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在这种情况下，有些人可能会问，是否建议采用更简单的模式。然而，答案是否定的。理想情况下，我们希望有效地使用简单的模型来解决复杂的问题，但在现实中，很难做到这一点。例如，数控机床的三维模型可以只反映其动作，这允许运行过程的可视化。由于物理特征（例如疲劳磨损和腐蚀疲劳）没有体现在三维模型中，因此无法评估机器的性能和健康管理。过于简单和过于复杂的模型或元素暴露出的问题包括模糊的需求和不平衡的投入产出。因此，准确地阐明用户需求并分析具体问题，从而指导在复杂模型和简单模型之间进行模型构建或重构的权衡至关重要。湖南数字孪生客服电话。河北综合数字孪生联系方式

工业数字孪生标准国际标准是数字孪生大规模工业应用的基础。虽然标准化工作已经开始（例如ISO23247、IPC2551和ISO/IECJTC1/SC41），但不同的组织尚未就数字孪生的理解达成一致，这可能会导致兼容性和互操作性问题。因此，未来需要标准组织之间的合作，以保持一致性并避免重复。此外，关于数字孪生中使用的技术的一些现有标准仍然可以采用。例如，ISO29002、IEC61987和ISO13372：2012可用于数字孪生的工业应用，以保持兼容性。但是针对不同行业场景的软件、开发流程和实施流程标准仍然缺乏。北京本地数字孪生湖南数字孪生建模多少钱。

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

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