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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 山西数字孪生模型供应商。山东智能化数字孪生价格多少

模型验证是评估模型性能和可信度的主要方式，是数字孪生应用中不可缺少的步骤。片面或错误的评价结果可能会误导模型的使用，甚至造成严重的后果。需要进行***的模型验证，以协助判断模型适用于何处。然而，目前行业内缺乏相关的国际标准或基准来指导模型验证的实施。4.2数据挑战数据的收集、传输、存储和处理是创造孪生数据价值的主要步骤，而每一个步骤都存在挑战。

数据采集。尽管目前已有一些常用的数据采集方法，包括组态软件、数据采集卡、传感器和射频识别设备等，但仍存在一些挑战需要解决。有些机器的接口不开放，有些机器甚至没有接口支持数据采集。此外，有些机器不能安装传感器，因为安装的传感器会影响其性能。在高温、高压、低温、粉尘、高辐射通量等复杂工况下，对传感器提出了更高的要求，包括安全性、微型化、高精度、低功耗等。 山东品牌数字孪生是什么重庆数字孪生建模售价。

数字孪生符合智能制造和工业4.0的当代需求，因此数字孪生在工业中的研究和应用也越来越***。目前，包括高校、企业、科研院所在内的1000多家机构开展了相关探索和实践，已经覆盖了产品和制造系统的全生命周期，如实现快速工程设计、运行过程实时监控、面向持续变化制造系统的智能决策、生命周期与健康管理等。不同的应用对象（如人、机器和物料）、处理技术和用户需求都直接影响数字孪生的实现。数字孪生应该考虑到用例的这些个体差异，并不是每个背景都相同的。此外，还存在一些误区和瓶颈，阻碍了数字孪生在工业领域的进一步发展。

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。安徽数字孪生模型供应商家。

不局限于大数据数据对于连接虚拟空间和物理空间至关重要，然而，目前的研究更多地关注大数据，在一定程度上忽视了小数据的价值。大数据和小数据的区别在于数据的规模、复杂程度和处理方法。大数据通常需要使用分布式计算和人工智能技术进行处理和分析，而小数据可以使用传统的统计分析和数据挖掘方法进行处理和分析。在某些情况下，小数据可以比大数据有用。高质量的小数据集对于特定的工业服务比来源不明的大型观测数据更有意义。此外，大数据在评估不确定性方面的表现相对较差。内蒙古数字孪生客服电话。江西怎样数字孪生怎么样

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