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数字孪生非典型问题:想用不敢用最寂寞
来源:最新版    发布时间:2021-05-01 03:43:02

【亚美体育app下载】到了年末,经常会出现《2019十大技术》 《明年这五大技术转变世界》 《这八个技术要变天,不告诉你明年就别想要加薪》等各种神秘文章。 但是,这样的预测是常识还是单纯不可靠,洞察力还是很大的。 但是,如果有技术,恋读登上了这样的排行榜,那不是有点失望吗? 像高中生一样,登上学校发表的“明年这10个人能考上北大”似乎有点高兴。

但是,如果用3年的倒计时登上这个排行榜的话,我想那所房子不太生气。 因为真的有这样的技术,所以我对翻转2016年到2020-03-30的这样的预测排名感兴趣。 我还没有找到上面的技术。

称为数字双胞胎。 数字双胞胎,用比较月的语法说明,是产品物理实体在信息空间构筑建模模型达成一致的数字双胞胎,和利用数字双胞胎构筑产品生命周期档案化管理的相关技术。 听不懂吧? 没有人。 无所谓。

老实说,数字双胞胎在现实中有机器,所以我们在电脑中也制造同样的虚拟世界的机器。 这样赶数字世界的那台,想想什么时候害怕,我们就能预测真的是什么时候为机器检查的。

听起来一起很可靠,对吧? 事实上,数字双胞胎显然在各个领域都有普遍的应用前景,如建筑工程、智慧城市、航空设计,也是著名的德国工业4.0中探索的核心技术之一。 西门子现在被认为是世界上数字双胞胎相继上市,正在寻找最熟悉的公司。 但是有了问题。

为什么听起来像是做这种工作的技术总有一天会活在“明年一定会点燃”的预测中呢? 你知道这项技术是物联网世界中的“屠龙法术”,实际上没什么用吗? 本文是回答这些问题的。 否则,我说这么多干什么? 但是请注意,第一段最后我们必须经历逻辑曲线,所以大家必须跟着。

为什么总有一天会活在“明年”呢? 《航空周报》曾多次预测2035年航空公司接手飞机时,将同时接收数字飞机。 这架数字飞机真的包括飞机的所有部件,所有的结构,真的预示着飞机所有飞行中都会老化。 无论这样的飞机有什么问题,都可以通过数字双子系统预先感受到,使航空安全进入新的阶段。

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但是,这个想法得到航空业人士的赞成,他们指出,依靠虚拟世界的共同体识别飞机故障,确实是不可靠的歪理邪说。 飞机每次飞行受到的气压、气流、温度的不同在一定程度上影响了飞机的机械结构。 这种影响在虚拟世界不会发出细微的光,因此通过依赖数字系统判别飞机的实际情况,有可能会带飞机去危险。 这个争论反映了数字双胞胎领域的天生问题:数字双胞胎在制造业等领域想法很好,但数字双胞胎不能可靠地复制物理细节,但工业系统需要确保高度的精度。

这种技术失踪看起来很棒,实际上在和没人使用之间游走。 这里必须回应概念。 从2002年密歇根大学教授Dr.MichaelGrieves首次亚美体育app下载公开发表数字双胞胎概念开始,那就不是某个技术序列,而是技术目标。

像AI一样,人工智能实质上是模拟人的智慧、思考、感情的几种技术构筑方式的初版,在一定程度上是专家系统或机器学习。 序列双胎也是如此,目标是复制现实的生产系统,是各种技术解决方案中包含的技术集群,并不知道有被称为数字双胎的技术。 在我们一般意义上讨论的数字双胞胎中,设计了物理建模、传感系统、大数据、沉浸式技术、物联网数据可视化技术等各个方面。

总之,需要参加物理生产系统复制目标的技术可以看作是数字双胞胎的包含部分。 这些技术中的一些近年来经历了缓慢的发展,因此数字双胞胎也经常登上预测排名,这种技术真的来得很迅速。 但是,我们知道,在虚拟世界中,虽然想完全复制生产线和飞机,但1、标准化平台不足等,不会遇到一些干扰。 数字双胞胎涉及许多维度的技术,包括设计、传感、虚拟现实、数据标记和物理虚拟世界。

这些在综合平台上很难应对。 2 .需要双胞胎的设备确实很少。 让我们回想一下,大部分工厂的机器都没有虚拟世界的备份和随时改版的阴影系统,只是想使用而已。

因此,数字双胞胎很可能只是商业空间非常狭窄的技术服务种类。 需要的行业很少,定制的市场需求很多。

3 .物理上密切的关系依然难以展开数字模拟。 2020-03-30许多物联网云平台获取的“数字双胞胎”服务实际上无法获取数据监视和3D模型。

4 .双胞胎大的生产系统、工业系统甚至交通系统,需要的计算能力令人难以置信。 但是,像空闲状态这样大的计算能力能否获得利益最大化的报酬还是有点推测的。

这样,确实只能监视和预测过程周期的数字双胞胎系统离我们太远了。 但是,从上面说,我们可以把各种现有技术称为数字双胞胎的一部分,CAD制图也是双胞胎的生产系统。 但是如果划定非常严格的边界,数字双胞胎可能还住在实验室里。

但不要再着急沮丧了。 这个故事只不过和人工智能在2020-03-30的情况有点相似。

比如,我们考虑奥创这样的人工智能可能必须等到8102年,如果想用人工智能完成面部识别的话,2018年就可以了。 数字双胞胎也是如此。 理想的工业数字双胞胎,甚至城市数字双胞胎是不可靠的,如果我们把它看作一个构想,不想否定非原始数字双胞胎在某种程度上是有价值的,在这两年的产业服务市场上,可能找不到交通事故。

例如,依赖于数据挖掘物联网云AI的技术轨迹,商定的工业数据的数字双胞胎显示出很大的潜力——,不需要等到明年。 这个逻辑的重要节点是,我们为什么必须像科幻电影一样,看到在屏幕上组装消音器,保持所有物理特性的机器呢? 我们只要通过虚拟世界的推算和分析,给机器更大的生产力就行了。

机器学习数据挖掘可能转录了大部分数字双胞胎工业生产设备,本质上是投入生产材料,生产量生产结果的数据运算。 其中资源用于数量、良品率、生产效率、生产结果,这些最重要的节点也是数据。

如果我们退出必要的东西,保持物理特性数字的双胞胎,意味着使数据系统成为双胞胎,可能在技术上不需要特别挑战。 随着云计算和数字化升级理念的蓬勃发展,更多的云服务商和企业数字化服务商开始基于数据收集提供数据级系统孪生服务,但对企业来说却是令人失望的看到画面上跑了很多数字,这对企业来说可能没什么意义。

给的提高不过是两分。 一是企业管理者和工程师可以更准确地看到全球数据。 二是企业数据得到了备份。

有问题的话可以搜索。 这两点当然也有意义,但与高额的服务费相比,让我们考虑一下。 AI的到来,是数据挖掘技术和机器学习技术的融合,表明转录了这种古老数字双胞胎的新活力。

传统意义上,一个工厂中的各种原材料、设备、人员和质量检查,都是各自独立的生产系统,往往互相合作依赖工人的经验。 所谓生产线,作为上一个过程的一环,也经常将生产时间最大化,转移到下一个过程。 这就像一个多雾的十字路口,怕爆胎,所以必须等前面的车靠近后再等后面的车开。

大的生产效率也在其中被浪费了。 如果我们利用机器学习技术,在数字双胞胎系统中模拟生产环节的联系,就可以揭去生产环节之间的理解雾,以上帝的观点指挥职场交通。 当然,机器学习工业数据的想象力比这个好。 能源消耗问题、原料问题、经常发生次品的原因等工业生产中的问题都可以用类似的能力解决问题。

所以,据说AI带来的想象力新转录了数据双胞胎的企业应用价值。 还包括3D模拟设备,预计在很多AI算法的协助下,也可以进行破损点和检查时间。

结果,我们期待的全物理拟态数字双胞胎还很远2020-03-30,数字双胞胎基于工业IoT AI的落地,有可能产生另一个沉重的价值。 而且这一发展机遇影响着数字工业中的许多产业关系。 试用版数字双胞胎在某种程度上让工业IoT焦躁不安,最后让我聊天。

数字双子技术2020-03-30在AI工业中带来的一些变化。 在探讨更有活力的b末端智能技术市场中,数字双胞胎的价值是获得能够为企业备份、移动、在虚拟世界自学和逻辑分析的参考系。

许多智能工业平台引入了数字克隆的部分,但企业获得数字双胞胎的电子货币服务也变得更加多样。 在工业IoT系统中,比较主流的智能化首先必须经历基于数据收集和传感系统在尽可能完善的部分构建数据收集系统的过程。

然后,通过基于IoT云部署数据上传,企业将有数字化的基础。 然后,我们使用数字双胞胎解决方案在虚拟世界的平台上建立抽象工业设备的镜像。 然后根据明确的目标,利用深度自学算法等技术完成了对数据的智能分析,得到了优化生产工艺的可行性分析。

最后根据分析结果,开展各环节的技术优化和人工优化。 这当然意味着基础逻辑,在解决问题明确的问题时,企业必须经历千变万化的类似问题处理。 数字双胞胎在整个工业智能化系统中给企业带来了许多新的可能性。

例如: 1、工业IoT的阈值减少了。 远程分析、数据集中监视等工业生产的互联网化方案成为可能。 一家企业不一定需要聘请强大的数据专家和AI学者,可以通过数字双胞胎的方式远程寻找工业优化方案。

2 .定制生产更容易。 数字孪生技术与AI相结合,企业可以更容易地解决问题定制工业产品的设计与生产关系的问题。 微细化生产和慢速工艺生产都更容易。 3、企业的“经验”也可以成为双胞胎。

2020-03-30许多企业不想尝试数字化变革是因为企业的许多生产过程都是一步一步探索和听到的抽象化经验。 盲目数字化可能会不适应工人的环境,反而会降低生产力。

数字双胞胎带来的另一种可能性是基于机器的视觉和数据吸收装置,企业有可能在数据平台上使生产经验、工艺习惯等无法简化的东西变成双胞胎。 达成协议的行业经验和工业实体的数字相融合。 现在我们不能使用试用版的简化数字孪生技术,但也有可能不叫这个名字。

但是,随着一个技术体系的好转,这项技术显然有可能给实体经济带来很大的启发。 影像飞机这样的数字双胞胎可能还等了几年,有什么事? 据预测,在许多技术不一定能应用到成熟期的非典型情况下,实际工作可能会得到更典型的技术可能性。-亚美体育app下载。

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