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数字孪生开发-Digital Twin

例如我们做多学科或多物理场仿真,以及自适应处理技术的过程分析和决策,其实我们也希望建立与真实对象相对应的内部机制。甚至某些方面或侧面的模拟,或硬件在循环模拟,实际上是在第二位置,也就是说,没有办法建立一个完整的伪真实数字孪生,但他们都是朝着这个方向工作的。


事实上,这方面存在于大量的学术研究机构和企业中。在仿真领域,我们常说要避免“虚拟而不模仿,模仿而不真实”,这有很大的味道,与数字孪生直接相关。


(2)数字孪生不仅是对现实的反应,也是对预测、判断甚至决策的支持。如果说数字孪生只是现实的反映,那么它与模仿并没有多大区别。数字孪生的目的应该是支持预测、判断甚至决策,这不仅需要真实反映当前实时状态,还需要考虑数据的经验历史,大数据技术应该在其中发挥很大作用。


(3)数字孪生的核心是推理决策,推理决策与知识的封装和管理有着直接而密切的关系


无论是物理机理知识还是人员经验知识,如何将其物化为分析推理决策模型都是需要考虑的问题。


(4)在很大程度上,数字原语的体现是软件。事实上,这也是我们工业app关注的焦点。对于不同的物理问题或过程,我们可以推断出不同的分层决策模型,并将这个模型固化成软件的形式。事实上,这应该是我们真正需要的工业应用。


(5)不同的企业有不同的业务重点或瓶颈。明智的做法是抓住这个核心来探索和改进数字孪生。虽然数字双面向车间甚至整个生命周期的数字双总体模型或统一的架构基于数字提出了主线,我们可以全局的概念做事情的时候,但我们仍然觉得我们应该从上面的我们应该更加注重结合实际业务痛点。


事情在逐步地发展。大型复杂物理实体或过程的数字化完成架构不同于传统架构。对于大型或复杂的物理实体或业务流程,我们应该在这一点上有所突破。在此基础上,建立多对数字双胞胎的集成和互操作性。


这种架构与当前工业互联网平台提供的微服务或数据服务密切相关。即使在相当长的一段时间内,数字孪生与传统数字企业管控系统的过渡形式仍将长期存在。