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03 Produktion — 模块
先试一试，再切换。
在屏幕上做假设推演——先于您动真正的产线。
您想跑得更快，或改一个配方？先在数字孪生上试一试。您能看到会发生什么，而不必浪费物料 或停下生产。只有当一切合适时，才用到真正的产线上。
开源Self-hostedDSGVONIS2-ready
来自日常工作
测试一项新设置，却不冒险损失任何一个批次
在这个班次尝试更快的运行方式之前，孪生先把它推演一遍：产出提升，某个工位上的瓶颈被 清晰地显示出来。该工位事先得到了减负——真正的切换第一次就顺利完成。
技术上是如何衔接的 +
产线的数字副本由历史工艺数据驱动，并支持假设推演场景：调整参数、预测产量与质量、发现 瓶颈。交互式模型以基于浏览器的应用形式运行——从简单的关键指标计算器，到数据驱动的预测 模型。这样，采集到的数据就变成了用于决策的工具，而不只是一份归档。
所用技术
构建于哪些技术之上
R Shiny
Turns data into interactive what-if apps in the browser — move a slider, see the result instantly.
同样应用于: Widely used in pharma and finance.
scikit-learn
The machine-learning toolbox — spots patterns and predicts outcomes.
同样应用于: J.P. Morgan and Spotify build on it.
JupyterLab
The data pro's computational notebook — analysis, charts and explanation in one place.
同样应用于: NASA and Netflix use it.
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