樹根互聯股份有限公司是國際化工業互聯網賦能平臺企業，是國家級“跨行業跨領域工業互聯網平臺”，借助數字孿生理念完成企業的數字化全景重構，基于物聯網、云計算等先進技術，打造園區綜合運營管理新模式，助力企業能夠獲取實時洞察運營情況并快速采取行動，推動數字化轉型，進而實現由內而外的認知型企業轉型。
數字孿生通過在一個設備或系統的基礎上，創造一個數字版的“克隆體”，來幫助企業更透徹的了解設備或系統，更快速發現和解決問題，尤其是提升趨勢感知和決策力。樹根互聯憑借「數字孿生」技術完成企業的數字化全景重構，為標桿客戶一家傳統工程機械制造商的行業龍頭三一集團，推動數字化轉型，進而實現由內而外的數字化轉型。
早在 2008 年，標桿客戶企業三一集團就面臨與國際巨頭的競爭，那時，其產品的技術實力與國際巨頭還有一定差距，在短時間內無法趕超。那是不是就沒有機會了?所有的工業設備都有一個目的，就是為生產服務，所以客戶買設備不是買設備本體，而是購買設備本身提供的生產服務，所以業界都通過衡量設備服務可用性作為關鍵指標來評估采購的設備供應商。當故障發生的時候，除設備本身的維修費，更關鍵的是因為設備的停機所帶來的間接生產損失非常高昂，如一個 10 億人民幣的基建項目需要在1年內建設完成，如果停工一天，一天的建設進度損失就是 300 萬人民幣。當時，國際進口的工程機械技術實力強，質量也不錯，但也會發生故障，維修時間得不到保證。所以，當時定下了目標要以“產品 + 服務”的組合拳來跟國際巨頭進行競爭，實現“變道超車”。
決定要走的這條路，很多工程機械制造商都有探索，但困難是非常大的。首先，工程機械都是在環境惡劣和交通不便的地方進行作業，而且設備本身移動性不高，不像汽車壞了可以開去店內維修或者是找拖車，工程機械設備都是需要維修人員到現場進行維修的。要想提高服務響應效率，盡快把設備修好，需要知道設備具體的位置信息、具體的設備運行工況和故障情況，用以判斷在相應的服務半徑范圍內有沒有合適的工程師和配件能最快到達現場。
所以這個過程中，設備的數字孿生對于工程師有著非常重要的意義。在他們沒有到達現場之前，通過設備上多達 70 多個的采集點的數據信息對設備的整體運行情況進行查看以及診斷，保證在最短時間內排查問題，甚至有些情況下可能工程師不用到現場，通過遠程與設備進行通信做相關的程序調整或者是遠程指導現場的人員進行故障解決。而傳統的方式中，需要靠工程師到現場進行排查，然后確定維修方案，甚至配件不足還需要再訂貨才能修好，這個生產的等待損失是客戶難以接受的。
基于 IoT 的數字孿生技術結合售后服務系統，將服務過程的幾個關鍵指標作為競爭指標，如工程師響應時間(從接到需求電話到可以派出工程師的時間)、常用備件的滿足度、一次性修復率、設備故障率等進行評價服務的好壞。通過對每一次的設備實時運行數據、故障參數以及工程師維修的知識積累，樹根互聯對數據進行建模，還原設備、服務等相關參與方的數字化模型，來不斷的改進對應的服務響應與質量。
通過數據可以得知，基于 IoT 的數字孿生智能服務對響應的提高有高達 33% 的正面影響;基于故障建模與設備運行的 IoT 數據建模，對于提高備件預測的準確率有高達 55% 直接效益影響。
最終給企業帶來的收益是非常明顯的，工程師響應時間從原來的 300 分鐘縮短到 15 分鐘，主要服務區域 2 小時到現場，24 小時維修好，服務響應水平提高同時還把渠道的備件庫存從 10 億降低到 7 個億，一次性修復率從 75% 提升到92%。
基于服務搭建的設備 IoT 數字孿生，隨著數據的積累，對于設備的整體運行工況、故障對應下的工況特征、設備的健康情況、操作手的駕駛行為等都可以給研發提供最真實的使用場景數據，基于設備數字孿生的建模，對于研發的改進有著非常大的促進作用。
樹根互聯研發團隊每天要處理上TB的實驗和應用數據，以往數據存儲亂、分析效率低、價值挖掘不充分;分析方法靠傳統 Excel、VB 甚至人工分析，時間長、準確率低、數據利用率低，專家精力也有限。借助根云平臺的大數據工坊實現對研發數據的快速導入、快速清洗、以及數據標簽快速準確劃分;通過對專家的分析經驗以及機理模型，通過根云的 AI 能力轉換成算子，不斷沉淀經驗，同時結合AI的各種分析方法的幫助，極大提高數據的分析效率和準確率。
以往，一個研發批次數據分析時長達1周，目前已縮短到 3 個小時以內;階段劃分以往需要人工手動切分，時長 2-3 天，目前通過根云的 AI 能力通過算法已實現全自動切分，3 分鐘內完成;數據利用率從只有 20% 不到提高到 80%;以往一個單位測試數據 10G 分析需要 2~3 個小時，目前可以在 3~5 秒內完成;沉淀經驗算子 30 多種;數據分析效率提高50倍;支撐三一每年下線工程機械新產品 96 款、研發新技術 58 項。
近幾年技術實力不斷提升，已躍居全球第二大市值的工程機械公司，泵送設備世界第一，挖掘機中國第一，數字孿生的數字研發體系支撐有著不可替代的作用。
除了好的研發支撐，生產好的產品還需要有嚴格、先進、高效的生產組織保障。在中國 20 多個地區的 30 多個公司，90 多家工廠，8000 多臺超過 200 種類的設備，其中接近 6000 以上的設備為啞設備(指沒有實現物聯接入的設備)，涉及 15 大工藝段。這樣龐大的生產組織管理，讓集團的成本和管控壓力越來越大，體現在以下幾個方面：1、傳統設備都靠像 Scada 系統這樣私有化部署的軟件來管理，形成一個個的信息孤島，管理難度大，急迫需要一個統一的云平臺來實現跨地域、跨業務領域來進行管理;2、涉及這么大量不同種類的設備連接，同時也涉及 65% 的啞設備，連接難度非常大。通過根云平臺創新結合AI 的電流識別工作狀態，解決普適設備的接入問題，極大地降低接入成本和難度，同時接入效率很高，8000 多臺設備在半年左右就完成了接入。
通過設備資產的實時管理指標，可以通覽全集團設備的在線、封存統計，再細化到在線、作業、待機、停機、瓶頸、冗余等狀態的統計，形成了在線率、開機率、作業率、利用率、瓶頸率、冗余率、總耗電量等決策數據。
近兩年，集團的產值復合增長超過 55%，特別是 2019 年上半年銷售額比去年同比增長60%，這是在不增加設備投資的情況下實現的。智能設備管理系統對于幫助準確識別生產管理的問題，起了非常關鍵的支撐作用。精益管理的第一條準則是需要有準確的數據導入作分析支撐，通過 IoT 數據的結合分析，讓企業有實時、準確的數據洞察;同時，還發現 500 多臺應該要封存處理的設備，涉及數千萬的資產管理，效益非常巨大。
從智能制造的精益化管理角度來看，足夠的數據，而且是實時、準確的數據非常關鍵;過去制造企業主要依靠的是流程管理，而流程數據分散、結構化程度低、分析組織效率低。在工業互聯網時代，最大的好處之一是打通了物理設備，直接從設備獲取實時數據。不管多大的工廠，多大的集團，全局上，可以實時洞察到方方面面的問題，細節上，又可以一下打通所有管理流程和物理空間，直達現場。未來，實時數據再加上人工智能等技術的應用，所提升的管理精度和效率將是革命性的。
樹根互聯基于挖掘機的數字孿生，結合金融保險的精算模型做的保險系統。可以看到，這臺挖掘機由于累計工作時長是 6683 小時，且相對保養頻率較高，維修頻率一般，且機齡和總工時都不是很高，整體給了 D3 的評級(藍色說明狀態良好)，延保的保費只需要 9737 元人民幣。
因此樹根互聯擁有自主技術的數字孿生為標桿客戶三一集團行業龍頭一家傳統工程機械制造商企業創造了巨大價值。