数字孪生由什么组成？技术应用案例一览

数字孪生组成

据相关机构观点，数字孪生主要由以下6大部分组成：

1、传感器：生产流程中的传感器负责搜集数据、传递信号。

2、数据：传感器提供的实际运营和环境数据和企业的生产经营数据(如物料清单、设计图纸等)合并形成数字孪生的数据来源。

3、集成：传感器通过集成技术(包括边缘计算、通信接口等)实现物理世界和数字世界之间的数据传输。

4、分析：利用分析技术开展算法模拟和可视化程序，进行数据分析。

5、模型：基于上述数据与信息，建立物理实体和流程的数字化模型，通过模型计算物理和生产流程是否出现错误偏差，从而得出解决错误偏差的方式和行动。

6、控制器：基于模型计算的结果，通过控制器开展行动，调整和纠正错误。

数字孪生技术应用案例

数字孪生技术最早是由密西根的一位大学教授在2002年的时候提出来的。

NASA将数字孪生的理念应用在阿波罗计划当中，开发了两种相同的太空飞行器。

微软推出了Azure Digital Twin服务，可以创建任何物理环境的数字模型，包括连接它们的人员、地点、事物、关系和流程，并且物理世界保持同步，通过Azure Digital Twins，用户能够在空间的语境当中查询数据。

GE公司拥有120万个数字孪生体，能够处理30万种不同类型的设备资产。

阿里巴巴城市大脑提出“数字孪生交通”、“数字孪生城市”、“数字孪生生态”三个阶段的数字孪生蓝图。

数字孪生被评为是未来最为重要的十大关键技术之一。

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