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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。

除了数据挖掘，人工智能还可以在数字孪生实施过程中应用于其他方面。考虑到车间计算能力的局限性，人工智能可以帮助解决优化分配计算资源的问题。此外，人工智能可以体现在边缘硬件中，**减少数据传输量，更好地满足数字孪生的时效性要求。**近一些基于神经网络和大型语言模型的产品，如ChatGPT，可能会为数字孪生提供更多的可能性。 四川数字孪生模型成交价。安徽如何数字孪生价格多少

数字展厅设计面临的挑战与对策技术更新换代：数字技术的迅速发展使得展厅的设备和内容需要不断更新。为了保持展厅的新鲜感和吸引力，设计者需要紧跟技术潮流，及时进行升级和维护。数据安全与隐私保护：数字展厅涉及到大量的数据和信息，如何保障数据的安全、防止信息泄露是必须要考虑的问题。在设计中，需要采取有效的加密和防护措施，确保参观者的隐私得到保护。用户体验的优化：数字展厅的成功与否很大程度上取决于参观者的体验。设计者需要不断收集参观者的反馈，优化展厅布局、互动方式等，提升用户体验。浙江什么是数字孪生价格行情山东数字孪生模型供应商家。

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。

数字孪生并不是与其他先进技术（如人工智能）相隔离，而是与它们有着密切的关系。未来，数字孪生将潜在地联合收割机可靠性、复杂性和系统工程理论，进一步提高其应用效果，更好地解决复杂对象的系统性问题。此外，为了使数字孪生可持续发展，应该发展成熟的商业模式。政策支持也是科研人员和企业同时发力的重要动力之一。总之，要实现数字孪生，所有相关利益相关者的合作努力至关重要。**获取方法

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在设计阶段，与传统的设计方法相比，使用高保真的孪生模型和生命周期数据更容易生成新的解决方案。该模型能够以高置信度支持虚拟测试，从而可以**降低物理测试的成本和时间。此外，孪生模型和产品生命周期数据可以弥合设计和制造之间的差距，避免设计方案在有限的制造能力下无法实现的情况。例如，Huang等人提出了一个基于数字孪生的快速产品开发框架。基于数字化试制获得了数字化产品原型，有助于在设计阶段改进制造过程，并以旋翼机部件为例验证了所提框架的性能。安徽如何数字孪生价格多少