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在制造流程中，Priyanka等人將數字孿生與機器學習相結合，以預測石油管道系統的風險概率，并評估其剩余使用壽命。 在離散制造業中，為減少不確定性和不可預測事件對調度的影響。

除了數據挖掘，人工智能還可以在數字孿生實施過程中應用于其他方面。考慮到車間計算能力的局限性，人工智能可以幫助解決優化分配計算資源的問題。此外，人工智能可以體現在邊緣硬件中，**減少數據傳輸量，更好地滿足數字孿生的時效性要求。**近一些基于神經網絡和大型語言模型的產品，如ChatGPT，可能會為數字孿生提供更多的可能性。 湖南數字孿生建模介紹。河南咨詢數字孿生聯系人

工業應用中的數字孿生***技術到目前為止，數字孿生已經解決了一些行業應用場景中的許多問題。在這里，本文從理論、技術和應用的角度對數字孿生在工業中的應用進行了概述，以更好地展示***進展，了解數字孿生的應用方式并揭示其價值。2.1理論和技術如圖所示，目前提出了一些數字孿生的概念模型，以說明數字孿生組成部分和內涵。圖1a描繪了三維數字孿生模型，這是當下流行的概念模型之一。圖1b是一個更詳細的模型，考慮到產品，生產和性能。浙江品牌數字孿生哪里有賣的北京數字孿生模型供應商。

模型驗證是評估模型性能和可信度的主要方式，是數字孿生應用中不可缺少的步驟。片面或錯誤的評價結果可能會誤導模型的使用，甚至造成嚴重的后果。需要進行***的模型驗證，以協助判斷模型適用于何處。然而，目前行業內缺乏相關的國際標準或基準來指導模型驗證的實施。4.2數據挑戰數據的收集、傳輸、存儲和處理是創造孿生數據價值的主要步驟，而每一個步驟都存在挑戰。

數據采集。盡管目前已有一些常用的數據采集方法，包括組態軟件、數據采集卡、傳感器和射頻識別設備等，但仍存在一些挑戰需要解決。有些機器的接口不開放，有些機器甚至沒有接口支持數據采集。此外，有些機器不能安裝傳感器，因為安裝的傳感器會影響其性能。在高溫、高壓、低溫、粉塵、高輻射通量等復雜工況下，對傳感器提出了更高的要求，包括安全性、微型化、高精度、低功耗等。

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