对于我们的第一个数据导向优势(DDA)视频博客，我想和您谈谈Uptime核心的一个独特的创新元素，实现性能优化的数字解决方案：豪顿数字孪生模型。
当然，任何工作或追随物联网浪潮的人，都会无数次听到“数字孪生”，但它到底意味着什么?我们的方法有何不同?
业界和学术界以不同的方式定义数字孪生，但在定义我们的方法时，我们决定专注于两个关键的KPI: 1)它为我们的客户带来的价值，以及2)它为我们自己的运营带来的价值。
上个月，在麻省理工学院斯隆管理学院(MIT Sloan)的高管研讨会上，我在世界领先的数字转化和工业物联网技术展会LiveWorx上谈到了这个话题。
我们的数字孪生建立在我们的核心经验之上，即160余年的旋转设备设计和制造，服务于几乎所有的空气和工艺气体处理应用领域的经验。这种核心经验是从我们的手册、数据书籍、选型软件、图纸和模型中获取的设计数据，从而创建我们所说的理论性能图。然后将理论数据与设备现场的传感器的操作数据进行比较。
这两套数据在理论和操作上的差异，显示了设备运行时距离最佳效率有多远，并允许在Uptime中实现性能优化能力。
从我们客户的角度来看，我们的数字孪生所带来的价值可以处理非常复杂的问题:
在具有挑战性的市场，对新工厂的投资下降，同时面临延长现有设备使用寿命的更大压力
我们还面临着非常严格的环境约束，这也加大了设备性能节能的压力
最后，我们的设备通常在关键工艺运行，任何计划外的停机都是代价高昂的，偏离最佳性能运行不利于实现节能
对我们来说，在豪顿，我们安装的数字孪生正在改变我们设计未来产品的方式。有了这项技术，我们现在有了真实的过程数据可以反馈到我们的设计过程中，并允许我们删除近似值并基于实时应用数据来优化我们的设计。
