数字孪生定制开发
Digital Twin Development Service
什么是数字孪生技术，它为何对制造商至关重要？
What’s Digital Twin
数字孪生是一种旨在精确反映物理对象的虚拟模型。 会给研究对象（例如，风力涡轮机）配备与重要功能方面相关的各种传感器。 这些传感器产生与物理对象性能各个方面有关的数据，例如，能量输出、温度和天气条件等等。 然后将这些数据转发至处理系统并应用于数字副本。
数字孪生是物理实体或系统的虚拟表现形式。数字孪生不仅仅是图像、蓝图或原理图，而是在设计、构建和运维生命周期中不断更新的物理产品的动态模拟视图。数字孪生与其相应的物理对象
并行存在，随着物理产品的发展和成熟而不断演变。
数字孪生对制造商来说是个强大的工具，因为它的背后是传感器数据，这些数据从数字孪生对应的物理对象收集而来，然后输送到物联网平台之中，而且还融入了人工智能，这是一种极大的丰
富。物理对象的虚拟复制呈现在高度清晰的沉浸式显示屏上，而透过显示屏，制造团队和业务专家可以直观了解物理对象的状态，在不中断生产的情况下与之进行实时互动。
团队可以利用数字孪生来修改设计；在不构建物理原型的情况下，对新设计选项进行假设模拟；调整制造流程；或自动执行运营和维护工作。
工业数字孪生应用场景
Industry Digital Twin Application Scenario
智能工厂
工厂及产线的3D可视化仿真生产流程及运行状态的可视化管理。
生产管控
加工流程生产状态虚实联动，设备运行状态3D可视化监管分析。
监控运维
数字李生虚实联动监控平台，全面覆盖运维管理3D自动化监控。
园区楼宇
直观动态展示区域空间工况，
可查、可管、可控。
智慧工厂
生产监控
工艺流程
工业机器人
变电配网
水利水务
园区楼宇
能耗监控
智能制造
自动化车间
AGV
可视化加工
能源矿山
石油化工
交通运输
市政管网
数字孪生如何赋能智能制造
根据产品放大程度的不同，数字孪生有多种类型。 这些数字孪生之间最大的区别就在于应用领域。 在同一系统或流程中同时存在不同类型的数字孪生，这种情况很常见。 我们来看看不同类型的数字孪生，了解一下它们之间的差异以及应用方式。
阶段一
探索未来业务愿景，开展试点。
阶段二
稳步推进，侧重于建立基础，提升内部效率，及有选择地实现某些战略性目标。
阶段三
采用新技术来规模化地推进数字挛生的应用，在苦炼内功的同时让外部合作伙伴及客户也参与进来。
阶段四
和生态圈的合作伙伴一起，运用数字李生来实现成果导向，打造新的商业模式。
数字孪生案例
The Caes of Digital twin
常见问题
数字孪生，是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。数字孪生是人普遍适应的理论技术体系，可以在众多领域应用，在产品设计、产品制造、医学分析、工程建设等领域应用较多。在国内应用最深入的是工程建设领域，关注度最高、研究最热的是智能制造领域。
数字孪生通过数据和模型双驱动的仿真、预测、监控、优化和控制，可以实现服务的持续创新、需求的即时响应和产业的升级优化。基于模型、数据和服务等各方面的优势，数字空生成为政企提言质量、增加效率、降低成本、减少损失、保障安全、节能减排的关键技术，同时数字孪生应用场景正逐步延伸拓展到更多和更宽广的领域
数据是数字孪生的核心，针对数字孪生“富数据、强空间”属性，通过融合智能化技术只，支持多源数据接入、数据集成套件、数据治理底座、数据分析套件，实现大数据能力即开即用，降低开发者数据开发管理难度，让不需要太高研发经验的人也可以轻松搞定数字孪生中数据层的开发管理与应用，让数字孪生好看又好用.
为了降低数字孪生生产门槛，通过无代码能力，将开发需求尽可能抽象为配置化能力，降低门槛、提高效率。不仅是开发人员高效的开发工具，作为营销侧的销售和售前人员，也可以通过无代码快速构建数字孪生场景，快速的为业主提供直观的提报演示，不需要占用研发资源。
为了真实还原物理世界的运行情况，数字孪生场景往往需要整合多来源、多形态的数据来实时展现综合态势。在接入多源异构数据之后，数据交换机可以实现不同来源的各类数据的快速集成和清洗。数据智能ETL工具将数据处理需求封装成丰富的数据处理算子，包括10余个数据源抽取、加载算子，30+过滤、函数、联合等数据处理算子，多个数据加载、输出算子。
数字孪生是实现信息物理融合的有效手段。一方面，数字孪生能够支持制造的物理世界与信息世界之间的虚实映射与双向交互，从而形成“数据感知-实时分析-智能决策精准执行”实时智能闭环另一方面，数字孪生能够将运行状态、环境变化、突发扰动等物理实况数据与仿真预测、统计分析、领域知识等信息空间数据进行全面交互与深度融合，从而增强制造的物理世界与信息世界的同步性与一致性。
