数字孪生技术与边缘智能的融合方法探讨
基于数字孪生的智能车间建设方案
基于数字孪生的智能车间建设方案随着新一代信息技术与制造技术的深度融合发展，制造业的生产方式正在发生深刻变革，为实现制造业中的设备信息能及时汇总处理，从而驱动整个制造业更加智能化的发展。
为实现对车间／产线现场设备工作状态信息，加工工艺参数信息，车间物料周转过程、工件工艺质量信息、加工过程中的能源损耗信息等的在线监测、分析与故障预警，有必要建设一个生产过程监测系统，全面实现车间设备和生产执行情况的集中监测、预警管理，实现生产过程的透明可控。
1研究内容本文的主要研究内容是对产线的三维实时监控的研究，其中最重要的就是对数字孪生的研究，生产线数字孪生主要是对物理机床的传感器、状态、加工等数据等进行采集、处理与融合，构建生产线实时和历史数据模型，以实现物理机床电气系统的数字化映射。
数字孪生体虚拟模型可以直观地体现数控机床的物理实体实际外观状态，一个精确、逼真的数字孪生体虚拟模型可以为工人提供强烈的沉浸感。
三维实时监控可以对生产线物理实体的加工过程和全生命周期进行全面了解与掌控，为生产线的调试、报警预警、远程操控提供平台。
2关键技术研究2.1数据建模技术对数据进行分析建模是数字孪生技术的重要基础，通过使用数字孪生技术与数据建模结合在一起，能够在数字空间中对产线的运行过程进行同步映照。
利用工业物联网结合物理实体产线的实际运行数据，对产线数字孪生体进行模型构建、运动链接、环境搭建，利用产线的数字孪生体对物理机床的整个生命周期进行仿真、监控、调试以及控制等操作，完成虚实相融、以虚概实的数字化。
2.2制造实时数据监控技术制造实时数据采集与监控以产线的数字孪生技术作为基础，囊括了现场生产的物理生产层面和生产工艺层面的映射。
在现场生产的物理层面，主要研究加工中的多源异构数据的可视化映射，实现车间的可视化监控；在生产工艺层面，研究了基于数字孪生的生产线上的制造数据实时仿真计算方法，完成机床实时生产数据与生产工艺相融合，从而实现基于数字孪生层面的数据监控展示。
通信行业研究周报：边缘计算、智能集成赋能智能制造软硬件融合
边缘计算、智能集成赋能智能制造软硬件融合通信行业1、智能制造周专题：边缘计算、智能集成赋能智能制造软硬件融合信息化：数字化工业软件系统是核心，定制化国产软件竞争格局强化数字化工业软件系统是制造业信息化的核心，在研发设计、生产调度和过程控制、业务管理的细分领域，标准化的软件并不能适应工业制造领域分散的特点。
在国内市场，技术换代、快速响应的的国产定制化软件市占率不断提高，相较国际厂商标准化软件具备本土优势。
制造转型：设计和服务两大方向，提高技术换代效率和快速响应能力是关键设计和服务是新智能制造转型的两大方向，传统设计制造的串行模式在当今激烈竞争的市场环境中缺乏灵活性、效率不高，无法对技术更新换代和客户需求做出快速响应。
设计和服务作为现代制造业“微笑曲线”的两端，附加值最高，因此新一轮工业革命下制造业转型升级的两大主要方向是个性化的设计和差异化的服务。
软硬件：全球智能制造产业升级，新兴技术为制造信息化保驾护航在整个工业软硬件领域，全球范围内制造业“智能制造”的产业升级下，提高企业数据处理效率的边缘计算、促使企业多业务交互的智能制造集成技术应运而生、帮助企业智能化决策的数字孪生，催生新的产业体系来助力制造业产业升级。
相关受益标的包括边缘计算：紫光股份、星网锐捷；智能集成：中控技术、赛意信息、汉德信息等；数字孪生：能科股份等。
2、本周投资逻辑及相关标的2.1、短期低估值、业绩确定性的行业龙头仍然是市场关注重点，关注TCL科技、中国联通、航天信息、金卡智能等，受益标的包括中天科技、爱施德等。
2.2、长期标的及观点：1）国内公募REITs试点推进重点关注光环新网、沙钢股份（钢铁行业联合覆盖）等自有数据中心物业资产的估值提升。
2）受益于5G承载网建设，业绩稳健，估值提升：紫光股份评级及分析师信息行业评级：推荐行业走势图[Table_Author]分析师：宋辉邮箱：*****************.cnSAC NO：S1120519080003分析师：孙远峰SAC NO：S1120519080005TCL科技华西通信&电子联合覆盖分析师：刘菁SAC NO：S1120519110001金卡智能华西通信&机械联合覆盖分析师：刘泽晶SAC NO：S1120520020002紫光股份航天信息华西通信&计算机联合覆盖分析师：杨睿SAC NO：S11205200500032中恒电气华西通信&电气设备联合覆盖海格通信华西通信&军工联合覆盖沙钢股份华西通信&钢铁联合覆盖分析师：柳珏廷邮箱：***************.cnSAC NO：S1120119060016-4%4%12%21%29%37%2019/082019/112020/022020/052020/08通信沪深300证券研究报告|行业研究周报仅供机构投资者使用证券研究报告|行业研究周报（计算机行业联合覆盖）、烽火通信等；3）受益于流量拉动，持续稳健成长：亿联网络、光环新网、天孚通信、星网锐捷等；4）低估值，基本面持续同比或环比改善：航天信息（计算机行业联合）、海格通信、金卡智能（机械行业联合覆盖）、TCL科技（电子行业联合覆盖）等。
复杂系统数字孪生：数字孪生迈入智能时代
数字孪生迈入智能时代数字孪生具有不同的粒度。
XMPro将不能进一步价值拆分的数字孪生称为单元数字孪生（discrete digital twin），在设计研发阶段，数字孪生以阵列、协作、递阶的形式组合形成复杂系统孪生；在产品寿命周期演进的过程中，设计孪生逐步与制造孪生、运营孪生结合，规模和复杂程度不断增大，包含的信息不断增多，如图0-1所示。
通过采集大量物理世界的信息，结合工业物联网、云和边缘计算、AI等前沿技术，数字孪生可以体现其自学习、自适应和自判断的能力，实现P – D – P（Physical-Digital-Physical）闭环反馈学习、从企业到部件级的实时优化、综合性和灵活性强的配置和调控、预见性维护等功能，持续为企业创造价值。
图0-1 数字孪生在产品寿命周期中的演进[1]从实际出发，一步到位实现产品全寿命周期的数字孪生是不现实的，数字孪生的实现需要综合考虑价值、成本和软硬件条件，从一个或几个典型问题着手，其抽象程度应以实际用例的需求为准，实现利益增长之后再以点带面，稳步实现企业的数字化智能化建设。
但我们在本章节不妨畅想一下，当数字孪生的长期战略部署实现时，它能够带来什么样的智能化转变。
GE作为全球能源制造行业的老牌领军者，也是企业数字化道路上的先驱。
2012年率先提出工业互联网概念，2015推出了首个工业数据收集分析的工业互联网平台Predix。
本章借助GE构想的智能电厂数字孪生，介绍在产品的运营阶段，智能化数字孪生的相关前沿技术和所能创造的价值。
1 用例背景典型的IGCC（燃气– 蒸汽联合循环）结构如图1-1所示，IGCC电厂在运行过程面临着如下诸多挑战：➢系统复杂，设备众多：IGCC电厂包含煤气化设备、高/低温气体冷却（HTGC/ITGC）设备、COS水解设备、颗粒物及气体污染物移除设备、燃气轮机、蒸汽轮机、余热锅炉（HRSG）、冷凝器等等设备。
设备之间的耦合存在极强的非线性，给启动和调度带来了很大挑战。
数字孪生技术在智能制造中的应用
数字孪生技术在智能制造中的应用随着科技的不断发展，数字孪生技术逐渐被广泛应用于各行各业中。
而在智能制造领域中，数字孪生技术也具有着不可替代的作用。
数字孪生技术可以将现实世界中的实物与数字仿真世界进行有机结合，实现物理世界和虚拟世界的高度融合。
接下来我们将详细介绍数字孪生技术在智能制造中的应用。
一、数字孪生技术简介数字孪生技术是一种可以将现实世界中的实物与数字仿真世界相结合的技术。
数字孪生系统会模拟出一个实物的虚拟模型，这个虚拟模型会是一个与实物一模一样的数字版本。
数字孪生技术可以从多个维度、多个角度来对实物进行仿真，便于研究者和工程师更好的对实物进行深层次的研究和优化。
二、数字孪生技术在智能制造领域的应用1. 制造过程仿真数字孪生技术可以实现对机器人的操作所致的某些影响的仿真，从而分析出最佳的机器人路线，使得机器人的操作更高效、更精准。
另一方面，数字孪生技术还可以分析工作流程，减少生产流程中的瓶颈，从而使生产效率大大提高。
2. 设备维护数字孪生技术还可以用于设备维护方面。
通过实物的数字化模型，可以更加有效地进行设备故障排查和维护，早发现、早解决，避免出现生产中断或设备故障造成的生产损失。
3. 人工智能算法实现数字孪生技术可以结合人工智能算法，可以更好地控制生产过程中的各种因素，实现自动化和智能化的生产。
通过结合人工智能算法，可以根据机器的行为来预测故障，早发现、早解决，提高生产效率，降低维修成本。
三、数字孪生技术在智能制造中的优势和瓶颈优势：数字孪生技术可以通过数字化仿真模拟出实物的各个方面，进而可以在仿真环境中进行调试和优化。
而这样的优化不仅可以节省时间和成本，最终还能够得出更加精确、优化度较高的结果，提高生产效率。
瓶颈：数字孪生技术有时需要大量的数据支持和计算能力。
首先，在数字孪生技术的应用过程中，需要采集、存储和处理大量的数据，而这些数据都需要进行转换和模型化处理，进而才能进行下一步的分析和优化。
数字孪生在智能制造领域的应用及发展趋势
数字孪生在智能制造领域的应用及发展趋势作者：刘恩伟陈健孔祥鹏孙罗文来源：《今日自动化》2021年第06期[摘要 ]信息技术与制造技术的不断更新发展，使得传统制造业发生了变革，智能制造已经成为国家制造业发展的主流方向，并已经升级为国家发展战略的重要内容之一。
数字孪生技术在智能制造领域的应用，使得智能制造物理信息融合的难题得到有效的解决，也因此受到多个行业的广泛关注。
数字孪生技术已经成为十大战略科技发展趋势之一，在智能制造领域应用，对行业发展起到重要的推动作用。
基于数字孪生的基本内涵，探讨数字孪生在智能制造领域的具体应用，并对其在智能制造领域的发展趋势进行展望。
[关键词]数字孪生，智能制造;应用;趋势[中图分类号]TP311.13 [文献标志码]A [文章编号]2095–6487（2021）06–00–02[Abstract]The continuous update and development of information technology and manufacturing technology has changed the traditional manufacturing industry . Intelligent manufacturing has become the mainstream direction of the national manufacturing industry development ， and has been upgraded to one of the important contents of the national development strategy .The application of digital twin technology in the field of intelligent manufacturing has effectively solved the problem of physical information integration of intelligent manufacturing ， and therefore has attracted wide attention from many industries .Digital twin technology has become one of the top ten developmenttrends of strategic technology ， and its application in the field of intelligent manufacturing ， for example ， will play an important role in promoting the development of the industry .Based on the basic connotation of digital twin ， this paper discusses the specific application of digital twin in intelligent manufacturing and discusses the trend of intelligent manufacturing .[Keywords]digital twin ， intelligent manufacturing ; application ; trends隨着制造技术的飞速发展，自动化技术、信息技术等先进技术的应用，传统制造业的生产方式发生变革，智能制造成为现代制造业的主流趋势。
基于数字孪生的海量多源异构数据中台建模与融合关键技术研究与应用 标准
基于数字孪生的海量多源异构数据中台建模与融合关键技术研究与应用标准基于数字孪生的海量多源异构数据中台建模与融合关键技术研究与应用标准【序号一】引言数字孪生（Digital Twin）是近年来备受关注的概念，它将物理世界与数字世界进行结合，为物联网、工业互联网等领域提供了新的可能性。
海量多源异构数据中台建模与融合关键技术研究与应用标准，则是数字孪生技术的重要组成部分。
在本文中，我们将探讨这个主题，深入分析其意义、关键技术和应用方法，并提出个人的观点和理解。
【序号二】意义和背景海量多源异构数据中台建模与融合关键技术，是指利用数字孪生技术对来自不同领域、不同系统的多源异构数据进行整合、建模和分析，以实现数据的高效共享和利用。
这对于智慧城市、工业制造、农业生产等领域具有重要意义，能够帮助企业和组织更好地进行数据管理、资源配置和决策支持。
而标准化则是为了保证在不同系统间数据的互操作性和可持续性。
【序号三】关键技术在海量多源异构数据中台建模与融合关键技术研究中，数据挖掘、机器学习、知识图谱、分布式计算等技术起着重要作用。
其中，数据挖掘可以帮助提取数据中的潜在信息和规律；机器学习能够建立模型并进行预测和优化；知识图谱则能够将数据进行语义化表示和关联。
分布式计算也能够帮助处理海量数据，并保证系统的可扩展性和鲁棒性。
【序号四】应用方法在实际应用中，海量多源异构数据中台建模与融合关键技术可以应用于智慧交通、智慧医疗、智慧农业等多个领域。
在智慧交通领域，可以利用这项技术对城市交通数据进行建模和预测，从而优化交通流量和节约能源。
而在智慧医疗领域，可以利用多源医疗数据进行整合和分析，为临床诊断和治疗提供决策支持。
【序号五】个人观点和理解对于海量多源异构数据中台建模与融合关键技术，我认为标准化是至关重要的一环。
在不同系统和数据之间，缺乏标准化会导致数据不能进行有效的共享和交互，从而影响到建模和融合的效果。
我认为在技术研究和应用实践中，需要着重考虑标准化的问题，制定统一的接口规范和数据格式，以确保数据的互操作性和可持续性。
数字孪生技术的最新研究进展及应用场景
数字孪生技术的最新研究进展及应用场景数字孪生是一种将物理实体与数字模型相结合的技术，它能够建立起真实世界与虚拟世界之间的联系。
数字孪生的核心概念是将现实世界中的任何事物（包括机器、建筑、交通工具等）建模成一个数字双体，以便进行模拟和仿真。
数字孪生技术在诸多领域中都有着广泛的应用，随着技术的不断发展，它已经成为未来发展的一个重要方向。
本文将介绍数字孪生技术的最新研究进展及应用场景，包括数字孪生的技术原理、应用场景等。
一、数字孪生的技术原理数字孪生的原理是将物理世界的任何事物建模成数字形式，并将其与真实世界进行同步。
数字孪生技术最初是从航空航天领域中发展而来的，旨在通过数字建模技术来测试飞行器在不同气候和环境条件下的生产成本、性能和安全性。
数字孪生的技术原理可以总结为以下几点：1. 数据采集：通过多种传感器和系统获取物理世界的数据。
2. 数字建模：将物理实体建模成三维数字模型。
3. 数字仿真：通过数字孪生模型，对物理实体进行模拟和仿真。
4. 实时同步：将模拟结果与真实世界进行同步，进行对比并反馈到模型中。
5. 优化提高：通过不断优化模型，提高物理实体的性能和降低生产成本。
二、数字孪生的应用场景数字孪生技术在诸多领域中都有着广泛的应用，本文将介绍数字孪生技术的主要应用领域。
1. 工业制造数字孪生可以为工业制造业带来一系列的变革。
通过数字孪生的技术，制造业可以将传统的生产过程数字化，提高生产效率和产品质量。
数字孪生能够为生产过程提供更加优化的方案，优化企业内部的生产流程，降低生产成本。
2. 建筑设计数字孪生技术可以改变建筑设计的方式。
通过数字孪生技术，建筑师可以在计算机上构建复杂的建筑模型，以确定在实际施工中可能出现的问题，并在计算机中加以解决。
数字孪生技术还可以对建筑物进行全面监测，包括机械，电力和管道系统，以确保建筑物的安全性和效率。
3. 智慧城市智慧城市是数字孪生技术的重要应用领域。
数字孪生技术可以通过模拟和仿真分析城市中的各类问题，包括交通拥堵和空气污染等问题。
数字孪生辅助的智能楼宇多模态通信资源管理策略探究
数字孪生辅助的智能楼宇多模态通信资源管理策略探究摘要：多模态通讯系统是智慧建筑能耗控制数据采集、传输和处理和能耗控制系统建模的重要基础。
数字孪生能够为用户提供计算资源和信道特征等信息，帮助用户进行多模式通讯资源的最优配置，并提升能耗控制模型的学习准确率。
但在面向智慧建筑的多模式通讯资源调度中，存在能耗控制模型训练误差大、多时间尺度资源配置耦合、模型训练精度提升与能耗优化之间存在冲突等问题。
仿真结果显示，所提算法能够提升全局模型损失函数和能耗权重和的性能，从而保证智能大厦能量精准调控的需要，推动智慧大厦能量控制的低碳运行。
关键词：智能楼宇；数字孪生；能源调控引言：智能化建筑的低碳化运营是我国建立新能源体系的关键，也是我国“十四五”发展战略中提出的“智慧城市”。
智慧大厦将通讯与控制领域中的前沿技术结合起来，利用能量调节，来达到对智慧大厦中的电器设备进行控制与管理的目的[1]。
利用数字孪生技术，建立电力系统运行过程中的实体数字建模，建立虚拟与虚拟之间的数据互动通道，对电力系统运行过程进行全程数字化，并将电力系统运行过程中的多源数据信息相结合，形成电力系统运行过程中的能量控制过程。
针对智能建筑能耗控制精度低的问题，拟在智能建筑中部署多个无线网络节点，采用多模式通讯方式，如交流-直流输电线路载波、无线局域网及微型无线无线无线网络等方式，将能量控制系统中的能耗控制信息传送到智能建筑中，为能耗控制系统中的能耗控制系统提供样本，进而对能耗控制系统进行精准的能量控制[2]。
通过联邦学习，可以解决系统整体建模与初始数据传递之间的耦合问题，保证系统的安全运行。
在此基础上，提出了一种新的面向智能建筑的联邦学习能耗管理方法[3]。
在此基础上，研究如何为移动端选取具有较高运算性能的智能网关，如何对多模式信道进行高增益分配，如何对移动端进行优化，从而降低移动端的整体建模损耗，降低移动端的学习能量消耗[4]。
数字双生子可以提供计算资源和信道特征等信息，对多模式通讯资源进行最优调度。
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数字孪生技术与边缘智能的融合方法探讨
随着数字化时代的到来，数字孪生技术和边缘智能作为两个炙手可热的概念逐
渐成为研究的焦点。
数字孪生技术是将实际物理对象的数字副本与虚拟仿真相结合，提供了高度可视化的实时数据分析和决策支持。
边缘智能则是通过将计算和智能处理的能力迁移到离数据源最近的边缘设备上，实现更高效的数据处理和决策。
本文将探讨数字孪生技术与边缘智能的融合方法，并讨论其在各个领域的应用前景。
首先，数字孪生技术与边缘智能的融合可以提升传感器数据的实时处理和决策
能力。
边缘智能设备接收传感器数据，并通过本地计算和决策来实现实时响应。
同时，数字孪生技术可以使用模型化的虚拟副本对实际物理对象进行实时监测和仿真分析，将实时数据与预测模型相结合，实现更准确的决策。
例如，在工业生产中，将数字孪生技术与边缘智能相结合，可以实现对设备运行状态的实时监控和故障预警，提高生产效率和安全性。
其次，数字孪生技术与边缘智能的融合可以在物联网领域发挥重要作用。
随着
物联网的快速发展，大量的传感器设备生成了海量的数据。
边缘智能能够将计算和数据处理的能力迁移到距离数据源最近的边缘设备上，减少了数据传输的延迟和带宽需求。
而数字孪生技术则可以对物联网中的实际物理对象进行建模和仿真，提供更全面的数据分析和决策支持。
通过数字孪生技术与边缘智能的有机结合，可以实现对物联网中设备、传感器、环境等多个方面的实时监测和控制，提升物联网系统的智能化水平。
此外，数字孪生技术与边缘智能的融合也对智慧城市建设具有重要意义。
在智
慧城市中，各种设备和系统需要实时地收集和处理大量的数据。
边缘智能技术可以将计算和决策能力部署到各个城市设施和节点上，实现对城市信息的实时处理和响应。
数字孪生技术能够对城市各方面进行建模和仿真，提供基于数字孪生的城市运营和管理支持。
通过数字孪生技术与边缘智能的融合，可以实现对城市交通、环境、能源等关键领域的实时优化和智能化管理，提高城市运营效率和生活质量。
最后，数字孪生技术与边缘智能的融合在医疗健康领域也有广阔的应用前景。
边缘智能设备可以实时监测患者的生理参数和环境信息，通过本地计算和决策提供实时的健康状况监测和提醒。
而数字孪生技术可以通过建模和仿真对患者进行个性化的预测和治疗方案设计。
通过数字孪生技术与边缘智能的结合，可以实现对患者的健康状况进行实时监测和分析，提供更加准确和个性化的医疗服务。
综上所述，数字孪生技术与边缘智能的融合是当前研究的热点之一。
通过将数字孪生技术的高度可视化和模型化特性与边缘智能的实时数据处理和决策能力相结合，可以在多个领域实现更高效、更智能的数据分析和决策支持。
未来，随着这一融合的不断深入应用，将为工业制造、物联网、智慧城市和医疗健康等领域的发展带来更多机遇和挑战。