济南乌托邦动漫设计有限公司
2023-10-16 09:50:28
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数字孪生为用户提供了许多好处。我们将在下面详细介绍部分优势。
通过数字孪生提供的实时信息和见解，您可以优化设备、工厂或设施的性能。问题可以在出现时进行处理，从而确保系统在高峰期工作并缩短停机时间。
数字孪生可以为您提供制造工厂、商业建筑物或设施的完整视觉和数字视图，即使该设施由数千台设备组成。智能传感器监控每个组件的输出，在问题或故障发生时进行标记。您可以在出现问题的第一个迹象时采取行动，而不必等到设备完全发生故障。
数字孪生的虚拟性质意味着您可以远程监控和控制设施。远程监控还意味着检查具有潜在危险的工业设备所需的人员更少。
通过构建数字副本，您可以加快产品和设施的生产时间。通过运行场景，您可以看到您的产品或设施对故障的反应，并在实际生产之前进行必要的更改。
许多行业越来越多地使用数字孪生来构建其真实世界系统的虚拟表示。包括以下行业：
建筑施工团队创建数字孪生，以更好地规划住宅、商业和基础设施项目，同时实时了解现有项目的进展情况。建筑师还通过将建筑物的三维建模与数字孪生技术相结合，将数字孪生作为其项目规划的一部分。商业楼宇管理人员使用数字孪生监控房间和开放空间的实时和历史温度、入住率以及空气质量数据，来提高住户的舒适度。
从设计和规划到维护现有设施，在整个制造生命周期中使用数字孪生。借助数字孪生原型，您可以随时监控设备并分析性能数据，以显示特定部分或整个工厂的运行情况。
数字孪生广泛应用于能源领域，以支持战略项目规划，优化现有资产（如海上设施、炼油设施、风电场和太阳能项目）的性能和生命周期。
汽车行业使用数字孪生来创建车辆的数字模型。数字孪生可以让您深入了解车辆的物理行为以及软件、机械和电气模型。这是预测性维护非常有价值的另一个领域，因为数字孪生可以在发现组件性能问题时向服务中心或用户发出警报。
医疗保健行业曾在多个实例中使用数字孪生。这些实例包括构建整个医院、其他医疗机构、实验室和人体的虚拟孪生，对器官进行建模，并运行模拟以显示患者对特定治疗的反应。
有几种不同的数字孪生类型，它们通常可以在同一个系统中并行运行。虽然有些数字孪生只复制对象的单个部分，但它们对于提供虚拟表示至关重要。以下是最常见的数字孪生类型。
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。
在数字孪生术语中，资产是两个或两个以上的组件，它们作为更全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。
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泛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。
数字孪生模型的工作原理是以数字方式复制虚拟环境中的物理资产，包括其功能、特性和行为。资产的实时数字表示是使用从产品收集数据的智能传感器创建的。从初始产品测试到实际运行和停用，您可以在资产的整个生命周期中使用这种表示方式。
数字孪生使用多种技术来提供资产的数字模型。包括以下技术：
物联网（IoT）是指互联设备的集合网络，以及促进设备与云之间以及设备自身之间通信的技术。由于价格低廉的计算机芯片和高带宽电信的出现，我们现在已有数十亿台设备连接到互联网。数字孪生依靠物联网传感器数据将信息从真实世界的物体传输到数字世界的物体。将数据输入到软件平台或控制面板中，您可以在其中实时查看数据更新。
人工智能（AI）是致力于解决通常与人工智能相关联的认知性问题的计算机科学领域，这些问题包括学习、问题解决和模式识别等。机器学习（ML）是一种开发统计模型和算法的人工智能技术，使计算机系统在没有明确指令的情况下，依靠既有模式和推理来执行任务。数字孪生技术使用机器学习算法来处理大量传感器数据并识别数据模式。人工智能和机器学习（AI/ML）提供有关性能优化、维护、排放输出和效率的数据见解。
数字孪生和模拟都是基于虚拟模型的模拟，但存在一些关键差异。模拟通常用于设计，在某些情况下还用于离线优化。设计人员将更改输入到模拟中，以观察假设情景。另一方面，数字孪生是复杂的虚拟环境，您可以与之交互并实时更新。它们的规模更大，应用更广泛。
例如，以汽车模拟为例。新驾驶员可以获得身临其境的训练体验，学习各种汽车零件的操作，并在虚拟驾驶时面对不同的真实场景。但是，这些场景与实际的实体汽车没有关联。汽车的数字孪生与实体车辆相关联，并了解实际汽车的所有信息，例如重要的性能统计数据、过去更换的零件、传感器观察到的潜在问题、以前的维修记录等。
