9月28日,Digital Twin发表了论文“基于数字孪生网络技术的端到端网络服务等级协议(SLA)保障方法”。本文由中国移动通信有限公司研究院投稿,创新性的提出将数字孪生技术应用于电信网络管理系统中,通过构建物理网元的数字孪生虚拟镜像,及物理网络和孪生网络实时交互、相互影响来有效助力网络智能SLA运维。数字孪生网络可以对监控上报数据、历史运维数据进行智能分析,定位网络故障点并给出相关网络配置修改、故障恢复操作指令,同时数字孪生网络可验证预测指令下发到网络设备后的网络SLA性能,通过数字孪生网络与物理网络的实时交互,为真正的网络资源和配置部署提供最佳实施计划。
2022年4月12日上线论文“物联网物模型 ”。这篇文章由中国移动研究院和中移物联网有限公司共同完成。随着通信技术的发展和先进传感器的普及,建筑、社区、工厂、公园、医院等领域对物联网(IoT)应用有大量的需求。然而,由于缺乏统一的设备描述方法,数据格式基本由应用层开发者定义,造成了研发周期长、研发成本高的问题。本文提出了一种用于定义物联网设备的统一描述方法,有助于统一不同制造商之间的异构数据,并缩短厂商的开发周期。
2022年5月25日上线论文“智能数字孪生与复杂系统的开发和管理”。这篇文章由美国Digital Twin Institute的Michael Grieves教授完成。由于数字孪生需要不断发展,以应对日益复杂的产品带来的挑战,AI 和 M&S 的进步将使智能数字孪生成为可能。文章基于目前数字孪生、复杂系统、人工智能研究现状,探讨了智能数字孪生将如何演进并协助复杂系统的开发和管理。
2022年3月28日上线论文“数字孪生技术标准综述”,这篇文章由中国移动通信研究院物联网技术与应用研究所完成。数字孪生行业应用过程中,由于缺乏数字孪生相关模型、数据、连接与集成等方面的标准,导致业务应用过程中数据、模型等难以互联互通,造成数据孤岛,使得数字孪生业务难以落地实施。针对上述问题,本文阐述了数字孪生在数据、模型、连接、服务等方面的理论研究现状和标准化要求,分析了数字孪生在ISO、IEC、ITU、IEEE等组织的标准化进展及挑战,提出了利用现有标准、多组织协同等推进建议。
随着数字化的发展,大数据、人工智能(AI)、云计算、数字孪生和边缘计算等先进计算机技术已应用于各个领域。为了研究数字孪生与人工智能结合的应用现状,本文通过研究当前已发表文献的研究成果,对人工智能在数字孪生中的应用和前景进行了论述。我们讨论了数字孪生在航空航天、生产车间智能制造、无人驾驶车辆和智能城市交通四个领域的应用现状,并回顾了当前的挑战和未来需要展望的方向。研究发现,数字孪生和人工智能的结合在航空航天飞行探测模拟、故障警告、飞机装配,甚至无人驾驶飞行方面都有显著的效果;在汽车自主驾驶虚拟仿真试验中,可以节省80%的时间和成本,相同的路况降低了实际车辆动力学模型的参数规模,大大提高了试验精度;在生产车间的智能制造中,虚拟车间环境的建立可以提供及时的故障报警,延长设备的使用寿命,保证车间整体运行安全;在智能城市交通中,模拟真实的道路环境,恢复交通事故,使交通状况清晰高效,能够快速准确地进行城市交通管理。最后,我们对数字孪生和人工智能的未来进行了展望,希望能为今后相关领域的研究提供参考。
9月23日,Digital Twin发表了第一篇论文“数字孪生数据-方法与关键技术”。这篇文章由中国、澳大利亚、法国、瑞典、新加坡等5个国家学者合作完成,针对数字孪生理论与应用不断拓展与升级过程中出现的数据全面获取、深度挖掘、充分融合、实时交互、迭代优化、通用普适及按需使用新需求,探索建立了一套数字孪生数据构建与处理准则,在相关准则指导下研究了数字孪生数据“获取-存储-交互-关联-融合-演化-服务化”理论方法,并建立了面向数字孪生数据的关键技术体系。相关工作为数字孪生数据研究与应用提供理论与方法参考。
2021年10月14日上线论文“数字孪生环境下基于神经网络和机器视觉的数据采集方法研究”。这篇文章由郑州轻工业大学李浩教授团队完成。这篇文章提出了一种改进的基于多层神经网络和机器视觉的数据采集方法,用于满足数字孪生环境下物理设备虚实同步要求的物理实体位置、姿态和运动等状态信息采集,文章首先回顾了虚实同步要求下的数据采集方法、基于机器视觉的目标识别和定位,以及神经网络算法的相关研究现状;其次,阐述了基于数字孪生环境下基于神经网络和机器视觉的数据采集方法步骤及其理论和计算过程;最后,给出应用案例实验和实验结果分析。相关工作为满足数字孪生所要求的物理世界和信息世界的智能互联与交互融合提供了技术参考,是保证数字孪生模型高保真性的基础之一。
2021年11月11日上线论文“智能制造背景下由数字孪生驱动的制造复杂性管理”。这篇文章由新南威尔士大学刘昂教授团队完成。这篇文章为制造业的复杂性管理提出了一种由数字孪生驱动的新范式。该范式依托于数字孪生(1)实时数据收集及监测(2)识别、诊断、及预测制造复杂性(3)强化人机交互的三个关键服务使复杂性管理更加自治、可分析、及全面。同时,这也是关于数字孪生的研究中少有的将其向设计领域的扩展。文章首先介绍了制造复杂性的概念与来源,通过探讨日益增长的复杂性挑战与智能制造的几个关键痛点,引申出数字孪生对于复杂性管理在自动化、数字化、可分析化、协同化等方面的价值与潜力。而后,文章展现并阐释了依托于上述数字孪生三大服务来针对由产品设计、生产线、及供应链产生的复杂性的管理新范式。为进行更详细清楚的说明,文章以飞机制造中的不同生产场景为案例解释了该范式的应用。最后,文章在总结了范式核心内容及创新性价值的同时,也阐明了未来针对该范式在工业环境中落地及对数字孪生系统的复杂性管理的后续工作及挑战。
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本工程为单缆无源系统,将为大楼提供全面无线通信信号覆盖,所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
基于高度自动化的物流、仓储及柔性加工制造能力基础上,以建设产线主控系统为核心,与上下层信息系统 高度集成、协同的智能信息化管理平台。通过车间产线管控系统的建设,实现数字化工厂车间协同运营,让生产变得更有序、可控。使增材中心能够对订单实现快速响应、高效协同、快速交付高质量产品的能力,同时,促进智能化增材制造全产业的链协同发展。 n 提高产线自动化程度 n 提升车间整体运行可靠性 n 提升车间生产执行管理能力 n 生产全过程可视化 n 提升设备的精细化管理 n 加强车间能耗分析管控 n 生产运营一体化分析展示
中服云DTU是一款专门为自动化,信息化,物联网等应用而开发的高性价比物联网网关,具有透传、边缘采集,数据定时上报,数据变化上报,远程反控制等功能。
将企业大量、重复财务核算从企业个体中抽出集中到一个新的自主业务单元(共享服务中心SSC),共享服务中心通过市场化运营机制提供计费服务,设有专门的管理机构,目的是提高效率、创造价值、节约成本以及提高对客户服务的质量。
为解决光伏电站和风电场的弃光、弃风问题,拟配置储能系统用于实 现削峰填谷,提高风电场的发电量创造经济效益,也可用于跟踪计划出力 曲线。 削峰填谷 工作模式1:风力/光伏发电输出功率受限时,将多余能量存入储能电池; 工作模式2:风力/光伏发电输出功率不受限时,将储能电池能量输出电网。
储能项目资源 工商业储能项目将结合分布式光伏及可控负荷形成虚拟电厂, 因此建议储能项目资源应偏向经济发达城市负荷聚集区,可 考虑在储能项目集中区储备一定规模的分布式光伏及充换电 站项目资源
数字技术是与电子计算机相伴相生的科学技术,它能 够将图像、文字、声音、视频等信息转化为可被电子 计算机识别的数据,并对其进行运算、加工、存储、 传送、还原和利用。5G 移动通信、物联网、云计算、 大数据、人工智能和区块链等数字技术正深刻影响全 球经济社会发展变革,也是工业节能降碳不可或缺的 重要手段。 工业行业是碳排放大户从碳排放量看,能源生产与转 换、工业、交通运输、建筑领域碳排放占全社会碳排 放比重分别为44%、34%、8%和7%,共占93%。
制定“互联网+”行动计划,推动移动互联 网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合,促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展,引导互联 网企业拓展国际市场。”
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