多源数据融合是数字孪生实现的基础,它将来自不同数据源、不同类型、不同格式的数据整合在一起,为数字孪生模型提供完整、准确的数据支持55。在数字孪生系统中,数据来源主要包括传感器数据、历史数据、第三方系统数据等,这些数据的融合面临着诸多挑战。数据来源多样性挑战:数字孪生系统的数据来源很广,包括各种类型的传感器、数据库、第三方系统等,数据格式不统一,整合难度大55。例如,在智能工厂中,数据可能来自生产设备的传感器、ERP 系统、MES 系统等,这些系统的数据结构和格式各不相同。数字孪生技术将成为元宇宙的重要基建之一,实现虚拟与现实世界的无缝交互与迭代。徐州云计算数字孪生供应商家

不仅是JS领域,上述技术路径也可以广泛应用在新开发或正在改进的机器、设备或生产线上,即尽量在数字空间中,针对有待改进的机器、设备或生产线,做好它们的数字孪生体,施加并测试各种数字化的工况条件,随意变换工作场景,以近乎零成本对这些数字孪生体进行虚拟测试和反复迭代。比如糖果、宠物护理和食品商玛氏公司,其制造供应链已经创建了数字孪生系统,使用Microsoft Azure云平台和人工智能来处理和分析其制造设施中生产机器产生的数据。目前,该公司不但通过数字孪生增强了其160个制造设施的运营,也正在创建软件模拟以提高产能和流程控制,包括通过预测性维护延长机器的正常运行时间,并减少与机器包装不一致产品数量相关的浪费。昆山人工智能数字孪生常见问题数字孪生技术通过虚拟模型实时映射物理设备状态,支持设备全生命周期管理。

大数据与 AI 是数字孪生的智能HX。大数据技术可以对从物联网等渠道采集到的海量数据进行存储、管理和分析,挖掘数据背后的规律。而人工智能算法则可以基于这些数据进行学习和预测,如利用机器学习算法实现设备的预测性维护,提前感测设备可能出现的故障,以便及时进行维修和保养,减少设备停机时间。3D 建模与仿真技术能够高精度还原物理世界。它可以通过各种建模软件和技术,如 CAD 建模、三维扫描等,创建物理实体的三维虚拟模型,并且通过仿真技术模拟物理实体的运行过程和性能表现。例如在建筑设计中,利用 3D 建模与仿真技术可以创建建筑的数字孪生模型,模拟建筑的采光、通风、能耗等情况,为建筑设计提供优化建议。
数智孪生能够通过实时传感器数据(IoT)和先进的3D建模技术,精确镜像物理实体的状态与行为。不同于传统的静态数字化系统,数智孪生实现了动态的、高精度的物理世界虚拟映射。 它能够持续监测机械设备的运行状态,根据数据实时更新虚拟模型,确保信息与物理实体同步。虚实映射,智造未来-数字孪生赋能智能制造新范式此外,通过支持多物理场耦合仿真(如机械应力、热力学、电磁场),孪生系统可以帮助企业精确预测设备在极端条件下的响应行为。例如航空航天领域利用多场耦合进行材料分析,提高零件耐久性能。国内某智能制造企业成功部署数字孪生系统,实现生产线全流程可视化监控。

组件孪生:组件孪生或零件孪生是整个系统中单个部分的数字表示。这些是资产运营的重要组成部分,例如风力涡轮机内的电机。资产孪生:在数字孪生术语中,资产是两个或两个以上的组件,它们作为更泉面的系统的一部分协同工作。资产孪生以虚拟方式表示组件如何交互并生成性能数据,您可以分析这些数据以做出明智的决策。系统孪生:资产孪生的更高级别抽象是系统孪生或单元孪生。系统孪生展示了不同资产作为更广系统的一部分如何协同工作。系统孪生技术提供的可视性使您能够就性能增强或效率做出决策。流程孪生:流程孪生向您展示整个对象的数字环境,并深入了解其各个组件、资产和单元如何协同工作。例如,数字化流程孪生可以以数字方式重现整个制造工厂的运行情况,将其中所有组件汇集在一起。数字孪生与5G、物联网结合,将推动农业精细化管理,实现作物生长环境的数字化复现与调控。工业园区AI数字孪生产品
数字孪生技术的价格通常取决于模型的复杂度和数据采集的精细程度。徐州云计算数字孪生供应商家
作为数字化时代的前沿技术,数智孪生未来将在更广阔的领域加速创新。然而,其发展仍然面临着诸多挑战: 1.技术挑战:多学科耦合模型复杂性高,实时数据处理与高效仿真的技术门槛较高。 2.数据隐私与安全:传感器采集的海量数据可能涉及隐私问题,需要构建可靠的安全机制。 3.行业标准化:数智孪生的跨领域协作亟需统一的技术标准和基础设施规范。 尽管如此,数智孪生在虚拟与现实深度融合的道路上展现出无比广阔的前景。可以预见,在智能制造、智慧管理乃至人类发展全新的未来图景中,数智孪生都将凭借其自主决策、实时优化与未来预测的特质,成为创新驱动智造和社会变革的重要助力。 数智孪生不仅是对现实系统的镜像,更是对未来的能力延伸与创造。通过“虚拟成就现实”,其不断驱动智能化变革,为更高效的生产、更智慧的生活提供了无限可能。 徐州云计算数字孪生供应商家