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未充分利用的人工智能物理空间中存在大量来自机器、人、物料和环境的数据，这就带来了在数字孪生实施过程中如何处理这些数据的挑战。值得注意的是，人工智能适合从大量数据中挖掘知识。人工智能在过去几年中蓬勃发展，虽然它仍在不断发展，但它可能已经足够成熟，可以应用于一些实际场景。例如，数字孪生可以通过人工智能提供动态调度，设备故障预测，能耗优化等高质量的服务。在制造流程中，Priyanka等人将数字孪生与机器学习相结合，以预测石油管道系统的风险概率，并评估其剩余使用寿命。在离散制造业中，为减少不确定性和不可预测事件对调度的影响。上海数字孪生建模介绍。上海数字孪生信息中心

过于简单或过于复杂的模型建模主要用于描述物理对象的特征，这就提出了如何确定正确的细节层次的问题。不用说，模型越精确，模拟结果就越好。然而，过于复杂的模型需要大量的资源（计算成本和时间），这不仅是不必要的，而且在某些情况下也不能满足及时性要求。例如，在动态车间调度中，以比较大延迟时间**小化为目标，物料流、工艺流和信息流是两个模型的重点。此外，设备的健康状况、能力、位置和工艺执行也是应考虑的其他因素。然而，机器螺丝的型号或产物结构对于获得准确的结果不是必需的，甚至可以被忽略。上海数字孪生江西数字孪生建模方案。

在这种情况下，有些人可能会问，是否建议采用更简单的模式。然而，答案是否定的。理想情况下，我们希望有效地使用简单的模型来解决复杂的问题，但在现实中，很难做到这一点。例如，数控机床的三维模型可以只反映其动作，这允许运行过程的可视化。由于物理特征（例如疲劳磨损和腐蚀疲劳）没有体现在三维模型中，因此无法评估机器的性能和健康管理。过于简单和过于复杂的模型或元素暴露出的问题包括模糊的需求和不平衡的投入产出。因此，准确地阐明用户需求并分析具体问题，从而指导在复杂模型和简单模型之间进行模型构建或重构的权衡至关重要。

潜在的道德和隐私问题数字孪生的引入不可避免地引起了用户的隐私和道德问题，因为数字孪生将包含整个制造系统的多个数据和模型，包括个人的私人数据。此外，还可能出现一些新的网络犯罪活动。***，由于数据的不完整或算法的选择，可能会出现一些偏差，这将进一步导致片面的结论和不合理的决策。为解决上述问题，需要制定相关的技术、政策、法律和法规。

尽管近年来在工业应用方面取得了相当大的进展，但由于认识不足、模型不准确、数据不完整、交互不足、商业软件不成熟以及标准体系不完整，数字孪生的整体成熟度仍然相对较低。此外，数字孪生在工业中的发展面临着持续的技术挑战，需要克服这些挑战才能推动进一步的发展。 江西数字孪生模型供应商家。

***，图1c描述了产品和制造系统的数字孪生的整体架构，它为三维数字孪生模型添加了数据和服务。此外，物理进程和虚拟进程在整个生命周期中交替执行，如图1c的外圈所示。孪生模型用于支持虚拟仿真，优化，从而以更低的成本和更高的效率实现产品设计、生产、测试和优化。此外，孪生模型不断丰富，修改和更新。虽然这些概念模型在框架方面有所不同，但它们都旨在利用超逼真的模型，丰富的数据和实时交互为特定对象提供某些服务。

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