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20世纪80年代以来,中国企业逐步推广应用数字化制造,推进设计、制造、管理过程的数字化,推广数字化控制系统和制造装备,推动企业信息化,取得了巨大的技术进步,特别是近年来,各地大力推进“机器换人”、“数字化改造”,创建了一大批数字化生产线、数字化车间、数字化工厂,众多企业完成了数字化制造升级,中国数字化制造迈入了新的发展阶段。同时,必须清醒地认识到,中国大多数企业,特别是广大中小企业,还没有完成数字化制造转型。面对这样的现实,中国在推进智能制造过程中必须实事求是,踏踏实实地完成数字化“补课”,进一步夯实智能制造发展的基础。
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这意味着企业需要精通数据收集和处理,以确保虚拟世界中进行的测试和修改与物理环境中的更改完全一致。“当然,所有制造商都会面临各自的供应链网络挑战和优化机会,”LisaCaldwell说。“然而,几乎在每种情况下,数字孪生的创建都会对他们较大程度上地提高生产力,做出明智的决策并增强未来的应变能力产生重大影响。”目前,数字孪生市场仍处于起步阶段,大多数数字孪生都是由企业打造并使用。在未来的五年中,我们希望看到更多的技术公司为客户构建数字孪生解决方案,这已导致行业和国家对术语和参考架构进行标准化。为此,Ansys、Microsoft和Dell建立了一个财团,旨在为数字孪生技术引入更多的清晰度和框架。出于类似原因,包括英国在内的六个国家也启动了国家数字孪生计划。比如实时数据指标、对比类型数据指标、统计类型数据指标等,从相关业务层面提取的重要数据,用于大屏数据展示。数据清理对数据进行归类处理,明确数据之间的关系,存在比较型、构成型、联系型、分布型。数据分析根据归类处理后的数据,并结合从维度的划分:一维数据、二维数据、三维数据、多维数据、时态数据、层次数据等,将强关联性的数据进行组合重构,得到全新的数据信息关系。
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