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数字孪生、人工智能、工业互联网、边缘计算这些概念在整个产业里非常的火热，但是，要知道，如果这些概念没有“模型”作为基础的话，那么这些概念将无法真正落地，因为模型是数字世界与物理世界连接的桥梁，另一方面，仿真技术使得在复杂变化的制造现场可以实现非常多的虚拟测试、早期验证，降低整个制造业的整体成本，很多时候，我们必须了解为什么要进行建模仿真?
究竟机器的生产有多么复杂?只有研发机器的工程师们才能更清楚，在每个行业，生产的复杂度都包含了多个维度：
① 材料的复杂性：
在印刷中，纸张或薄膜都是数千种可能性，而在纺织机械领域天然的纤维如棉花、丝、羊绒等都是随着产地而纤维特性不同，在塑料领域的颗粒种类也千变万化，他们都拥有不同的流体加热变形属性，在灌装领域，瓶子的材料、规格也是千变万化。
② 工艺的复杂性：
对于印刷本身也有柔版、凹版、胶印多种，包括轮转与单张的组合，还有涂布、裁切等的组合，对于纺纱也包含了转杯纺、涡流纺、气流纺、环锭纺等多种形式。
③ 流程的复杂性：
生产的工序也随着生产任务的不同而变化，比如灌装不同类型的饮料时候所需的电子阀动作流程也不同，碳酸饮料与非碳酸饮料，或者贴标单元可能会有1个、2个、3个不同的标签，都会组合成不同的工序流程。
从上面三点，我们就可以看到，一台机器如果希望它具有广泛的适应力，那么，它在材料、工艺、流程三个方面就会组合出成千上万种组合，这是制造的复杂的地方—也是为什么必须进行建模仿真的原因。
如果不采用建模仿真来进行这样的模型构建，对于机器的开发而言，就必须进行大量的物理测试与验证，这个成本是极其巨大的—尽管，我们采用了测绘的方式，减少测试验证环节的投入，一个机器的研发仍然是投入巨大的，尤其是具有“高端”定位的机器，它必须拥有稳定而可靠的，适应变化生产的能力。
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