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4.3工业应用的可解释人工智能许多工厂、车间、生产线和产品对安全性和可靠性有很高的要求，因为它们可能含有易燃易爆的危险物品（如原油）。虽然人工智能已经被用于提高一些数字孪生的工业应用效果和价值，但它通常是一个“黑匣子”，这意味着模型如何工作以及获得的结果可能并不完全清楚。此外，一旦发生事故，很难分配责任。可解释的人工智能提供了解决这个问题的途径。4.4数字资产安全孪生模型和孪生数据已经成为重要的数字资产，因为商业价值往往体现在这些模型和数据中。例如，数控机床的孪生模型包含了机床的结构、材料、液压系统、冷却系统、润滑系统等信息。因此，数字资产的安全性至关重要。如果安全问题得不到很好的解决，就很难实现产业链的协调（即不同企业之间的合作）。北京数字孪生模型供应商家。江西哪些数字孪生哪家好

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因此，在过去的研究中，一些相互作用的策略方法，例如，基于规格说明的状态复制方法和卡尔曼滤波器作为观测器的方法。这些方法主要可以分为两个步骤。 首先，在对虚拟空间进行相应更新之前，应消除虚拟空间与物理空间之间的差异。为实现这一目标，可采用基于规则的一致性检查方法，将物理制造工厂的感知定时事件与基于数字孪生的估计进行比较。在此基础上，研究了如何在可接受的误差和时延范围内使虚拟空间与其对应的物理空间保持一致的问题。例如，已被应用于实现制造自动化系统的同步的锚点方法。内蒙古数字孪生模型交易价格。江西一站式数字孪生哪里有卖的

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在操作和维护或使用和回收阶段，丰富的传感数据反映了机器，生产线，工厂或其他物体的当前状态。通过历史数据、现场数据和孪生模型相结合，可以做出更准确的预测。当机器出现故障时，利用数字孪生可以快速确定故障链路、故障位置和故障原因。同时，还可以实现维护计划和远程维护，防止严重后果并降低总体成本。数字孪生在每个阶段的影响都很明显，许多公司一直在这个领域工作，包括通用电气，西门子，IBM和达索系统。然而，仍有两大缺陷限制了数字孪生的进一步发展。一是现有的一些误区（见下文）导致了数字孪生的不当使用，因此数字孪生的全部价值尚未完全实现。此外，还有一些相关的技术瓶颈需要克服。***，目前来自学术论文的应用大多集中在实验室或中试生产线上，而不是实际工厂。需要更多的努力将数字孪生从理论转化为实践。一些公司已经提供了数字孪生解决方案，但大规模应用还有很长的路要走。江西哪些数字孪生哪家好