Omega Simulation发布动态数字孪生平台OmegaLand V4

近年来，由于市场竞争加剧、设备老化、劳动力短缺、网络安全风险、法规日益严格以及供应链变化等因素，工厂运营环境日趋复杂。随着各行业进入重大转型期，业界对利用AI等先进技术实现自主运营的期望不断提高。然而，这需要明确识别问题，并分阶段推进——其中包括评估风险与执行优化，进而基于充分信息做出是否引入新技术的决策。

OmegaLand V4旨在构建一个动态数字孪生平台，提高动态模型*的投资回报，并支持工厂的自主运营。通过加强与横河电机CENTUM VP控制系统的集成，传统用于离线场景的动态仿真技术，现可贯穿应用于操作员培训、AI模型与其他先进控制解决方案的开发、验证、实施和评估， 从而助力工厂的自主运营。此外，即使运营自主化程度提高、人工干预减少，该平台也将提供结合运营风险评估与动态仿真系统的框架，从而实现对危险场景的验证及应对措施的制定。

确保解决方案开发与验证、措施实施与评估一致性的动态数字孪生平台

基于OmegaLand V4理念，V4.1版本加强了基础功能及与控制系统的集成，具体如下：

1.增强的案例研究功能

案例研究功能得到增强，用户可在虚拟工厂环境中测试“假设”场景。例如，为节能增效，用户可注册多达十个场景，并同时比较最多三个测试案例，以评估运行条件或控制程序的变化，从而提高测试效率、降低成本。

可同时比较三个案例的案例研究功能

2.支持高效适应性运营的优化功能

基于工厂运营控制值及产品规格等条件，该功能可帮助识别更优运行条件，从而减少原材料与能源的浪费。同时，在运行条件发生变化时，它能提供降低设备负荷、确保安全高效过渡的运行模式。该功能不仅实现单一时点的静态优化，更能灵活应对负荷波动与外部环境变化，实现持续优化运行的动态优化。

识别高效运行条件与过渡模式的优化功能

3. 加强与CENTUM VP的集成

新增解决方案OmegaLand Plant Tracker，可在线实时获取工厂运营变化、操作员输入等信息，实现工厂状态的可视化。此外，仿真与CENTUM VP的同步性得到提升，提高了用于操作员培训、风险评估及试运行评审的仿真环境的准确性。

*动态模型是动态仿真系统的关键要素，能够体现随时间变化的系统状态与运动，用于复现工厂行为，是创建、记录和积累客户工厂运营知识的重要资产。

主要目标市场

石油、天然气/液化天然气、化工、电力、可再生能源、制药、食品、造纸、钢铁、水处理。

应用场景

• 面向操作员与工程师的工厂流程与运营培训仿真系统

• 基于数字孪生的智能工厂运营可视化

• AI模型与先进控制的开发与验证

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