百事公司12周试点落地数字孪生技术，生产线产能提升20%
（百事依托西门子与英伟达方案完成产线数字化升级实拍，https://www.plasticstoday.com/packaging/pepsico-achieves-20-throughput-boost-using-digital-twin-technology-in-12-week-pilot）
通过虚拟打通两座存量工厂，项目削减落地成本，规避90%运营隐患。百事公司全球制造战略副总裁史蒂夫・霍因卡在西门子 Realize 全球用户大会分享了本次落地案例。他介绍：在投入一分钱用于土建、钢材、设备采购前，所有方案都会先通过虚拟仿真验证。团队依托数字孪生与工业 AI 技术，完成产线重构、实时调整物料流转、定制包装方案、优化仓库布局；整套工作在交互式虚拟环境中完成，系统可推演数千套工况方案，筛选出效率最优、运行最快的落地模式。
霍因卡表示，百事在工业 AI 领域的突破，源于和西门子长期深度技术合作：“非常感谢西门子多年来与我们携手共进。作为制造企业，我们绝大多数生产基地都搭载西门子控制器与自动化硬件。” 他完整梳理了百事数字化转型路径，重点介绍双方联合英伟达落地数字孪生、覆盖全厂区运营的合作项目。
五大核心实践经验
霍因卡分享了本次快速试点项目总结出的五大关键心得：
体系稳定，根基为先
“成熟可靠的技术方案已经完备。” 霍因卡介绍，百事统一使用西门子 Teamcenter（产品全生命周期管理平台）、Plant Simulation（工厂仿真软件）、Digital Twin Composer（数字孪生构建工具），同时搭配英伟达 Omniverse（虚拟仿真协作平台）提供算力底座。“数字化转型必须筑牢基础，数据是重中之重。要明确数据来源、保障数据统一标准，只有做到这点，数字孪生才能在企业各业务环节真正跑通。”
资本投入决策必须贴合真实工况
“即便面对多座存量改造工厂，数字孪生也能挖掘出物料流转、厂区空间的优化潜力，发现很多现实中难以预判的问题。本次试点有明确业务痛点、待解决难题，而仿真技术帮我们挖出了大量此前完全未知的隐藏运营短板。”
量化权衡利弊是必备准则
“这已经成为百事内部核心工作准则：任何资本投资项目，必须先通过数字化仿真验证可行，再动工落地。先虚拟设计，再实体落地。这套模式能规避大量方案偏差、施工失误与运营故障。”
数字孪生不是单一项目，而是全新运营模式
“数字孪生绝非一次性改造工程，它代表全新的工作方式、全新的企业运营逻辑，绝非昙花一现的短期技术热点，其释放的长期价值空间十分广阔。”
高层管理层全力推动至关重要
霍因卡提及：“我与百事仓库战略负责人阿里・佩罗维协同推进该项目近一年，项目始终推进缓慢；直到企业 C 级高管深度介入统筹，我们才得以联动西门子、英伟达等合作伙伴全面落地，高管支持是项目落地的核心催化剂。”
虚拟整合两座存量生产基地
本次试点聚焦北美一大运营难题：整合两座长期独立运营的存量工厂，覆盖百事饮料、休闲食品两大业务板块。
霍因卡介绍项目目标：“我们希望打通两大业务板块，提升流转速度、运营效率与整体产能。核心任务是改造两座原有工厂，拆除部分仓储区域，将产品直送全新混合加工中心，释放闲置产能，新增产线与包装工位，解决当下产能瓶颈。”
项目改造难度极高：两座存量厂区原有空间利用逻辑完全不同；新建混合加工中心需要统一承接两大品类产能，同时向多家下游配送中心、直供客户供货。
霍因卡回忆：“西门子团队给出方案：这套整合改造完全可行，且整体周期仅需 12 周。”
从二维图纸到完整虚拟数字场景
百事遵循标准化流程搭建完整厂区数字孪生体：
第一步：采集厂区二维扫描图纸，完成三维建模渲染。霍因卡强调：“三维模型必须细化至独立生产单元层级。只有模块化三维模型，才能支撑全供应链各类假设推演、多套改造方案对比。”
第二步：录入全部核心业务数据，包含每台生产设备、混合加工中心规划设备的物料流速、额定产能参数。“完整数据是仿真运算的基础，赋予虚拟场景真实运行逻辑，支撑各类工况模拟推演。”
完成建模与数据录入后，团队可在数字孪生内快速切换、测试数十套厂区布局与产线配置方案。
自动化装卸系统方案重构
霍因卡举了混合加工中心自动挂车装载系统（ATLS） 的改造实例：此前企业在另一配送中心落地同款设备，采用传统线下规划方案，占用 6 个装卸货泊位。
“本次依托数字孪生重新迭代方案，前后推演 5 至 7 版不同设计，最终落地的自动挂车装载系统效率更高、建设成本更低，仅占用 3 个泊位。后续我们还会对原有旧系统同步改造，新标准将作为全国统一落地模板。”
可量化落地成效
霍因卡表示，本次项目各项指标均超预期：
周期大幅压缩
整套规划仿真落地流程仅耗时 12 周；传统模式单厂区改造规划就要耗费数月，数字化方案极大缩短落地筹备周期。
运营风险大幅降低
依托数字孪生仿真，提前规避超 90% 潜在运营故障；提前预判问题、优化方案，大幅减少后期返工、方案变更、项目停工。仿真无法做到百分百完美，但能为实体落地奠定极高容错基础。
全链路产能提升 20%
团队对整条供应链需求做全流程仿真，覆盖原料进厂至混合加工中心成品出库全环节，改造后厂区可稳定承接全部订单、物料高效流转。
资本开支显著节约
全部规划、设计环节线上完成，实体落地成本相比传统改造方案大幅下降。
霍因卡补充：以上收益均为保守测算，尚未计入运营效率提升、厂区整合、盘活现有厂房、避免新建厂房带来的额外长期收益。
企业落地数字孪生实操建议
霍因卡最后给计划布局数字孪生的企业给出实操建议：“这项技术实实在在创造业务价值，如果企业还未布局数字化仿真，应当尽快启动落地。”
他给出简洁有力的落地思路：“善用成熟技术合作伙伴，整套软硬件体系均已商业化成熟；关键在于即刻启动项目。立意高远、小步试点、快速迭代。这也是百事与西门子依靠数字孪生实现业务突破的核心路径。”
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