凌岳网络科技(图)-数字可视化技术-数字可视化

随着时代的发展，工业4.0概念以及中国实施制造强国战略个十年的行动纲领《中国制造2025》的出台，工业领域的传统工作模式受到了巨大的挑战，尤其是在确保盈利能力和长期生存能力方面，化工、电力、交通、制造等行业的业主面临着的挑战。

以低成本实现数字孪生智能工厂安全、可持续生产、运营、维护和管理，需要快速获取与工厂实际状态一致的基础数据，建立数字孪生智能工厂是实现这一目标的手段。数字孪生智能工厂是以数据为基础的信息管理平台；是一个以工厂设备基础数据为的数据仓库。

不仅仅是一个数据集成的平台，更是一个信息浏览的端口和项目数据移交的工具，为工厂的日常运营、维护、扩建和检维修项目提供了完整、准确和可信的基础数据。

数字孪生智能工厂管理平台对企业智能工厂地形地貌、建筑、车间结构、设施设备等几何建模，直观、真实、地展示各种设施、设备形状及生产工艺的***关系，设施、设备的分布和拓扑情况。使用户在电脑上就可以浏览整个企业现场，如同亲临现场。同时系统将装置模型与实时、档案等基础数据绑定在一起，实现设备在三维场景中的快速***与基础信息查询。

数字孪生智能工厂管理平台建立设备台账及资产数据库，并和三维设备绑定，实现设备台账的可视化及模型和属性数据的互查、双向检索***，从而实现三维可视化的***，使用户能够快速找到相应的设备，以及查看设备对应的现场位置、所处环境、关联设备、设备参数等真实情况。

数字孪生智能工厂管理平台采用可视化智能机器人巡检，巡检任务从制定、分配、下发、接收、执行、考核等全部工作都可以远程控制、无线实时同步，数字可视化技术，从而实现巡检过程可视化、简捷化、规范化、智能化管理，使用户及时发现设施缺陷和各种安全隐患。按照巡检工作的程序，三维可视化数字孪生，动态地收集和管理相应的数据，强化巡检计划的监控力度，提升巡检工作的管理水平。监控人员通过实时监控功能，可以掌握当前机器人的状态，实时位置和巡检信息，也可以查看任意一天或一段时间的历史轨迹，并可动态回放历史轨迹。

.数字孪生解决的“不确定” 环境中的问题，即，数字孪生体用于解决传统机理模型无法解决的非线性、不确定性问题，数字可视化，数字孪生技术可以与机器学习、深度学习构成一个不断进化的系统。

其实在上图中我们看到两种数字优化，一种模型驱动（Model-Driven），一种数据驱动（Data-Driven），即我们可以将机理模型与/或强化学习构建一个适合工业应用的优化方法包。

建模与数字孪生关注点不同，数字可视化，建模关注于模型的保真度，即，是否能够准确的还原物理对象的特性与状态，而数字孪生技术则关注于动态中的变化关系。

其实个性化本身就是提高了不确定性，这是一个大的不确定性环境，另一个是对实体对象描述和测控中的不确定性，因为在精细的系统也有干扰、不可测量或不易测量（成本过高）的变量，而传统意义上模型无法进行测量验证的又恰恰是学习可以擅长解决的问题吗？

因此它大的意义正是应对个性化、解决不确定性环境中的问题，而今天的时代，一方面需求导致更多这样的问题，另一个是指工具、方法也同样提供了一定的外在条件。