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数字孪生通过在一个设备或系统的基础上，创造一个数字版的“克隆体”，来帮助企业更透彻的了解设备或系统，更快速发现和解决问题，尤其是提升趋势感知和决策力。行业龙头三一集团，作为一家传统工程机械制造商，结合数字孪生技术实现数字化转型。
智能服务
三一集团决定要走的这条路，很多工程机械制造商都有探索，但困难是非常大的。首先，工程机械都是在环境恶劣和交通不便的地方进行作业，而且设备本身移动性不高，不像汽车坏了可以开去店内维修或者是找拖车，工程机械设备都是需要维修人员到现场进行维修的。要想提高服务响应效率，尽快把设备修好，需要知道设备具体的位置信息、具体的设备运行工况和故障情况，用以判断在相应的服务半径范围内有没有合适的工程师和配件能最快到达现场。
所以这个过程中，设备的数字孪生对于工程师有着非常重要的意义。在他们没有到达现场之前，通过设备上多达 70 多个的采集点的数据信息对设备的整体运行情况进行查看以及诊断，保证在最短时间内排查问题，甚至有些情况下可能工程师不用到现场，通过远程与设备进行通信做相关的程序调整或者是远程指导现场的人员进行故障解决。而传统的方式中，需要靠工程师到现场进行排查，然后确定维修方案，甚至配件不足还需要再订货才能修好，这个生产的等待损失是客户难以接受的。
智能研发
三一的研发团队每天要处理上tb的实验和应用数据，以往数据存储乱、分析效率低、价值挖掘不充分；分析方法靠传统 excel、vb 甚至人工分析，时间长、准确率低、数据利用率低，专家精力也有限。借助根云平台的大数据工坊实现对研发数据的快速导入、快速清洗、以及数据标签快速准确划分；通过对专家的分析经验以及机理模型，通过根云的 ai 能力转换成算子，不断沉淀经验，同时结合ai的各种分析方法的帮助，极大提高数据的分析效率和准确率。
以往，一个研发批次数据分析时长达1周，目前已缩短到 3 个小时以内；阶段划分以往需要人工手动切分，时长 2-3 天，目前通过根云的 ai 能力通过算法已实现全自动切分，3 分钟内完成；数据利用率从只有 20% 不到提高到 80%；以往一个单位测试数据 10g 分析需要 2~3 个小时，目前可以在 3~5 秒内完成；沉淀经验算子 30 多种；数据分析效率提高50倍；支撑三一每年下线工程机械新产品 96 款、研发新技术 58 项。
智能工厂
除了好的研发支撑，生产好的产品还需要有严格、先进、高效的生产组织保障。三一在中国 20 多个地区的 30 多个公司，90 多家工厂，8000 多台超过 200 种类的设备，其中接近 6000 以上的设备为哑设备（指没有实现物联接入的设备），涉及 15 大工艺段。这样庞大的生产组织管理，让集团的成本和管控压力越来越大，体现在以下几个方面：1、传统设备都靠像 scada 系统这样私有化部署的软件来管理，形成一个个的信息孤岛，管理难度大，急迫需要一个统一的云平台来实现跨地域、跨业务领域来进行管理；2、涉及这么大量不同种类的设备连接，同时也涉及 65% 的哑设备，连接难度非常大。通过根云平台创新结合ai 的电流识别工作状态，解决普适设备的接入问题，极大地降低接入成本和难度，同时接入效率很高，8000 多台设备在半年左右就完成了接入。
智能装备指数
三一智能装备指数起源于“三一挖掘机指数”，由于工程机械种类不限于挖掘机，目前已经支持5类工程机械设备指数统计发布，分别是“挖掘机指数”、“混凝土机械指数”、“汽车起重机指数”、“摊铺机指数”、“港口设备指数”。
金融创新
产业链金融是树根互联申请了创新专利的应用。以挖机的物联数据和设备维修换件数据为基础，完成数据的评估和分析，针对设备使用情况与设备故障维修情况进行大数据挖掘与建模，建立挖机设备质量评估指数。根据模型成果开发用于精算定价与风险选择的数据产品，协助保险公司的精算和产品研发部门在用户使用场景、风险管理上提供技术、数据及运营支持，并结合挖机质量评估指数及其他变量信息，延保产品的定价。
三一集团目前售出的 50% 以上设备都是通过融资租赁出去的，每年有 300 多亿人民币的在外货款需要控制金融风险。如何基于设备的开工情况建立客户的还款能力指数，基于解锁机的功能来结合控制设备的资产风险，都是建立在数字孪生的技术支撑下才能完成的。
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