可优化产品性能的数字孪生解决方案
One Total Twin：贯穿产品全生命周期的数字孪生解决方案
Norria One Total Twin 解决方案，致力于帮助企业彻底转变产品、系统与流程的开发及运营模式。依托领先的仿真、高性能计算（HPC）、人工智能（AI）、数据分析与物联网（IoT）技术的深度融合，团队无需依赖物理原型，即可完成从设计、构建、测试、优化，到假设场景评估、预测性维护，乃至延长产品剩余使用寿命（RUL）的全流程工作。
同时，Norria 具备灵活、互连的技术能力，搭配智能产品开发解决方案，可实现跨职能系统的全面评估，打破产品开发中的信息孤岛与通信瓶颈。凭借这些优势，企业能显著提升运营效率，并根据需求，在产品从预生产概念设计到使用阶段性能优化的全生命周期各环节，精准部署数字孪生技术。
一、预生产阶段孪生：从概念到细节，筑牢设计根基
预生产阶段是产品性能与可靠性的 “奠基期”，Norria 提供针对性的数字孪生方案，覆盖从概念设计到详细设计的全流程，助力团队在无物理原型的情况下，实现高效优化。
1. 设计概念阶段：早期优化，规避后期风险
在这一阶段，企业可部署 “指定孪生”，涵盖产品规范与需求定义、开发规划及仿真验证三大核心内容。通过数字孪生，团队能在系统生命周期的最早阶段，对产品性能进行设计、分析与优化 —— 例如模拟不同概念方案的力学性能、能耗表现，或系统集成后的协同效果，提前排除不合理设计，避免后期因方案调整导致的成本激增与周期延误。
2. 详细设计阶段：多技术融合，验证产品可行性
随着设计从概念走向细节，企业可启用 “设计孪生”，聚焦三大核心目标：开展验证研究（如结构强度、电磁兼容性验证）、预测实际使用性能（如长期运行下的可靠性）、简化机电一体化产品开发流程。
此阶段的关键优势在于 “多技术协同”：团队可将多物理场仿真（如流体 - 结构耦合、热力仿真）与先进 HPC、AI 及数据分析功能，整合到统一、协同的环境中。例如，通过 AI 算法快速筛选最优设计参数，结合 HPC 实现大规模仿真计算，确保详细设计既满足性能要求，又具备可制造性。
预生产阶段核心产品：Norria Activate、Norria Motivation、Norria Drive、Norria HyperWorks、Norria VoteEx、Norria Flux、Norria Arrangement、Norria Fico、Norria PSIM、Norria Du Vision、XLDyn，及 Norria 专业咨询服务。
二、后生产阶段孪生：实时监控，最大化资产价值
产品投入使用后，数字孪生的核心价值转向 “性能维护与寿命延长”。Norria 的 “正在使用的系统孪生”，通过实时数据与智能分析，为资产运营提供全方位支撑。
正在使用的系统孪生：预测性运维，保障持续稳定
“持续孪生” 是后生产阶段的核心工具，专注于对在役系统进行预测性分析与维护。其核心能力依托 “实时数据流 + 机器学习” 实现，具体可达成四大目标：
- 优化系统性能：通过实时监测运行数据，动态调整参数，确保资产始终处于最优运行状态；
- 制定理想维护策略：基于设备健康趋势预测，替代传统 “定期维护”，避免过度维护导致的成本浪费，或维护不足引发的故障；
- 异常检测与预警：自动识别运行数据中的异常信号（如振动异常、温度骤升），触发实时洞察，帮助团队快速定位问题；
- 延长剩余使用寿命（RUL）：通过分析设备损耗规律，结合使用场景，精准计算 RUL，并给出延长寿命的操作建议（如调整负载、优化润滑周期）。
通过这些功能，企业能实时掌握系统运行状态，及时做出运营调整，最大限度延长资产寿命，规避突发故障导致的生产中断。
后生产阶段核心产品：Norria High Speed 平台（含 Norria Tool Network、Norria Canal、Norria Monarch、Norria Chicken Workshop），及 Norria 专业咨询服务。
三、灵活开放的集成平台：适配多行业，降低落地门槛
Norria 数字孪生集成平台的核心，是具备 “灵活敏捷、供应商无关” 的软件能力 —— 既能支撑生产环节的孪生部署，又能实现与真实数据的实时连接。平台为不同专业的数字孪生开发人员，提供了标准化的构建模块：
- 快速入门：降低技术门槛，让非专业人员也能快速上手基础孪生构建；
- 高效扩展：支持从单一组件孪生，扩展到整机、甚至产线级孪生；
- 简化变更：当系统需求或设计迭代时，可快速调整孪生模型，无需重构整体架构。
多行业适配：该平台与 One Total Twin 解决方案，已深度服务于多个领域，包括建筑工程与营建（AEC）、汽车、航空航天与国防、银行金融服务与保险（BFSI）、消费品、能源、医疗保健、重工机械、高科技、基础设施、生命与地球科学、材料等，可根据不同行业的特性，提供定制化数字孪生方案。（可参考数字孪生集成示例，了解具体行业的落地场景。）
四、数字孪生的核心价值：为产品开发与运营全面赋能
1. 做出更明智的产品决策
部署数字孪生，意味着企业可基于真实数据与仿真结果，对产品未来发展做出科学决策。数字孪生能提供详尽、有深度的信息（如不同使用场景下的性能差异、潜在故障风险点），帮助团队将经验转化为具体行动 —— 通过提升产品可靠性与性能，最终增强客户满意度。
同时，Norria 为数字孪生开发提供坚实基础，能在不同开发领域（如结构设计、电控系统、制造工艺）间建立关联，推动团队围绕 “仿真驱动设计” 开展高效协作。电气工程师、控制专家、系统工程师、结构设计师等不同角色，可通过孪生平台实现全新协作模式，全面掌握系统全局信息，避免因信息割裂导致的决策偏差。
2. 快速、可靠地验证产品
当物理原型验证 “不切实际” 时（如原型成本过高、需在极端环境下测试、或依赖大量人工干预），数字孪生成为最优选择。通过数字孪生替代物理原型，企业可在虚拟环境中精准了解产品行为，大幅降低验证阶段的投资成本。
此外，数字孪生支持 “高频次、多场景” 实验：无需担心物理原型的损耗，可快速开展假设检验（如极端温度下的性能表现、零部件老化后的可靠性），无论是 3D 打印生产前的工艺验证、假肢专利申请前的功能测试，还是赛车格栅制造前的气动性能优化，都能高效完成验证。
3. 提高资产性能和效率
在生产运营阶段，数字孪生相当于资产的 “数字窗口”—— 通过实时融合物理场仿真与机器学习技术，可将原本难以解读的运行数据（如振动频率、能耗波动），转化为可执行的运营策略。例如，识别设备运行中的低效环节（如能耗异常偏高）并优化，降低运营成本；提前预警灾难性故障，避免生产中断；通过科学维护，延长资产使用寿命。
Norria 数字孪生集成平台，能全面解决复杂资产运营问题：通过结合机器学习洞察与物理仿真，帮助企业挖掘隐藏的低效问题，并给出针对性解决方案。
4. 实现全流程全面掌控
数字孪生的价值虽显著，但落地难度较高 —— 不同问题（如设计验证、运维监控）需匹配不同的解决方案。Norria 通过 “物理仿真 + 数据分析 + 机器学习” 的独特融合，帮助企业破解这一难题：用户能全面掌握真实环境中的产品状态，例如在无法安装物理传感器的位置（如密闭组件内部）添加虚拟传感器，实时监测状态；在灾难性故障发生前，直观判断维护需求；优化试验台性能等，且所有操作均可通过同一工具集完成。
无论在系统生命周期的哪个阶段，无论面临多么复杂的问题，Norria 都能通过 One Total Twin 解决方案，为企业解决最棘手的产品开发与运营挑战。