物理对象、过程或系统的虚拟表示,作为其实时数字对应物。
- 方法: 工程, 质量
数字孪生

- 网络物理系统(CPS), 数字孪生, 物联网 (IoT), 预测性维护算法, 工艺优化, 实时操作系统(RTOS), 传感器, 模拟
数字孪生
- 网络物理系统(CPS), 数字孪生, 物联网 (IoT), 预测性维护算法, 工艺优化, 实时操作系统(RTOS), 传感器, 模拟
目标
如何使用
- A 数字孪生 通过物理对象上的传感器不断更新数据。这样就可以对实物资产进行模拟、监控、分析和优化,而不会影响实际操作。
优点
- 实现预测性维护,减少停机时间;通过模拟优化流程;通过提供实时见解改进决策。
缺点
- 创建和维护非常复杂且昂贵;需要强大的传感器和数据基础设施;双胞胎的准确性取决于数据的质量。
类别
- 工程, 精益西格玛, 制造业, 产品设计
最适合:
- 创建物理资产的实时虚拟模型,以监控、模拟和优化其性能。
数字孪生技术被广泛应用于各个领域,包括制造业、医疗保健、汽车和智慧城市,通过创建反映实时条件和运行性能的精确虚拟表示,促进物理资产的管理。例如,在制造业,生产线的数字孪生可以详细分析工作流程的低效之处,使制造商能够优化流程,提高生产率,同时最大限度地减少浪费。在汽车行业,数字孪生应用于汽车的开发和维护;通过模拟各种驾驶条件和场景,工程师可以预测部件在一段时间内的性能,从而帮助改进设计和安全性能。医疗保健应用通常涉及创建病人的数字孪生,整合来自以下方面的数据 可穿戴 数字孪生还能帮助医疗保健行业利用数字孪生设备和健康记录,完善治疗方案,提高个性化医疗水平。建筑行业在管理建筑物的生命周期方面也受益于数字孪生;它们可以跟踪基础设施的持续性能,主动规划维护和升级。这种方法通常涉及不同团队之间的合作,包括工程师、数据分析师和领域专家,以确保数字孪生准确反映物理实体。此外,从概念设计到生产和维护,各个项目阶段的利益相关者都可以发起或参与数字孪生的创建和完善,利用数字孪生进行模拟和情景分析,在不干扰物理资产实际运行的情况下推动更好的结果。
该方法的关键步骤
- 根据实物资产的规格和设计数据,开发实物资产的数字表示法。
- 将来自物理资产传感器的实时数据流整合到数字孪生模型中。
- 实施数据处理和分析算法,从综合数据中获得有意义的见解。
- 利用数字孪生中的模拟工具,测试各种运行方案并预测结果。
- 通过数字孪生系统监控实物资产的性能,发现异常和低效情况。
- 根据模拟反馈和实际性能数据,对数字孪生模型进行迭代优化。
- 根据数字孪生生成的预测分析结果,启用预测性维护调度。
- 通过向利益相关者展示实时数据和预测方案,为决策提供便利。
专业提示
- 整合先进的异常检测机器学习算法,改进预测分析和维护调度。
- 建立健全的数据管理框架,确保数据的准确性和安全性。 网络安全 在传感器通信和数字孪生更新方面。
- 利用实时反馈机制不断完善模拟模型,提高其预测能力和操作相关性。
历史背景
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(如果日期不详或不相关,例如 "流体力学",则对其显著出现的时间作了四舍五入的估计)。
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