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数字孪生被认为是实现虚拟空间和物理空间融合的有效途径，在过去十年中引起了大量的关注。随着近年来数字孪生技术的快速发展，数字孪生技术已经应用于各个领域，特别是工业领域。然而，仍有一些差距有待填补，一些限制因素有待解决。在这里，本文简要概述了数字孪生在工业中的进展，并强调了要避免的主要问题误区和要克服的挑战，以提高数字孪生的成熟度，并促进未来的大规模工业应用。

目录

1引言2工业应用中数字孪生的***技术2.1理论和技术2.2孪生感知2.3孪生模型构造2.4孪生交互2.5应用3主要问题3.1过于简单或过于复杂的模型3.2不局限于大数据3.3交互性不足3.4未充分利用的人工智能4主要挑战4.1精确的模型构建和验证4.2数据挑战4.3工业应用的可解释人工智能4.4数字资产安全4.5通用工业软件和平台4.6工业数字孪生标准4.7潜在的道德和隐私问题5结论与展望 山西数字孪生建模方案。上海国际数字孪生价目表

人流统计管理基于前端感知设备及大数据数据技术，实现公园区域人流分析，根据各种维度分析公园人流情况，实现人员预警告警，方便公园管理统一指挥调度。园容管理基于一张地图的管理展示形式，集人员定位、车辆定位、手持移动端定位、移动装备定位、重要物品定位展示，对其运动轨迹追踪与识别且记录保存，超出移动范围后系统可自动报警，并将报警信息推送至相关人员。

智慧设施监管支持海量设备接入，实现公园所有智慧设备一张网统一纳管，实时掌握智慧设施的运行状态和预告警信息，确保设施时刻处于服务状态。 广东哪些数字孪生哪家好数字孪生（Digital Twin），百度百科中给出的定义是，充分利用物理模型。

未充分利用的人工智能物理空间中存在大量来自机器、人、物料和环境的数据，这就带来了在数字孪生实施过程中如何处理这些数据的挑战。值得注意的是，人工智能适合从大量数据中挖掘知识。人工智能在过去几年中蓬勃发展，虽然它仍在不断发展，但它可能已经足够成熟，可以应用于一些实际场景。例如，数字孪生可以通过人工智能提供动态调度，设备故障预测，能耗优化等高质量的服务。在制造流程中，Priyanka等人将数字孪生与机器学习相结合，以预测石油管道系统的风险概率，并评估其剩余使用寿命。在离散制造业中，为减少不确定性和不可预测事件对调度的影响。

孪生感知感知制造系统中的环境、机器、人等要素的变化是建立虚拟空间与物理空间之间关系、实现虚拟空间与物理空间同步的重要步骤之一。这一过程主要涉及数据访问、数据描述，以及来自传感器、智能终端等设备的数据转换，其中工业物联网（IoT）是一个有价值的选择。例如，电流传感器、加速度传感器和声发射传感器可用于收集数控机床（CNC）的状态数据。此外，还需要来自CNC系统和操作过程的数据，包括进给速度、切削深度、刀具的刀位、生产数据、报警信息等。收集到的数据通常通过数据交换协议集成到数据库或云中，以供进一步使用，包括传输控制协议/互联网协议，开放平台通信统一架构，MTConnect和自动化标记语言。内蒙古数字孪生建模方案。

***，图1c描述了产品和制造系统的数字孪生的整体架构，它为三维数字孪生模型添加了数据和服务。此外，物理进程和虚拟进程在整个生命周期中交替执行，如图1c的外圈所示。孪生模型用于支持虚拟仿真，优化，从而以更低的成本和更高的效率实现产品设计、生产、测试和优化。此外，孪生模型不断丰富，修改和更新。虽然这些概念模型在框架方面有所不同，但它们都旨在利用超逼真的模型，丰富的数据和实时交互为特定对象提供某些服务。

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在操作和维护或使用和回收阶段，丰富的传感数据反映了机器，生产线，工厂或其他物体的当前状态。通过历史数据、现场数据和孪生模型相结合，可以做出更准确的预测。当机器出现故障时，利用数字孪生可以快速确定故障链路、故障位置和故障原因。同时，还可以实现维护计划和远程维护，防止严重后果并降低总体成本。数字孪生在每个阶段的影响都很明显，许多公司一直在这个领域工作，包括通用电气，西门子，IBM和达索系统。然而，仍有两大缺陷限制了数字孪生的进一步发展。一是现有的一些误区（见下文）导致了数字孪生的不当使用，因此数字孪生的全部价值尚未完全实现。此外，还有一些相关的技术瓶颈需要克服。***，目前来自学术论文的应用大多集中在实验室或中试生产线上，而不是实际工厂。需要更多的努力将数字孪生从理论转化为实践。一些公司已经提供了数字孪生解决方案，但大规模应用还有很长的路要走。上海国际数字孪生价目表