数字化的转变对于传统的工业企业来说可能会非常困难，因为它同沿用了几十年的基于经验的传统设计和制造理念相去甚远。设计人员可能不再需要依赖于通过开发实际的物理原型来验证设计理念，也无需通过复杂的物理实验才能验证产品的可靠性，不需要进行小批量试制就可以直接预测生产的瓶颈，甚至不需要去现场就可以洞悉销售给客户的产品运行情况。 这种方式，无疑将贯穿整个产品的生命周期，不只可以加速产品的开发过程，提高开发和生产的有效性和经济性，更有效的了解产品的使用情况并帮助客户避免损失，更能准确的将客户的真实使用情况反馈到设计端，实现产品的有效改进。 而所有的这一切，都需要企业具备完整的数字化能力，而其中的基础，就是数字孪生，即技术。数字孪生是技术、过程、方法，数字孪生体是对象、模型和数据。青海三维数字孪生怎么样
2002年一位大学教授在发表的一篇文章中提出了数字孪生概念，他认为通过物理设备的数据，可以在虚拟（信息）空间构建一个可以表征该物理设备的虚拟实体和子系统，并且这种联系不是单向和静态的，而是在整个产品的生命周期中都联系在一起。 显然，这个概念不只指的是产品的设计阶段，而延展至生产制造和服务阶段，但是由于当时的数字化手段有限，因此数字孪生的概念也只是停留在产品的设计阶段，通过数字模型来表征物理设备的原型。 在那之后，数字孪生的概念逐步扩展到了模拟仿真、虚拟装配和3D打印这些领域，而到了2014年以后，随着物联网技术、人工智能和虚拟现实技术的不断发展，更多的工业产品、工业设备具备了智能的特征，而数字孪生也逐步扩展到了包括制造和服务在内的完整的产品周期阶段，并不断丰富着数字孪生的形态和概念。青海三维数字孪生怎么样对于已经使用数字孪生技术的物联网公司而言，数字孪生是数字化进程的下一步。
数字孪生较重要的价值是预测，在产品制造过程中出现问题时，可以基于数字孪生对生产策略进行分析，然后基于优化后的生产策略进行组织生产。 数字孪生的应用场景： 某大学将数字孪生应用于车间的建设和管控，主要涉及基于数字孪生的产品设计、基于数字孪生的虚拟样机、基于数字孪生的车间快速设计、基于数字孪生的工艺规划、基于数字孪生的车间生产调度优化、基于数字孪生的生产物流准确配送、基于数字孪生的车间装备智能控制、基于数字孪生的车间人机交互、基于数字孪生的装配、基于数字孪生的测试/检测、基于数字孪生的制造能耗管理、基于数字孪生的产品质量分析与追溯、基于数字孪生的故障预测与健康管理、基于数字孪生的产品服务系统等。
数字孪生是整合企业的制造流程，实现产品从设计到维护全过程的数字化，通过信息集成实现生产过程可视化，形成从分析到控制再到分析的闭合回路，优化整个生产系统。 数字孪生的应用场景： 从产品全生命周期管理、工程全生命周期管理、车间管控系统几个方面梳理目前数字孪生的应用场景如下： 1.较早，美国国家航空航天局使用数字孪生对空间飞行器进行仿真分析、检测和预测，辅助地面管控人员进行决策。 2.主要使用数字孪生进行产品数据的全生命周期管理。利用数字孪生对产品设计、产品功能、产品性能、加工工艺、维修维护等进行仿真分析。 3.工程建设类软件供应商，将数字孪生技术应用于建筑、工厂、基础设施等建设领域，把建筑和基础设施看做产品进行全生命周期的管理。数字孪生，有时候也用来指代将一个工厂的厂房及产线在没有建造之前，就完成数字化模型。
数字孪生关系并不止于“双”。 即使从“相像”来看，在所指上也并非限于“双”，因为“双”字会把更多的潜在应用场景限制住——彼此相像的虚实映射事物未必只有貌似常见的“一对一”关系，其实还有以下虚实映射对应关系： “一对多”——一个物理实体对应多个数字虚体（一台汽车发动机可有D /N/S等不同的驾驶挡位，启动/高速/低速/磨合/磨损等不同的工作状态，对此，在车载软件中用不同的参数和软件模型来描述和调控）； “多对一”——多个物理实体对应一个数字虚体（例如同型号不同尺寸的螺栓或铆钉对应同一个三维CAD模型）； “多对多”——更为一般化的设备工作场景（例如设计阶段因数字化“构型/配置”不同而产生了系列化物理设备及其数字孪生体，这些设备及其数字孪生体又置身于多种实物工作场景和数字场景）。数字孪生通过信息集成实现生产过程可视化，形成从分析到控制再到分析的闭合回路。吉林工厂数字孪生制作
数字孪生是采用信息技术对物理实体的组成、特征、功能和性能进行数字化定义和建模的过程。青海三维数字孪生怎么样
自概念提出以来，数字孪生技术在不断的快速演化，无论是对产品的设计、制造还是服务，都产生了巨大的推动作用。 经验的数字化： 在传统的工业设计、制造和服务领域，经验往往是一种模糊而很难把握的形态，很难将其作为准确判决的依据。而数字孪生的一大关键进步，是可以通过数字化的手段，将原先无法保存的**经验进行数字化，并提供了保存、复制、修改和转移的能力。 例如，针对大型设备运行过程中出现的各种故障特征，可以将传感器的历史数据通过机器学习训练出针对不同故障现象的数字化特征模型，并结合**处理的记录，将其形成未来对设备故障状态进行准确判决的依据，并可针对不同的新形态的故障进行特征库的丰富和更新，较终形成自治化的智能诊断和判决。青海三维数字孪生怎么样
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