管理系统技术要求》和GB/Z 32630—2016《非结构化数据管理系统技术要求》，结合纺纱工厂数据的具体存储形式，构建智能纺纱单元数字孪生模型，需要对纺纱装备互联互通信息模型进行规范，包括对车间数字化设备的互联互通信息模型进行规范定义，通过规范运行定义管理、执行管理和数据采集，实现生产运行数据、质量运行数据、维护运行数据和物流运行数据的互联互通。
为构建智能纺纱工厂内的信息流动规范，除规范设备互联互通的标准外，还应规范工艺信息标准，使车间全流程生产智能管控得以实现。在国内外通用信息模型应用具体实例的基础上，参考国际技术规范IEC/PAS 63088《智能制造——工业4.0参考架构模型》，构建智能纺纱工厂还需要对纺纱流程信息模型进行规范，包括对纺纱流程中涉及的纺纱车间生产计划与调度、纺纱工艺执行与管理、纺纱生产过程质量管理、纺纱生产流程管理和纺纱车间设备管理过程中的信息模型进行规范。
此外，智能纺纱单元是智能纺纱工厂的基础，也是实现纺纱全流程智能化管控的基础。纺纱工艺流程长，从抓棉、清棉、梳棉至络筒、打包有十几道工序，涉及几十种纺纱设备。根据纺纱工艺特点，将纺纱设备群分为清梳、并粗、细纱、络筒四个生产单元，每个单元均需有物理层、通信层、信息层和控制层。
首先，通过在纺纱智能车间中依据工艺流程建设清梳、并粗、细纱和络筒四个智能生产单元的数字孪生模型，构成含有“感知—分析—决策—执行”的数据自由流动闭环，可为制造工艺与流程信息化提供数据基础和控制基础。通过单元内部资源优化，有望实现高效的车间资源优化，这也是建设智能纺纱工厂的基础。
其次，纺织生产设备需具备长时间连续稳定运行的能力，建设无人工厂更是纺织行业的发展重点。完善的纺纱单元数字孪生模型必须能够实现设备运行状态的预测，通过实时监测数据进行设备的故障诊断，进而提前规避风险，实施预防性维护，自动制订停产检修计划。
最后，通过各智能生产单元之间、生产单元与车间管理系统之间以及各单元内部的智能纺纱机械之间的互联，能够实现各层次信息的共享和数据传输以及物流和信息流的统一；通过建立车间数据模型支撑生产过程的自动化处理，以及提取生产单元的生产状况并采用大数据分析技术，能够为指导生产和优化工艺提供智能决策，真正实现纺纱工厂全厂管控一体化。
新生产系统的设计和实施通常耗时长且成本高，完成设计、采购、安装后，在移交生产运行之前还需要经历一个阶段，即调试阶段。如果在开发过程中的任何地方出现了错误且没有被发现，那么每个开发阶段的错误成本都将大大增加，未检测到的错误可能会在调试期间造成设备的重大损坏。而且，随着工艺要求和控制复杂度的增加，使得本来就很棘手的设备调试变得更加棘手，脱离了现场运行环境，机械、电气部件和自动化软件就得不到充分的调试，设备设计的正确性和有效性也得不到有效的保障。
可以说，调试阶段是工程师发现错误、修改设计、编写和优化程序，以及对操作人员进行新设备、新操作流程培训的一个阶段。这个阶段若不能顺利进行，不仅会造成延迟生产，还会造成成本超支，并可能导致延迟发货，降低客户满意度。基于数字孪生体对物理资产的准确表征，可以通过数字孪生对新网络或设备设计进行虚拟调试。
通过数字孪生进行虚拟调试时，如果发现问题需要进行设计优化，则可以在计算机上对虚拟的系统模型进行更改，虚拟调试允许重新更改网络规划以及重新编程机器人或更改变频驱动器、PLC（Programmable Logic Controller，可编程逻辑控制器）编程等操作。一旦重新编程，系统会再次进行测试，如果通过，则可以进行下一阶段的物理部署。通过虚拟调试实现对设备设计的仿真验证，缩短从设计到物理实现的时间；使用虚拟调试来提前测试设备运动部件以发现机械干涉，以及提前验证自动化PLC编程和人机接口软件，这样可以使现场的调试速度更快，风险更低。
虚拟调试与过去的生产系统调试最大的不同在于“虚拟”。虚拟调试通过在虚拟世界中创建数字孪生体，然后模拟新网络或设备的功能测试和模型验证，就可以实现与物理世界中调试新网络或设备相同的规划、仿真和测试；通过虚拟环境中程序代码的测试和调试，可以发现设计问题并对解决方案进行快速评估；通过仿真新设备的产能，可以识别空间限制和对现有操作的影响，以便在安装前解决这些问题。
具体来看，对设备的虚拟调试，首先，了解设备的真实控制机理，分析每个运动在真实物理场景中所对应的控制信号，建立虚拟设备模型，创建及匹配相应的信号，并使用信号来控制运动模型的动作，仿真实际机械部件的运动情况，为后续的虚拟调试做基础。其次，通过数字孪生技术建立虚拟控制系统以及建立虚拟模型与虚拟控制系统的映射关系。最后，运行虚拟设备模型，查看程序控制的运动情况。通过虚拟设备模型的运动和控制逻辑仿真，验证设计的可用性，优化改进自动化模型、电气和行为模型，以及物料和运动模型，避免造成硬件资源的浪费。
工业网络和设备的设计很难预测在生产和使用过程中会不会出现问题，而虚拟调试带来的许多好处之一就是验证工业网络和设备设计的可行性。
虚拟调试允许设计者在物理设备生产之前进行任何修改和优化，因为用户在测试过程中可以修复错误，及时对自动化系统或机械设计进行改进优化，从而节省时间。虚拟调试将每个设计细节都验证好之后，就可以把这台设备做出来，随后，只要在物理设备上再做15%或者20%的少量软件优化，设备就可以正常运行。通过应用数字孪生技术，企业能够在实际投入物理对象（如设备、生产线）之前即可在虚拟环境中进行设计、规划、优化、仿真、测试、维护和预测等，在实际的生产运营过程中同步优化整个生产流程。
以明珞装备为例，其在以汽车车身制造为主导的高端装备领域大展拳脚，成为中国智能制造高端产品的代表，产品出口美国、欧洲、日本、东南亚、南非、阿根廷等国家和地区，服务于奔驰、宝马、奥迪、福特等全球头部企业。
明珞工业物联网智能服务平台（MISP）通过对信号的采集、收取、记录，获取每个零部件的性能状态及寿命，分析得到产能和改造需求下的最高效方案，以及可利用的设备和元器件，全面降本增效；MISP通过虚拟调试系统在规划、设计和调试阶段与客户交换数据并进行协调，将项目周期缩短了20%～30%，减少50%以上的工程现场调试时间，最终实现高效的柔性生产，提高企业核心竞争力。MISP让生产线不再是冷冰冰的设备，而是一个生命体，它的每一次“脉搏”都被系统及时记录，从而真实反映生产线的状态，大幅度减少企业投资和降低综合制造成本，促进企业转型升级，提升市场竞争力。