复杂系统管理需求:随着产品复杂度增加(如智能汽车、智能制造生产线),传统方法难以满足设计、监控和维护需求,数字孪生成为优化效率、降低风险的关键工具。
成本与效率压力:企业需要减少物理原型测试成本,通过虚拟仿真快速迭代产品设计。
预测性维护:在制造业、能源等领域,数字孪生能够提前预测设备故障,避免停机损失。
可持续发展:通过模拟不同场景(如能源消耗、环境影响),数字孪生助力实现绿色制造和碳中和目标。
用户可自定义图表、自定义数据、自定义界面,根据不同的业务应用场景自主编辑定义。提供用户所想的自定义编辑工具、界面风格元素、源数据的来源及计算方式等。
平台提供各式各样的3D模型,用户根据自身业务场景需要进行选择使用。根据实际的业务场景构件三维场景,将场景可视化,使得真实世界的数据在虚拟场景中得到具象化。
工业物联网(IIoT)与传感器技术:工业4.0时代,传感器、物联网(IoT)和边缘计算的普及使得实时数据采集成为可能,为数字孪生提供了数据基础。
大数据与云计算:海量数据的存储、处理和分析能力大幅提升,使得复杂系统的实时建模和动态更新成为现实。
人工智能与机器学习:AI算法能够从历史数据中学习规律,优化数字孪生模型的预测能力,并实现自主决策。