Moore 6620010640366端子

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Moore 6620010640366
MOORE 39SAMCAN
SIEMENS 15747-130
Moore 39ACM28AEN 
MOORE 15620-1 M 74630-13
SIEMENS MOORE 58SH
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MOORE 39SDM024DCCAN  16101-121/01


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当我们利用数字孪生的方法论，建立一种新的技术框架时，在结构上从OT的角度，以设备作为主体对象进行建模，定义设备的特征数据，建立算法模型判定或预测设备的行为。这样能够轻松地让设备专家定义设备的特征数据，让懂设备运行和生产工艺的专家与算法工程师合作建立算法模型，双方得以通过数字孪生的结构融合在一起。
以这种方法对各类设备建立数字孪生体，把数据定义和算法封装成可以在多处以插件方式重用复用的软件组件。熟悉设备的设备供应商或熟悉工艺过程的工业设计院所，也可独立构建和提供某类设备或生产过程的数字孪生，并可以支持多个场景。
此外，数字孪生本身在软件结构与其它业务性的软件组件（如生产规则或用户界面）代码解耦分离。当数字孪生的算法迭代提升，比如提高了某种计算的准确性，只需独立更新数字孪生体，不需要重新修改更改业务性的软件代码。
总而言之，利用数字孪生，用户有机会建造一种可以有效支持数字化技术和工业知识的融合的技术框架，促进工业知识的沉淀、积累与持续提升，推动生态型工业知识的广泛重用共享。
用好“数字孪生”：复用、积累是关键
要实现数字孪生的价值，需要多种技术和知识的融合，特别是数字化技术（IT）和工业知识（OT）的融合。对于制造业企业来讲，经常遇到IT技术资源薄弱，OT知识积累单薄的窘境，要单独利用数字孪生推进数字化生产运营管理的障碍重重。


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