INF数字孪生(INF Digital Twin，简称INF.DT)是INF 元宇宙和INF 模拟系统的关键技术支撑，使用INF.DT旨在实现物理事物在INF系统中的数字映射并使用这些数字映射完成某些系统服务，这些数字映射将和物理事物真实世界进行完全相同的数据交换。这意味着，在无需真实物理事物（包括AGV单车和外部设备以及生产管理系统（MES等））的情况下，INF依旧可以测试和开展真实生产环境下的物流运输场景的所有工作，并对其提供有效的合理化建议。

生态系统级数字孪生，不仅是移动机器人，还包括所有生产设备

这是INF系统开发理念的重要参考，INF在与外界任何系统、设备进行数据交互时都必须在INF系统内部建立其数字模型，一方面可以在实际测试和调试系统之前做充足准备工作，另一方面是为了INF模拟系统。

例如INF将完全映射物理AGV设备在系统内的数字模型，包括AGV的单机状态，上百种运行异常和设备故障，IO，甚至外设（RFID等外部传感器），并与其使用与真实AGV数据交换接口完全相同的协议，除了没有真正的物理AGV之外其他完全相同。这意味着INF系统在部署到终端客户现场之前就已经对项目运行情况了如指掌，由于采用真实的设备接口，所以模拟环境和真实环境完全相同，这又意味着即便没有某个行业的真实项目经验，INF亦可以为潜在客户展示真实的产品使用和运行效果。

使用该项技术可以提前验证生产中物流系统的诸多关键指标，例如验证运输效率和生产节拍可行性、仓库和路径规划合理性、除此之外，还可以使用INF元宇宙验证例如生产设备布局合理性，AGV与设备机械接口可行性，厂房墙体的开门规划等，提前避免因为厂房和设备安装规划、生产设备机械设计问题导致的物流运输负面影响。而这全部都建立在系统级别INF.DT技术上，最终以INF模拟系统和INF元宇宙作为可视化展示。

INF对数字孪生的技术运用不止于此，INF始终扮演一个移动机器人管理系统的角色，更好的管理物理终端设备是INF系统的核心关注之一。对此，INF系统还在INF RTS中建立了专门的INF计划与排程服务系统，该组件将对系统和终端设备进行计划排程和维护保养建议。而这将把INF在智能制造行业的技术应用展现的淋漓尽致。

INF对数字孪生的运用已经扩展到生产设备端，通过采集PLC信号在INF.MeTA实现3D变化显示，例如电机的运行与停止、过程控制、机械状态等，可以在INF.MeTA中非常直观的表现。

来自最终用户的抱怨（译）：“我们使用的物流机器人似乎很难维修，我们有专业的经验超过10年的叉车维修人员，但他们对AGV束手无策，我们很难发现故障预警，往往在AGV报告故障时已经无法挽回，而维修的技术要求对我们的维护人员显得有些苛刻，他们无从下手”。

AGV等物流设备是一种智能设备，定期维护和快速维修是非常重要的，由于AGV这种高柔性化设备具备先进的传感器技术，而这些是传统物流生产力工具（人工叉车）不具备的，当物流设备出现故障时如何快速让普通维护人员上手修复？快速恢复故障中的AGV是对运输效率的最基本保证。

INF将使用混合现实MR&数字孪生DT来实现便捷设备维护，无需接触实际AGV即可快速诊断定位问题故障。INF根据数字孪生映射数据分析定期/定量将AGV发送到维护区域进行保养。INF系统内为每个物流设备都准备了数字模型，记录每个传感器的使用状态，辅助AGV载板系统100%成功率检测超过100种车体故障。

通过车联网技术采集全球接入INF总服务器的设备信息（数据采集必须提前经过最终用户授权和物流设备支持5G通讯，这受到当地国家运营商支持，还必须使用INFAGV诊断接口才能进行数据采集），对设备的不确定性致命故障、潜在故障进行AI智能感知，AI智能感知技术可以在非100%确定设备故障原因的情况下智能感知故障可能性，成功率到达80%以上。

通过这项技术，INF帮助最终用户提前感知传感器寿命和车体致命故障提前维护保养避免关键传感器报废导致的长周期货源和设备停机。

除此之外，INF还扮演着基于物流需求的仓储管理服务角色，INF内置WMS，通过系统内物料和产品映射以及获取到的生产计划，INF系统对未来包括库存告急等致命生产问题提供生产环境下数字孪生反馈机制，以通过INF系统实现生产设备参数调节到达库存均衡。

INF.DT只在包含移动机器人集群控制的环境/项目中分发，不作为单独产品对生产设备提供数字孪生服务，否则可能具备较低的性价比