.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，建模关注于模型的保真度，数字可视化的发展，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，三维可视化数字孪生，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，数字可视化，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。在产品的制造阶段，利用数字孪生可以加快产品导入的时间，提高产品设计的质量、降低产品的生产成本和提高产品的交付速度。产品阶段的数字孪生是一个高度协同的过程，通过数字化手段构建起来的虚拟生产线，将产品本身的数字孪生同生产设备、生产过程等其他形态的数字孪生高度集成起来，实现如下的功能：生产过程：在产品生产之前，就可以通过虚拟生产的方式来模拟在不同产品、不同参数、不同外部条件下的生产过程，实现对产能、效率以及可能出现的生产瓶颈等问题的提前预判，加速新产品导入的过程;数字化产线：将生产阶段的各种要素，如原材料、设备、工艺配方和工序要求，通过数字化的手段集成在一个紧密协作的生产过程中，并根据既定的规则，自动的完成在不同条件组合下的操作，实现自动化的生产过程；同时记录生产过程中的各类数据，为后续的分析和优化提供依据。关键指标监控和过程能力评估：通过采集生产线上的各种生产设备的实时运行数据，实现全部生产过程的可视化监控，并且通过经验或者机器学习建立关键设备参数、检验指标的监控策略，对出现违背策略的异常情况进行及时处理和调整，实现稳定并不断优化的生产过程。随着物联网技术的成熟和传感器成本的下降，很多工业产品，从大型装备到消费级产品，都使用了大量的传感器来采集产品运行阶段的环境和工作状态，并通过数据分析和优化来避免产品的故障，改善用户对产品的使用体验。这个阶段的数字孪生，可以实现如下的功能：远程监控和预测性维修：通过读取智能工业产品的传感器或者控制系统的各种实时参数，构建可视化的远程监控，并给予采集的历史数据，构建层次化的部件、子系统乃至整个设备的健康指标体系，并使用人工智能实现趋势预测；基于预测的结果，对维修策略以及备品备件的管理策略进行优化，降低和避免客户因为非计划停机带来的损失；数字孪生体技术在制造业中的快速发展和应用，不仅改变了制造企业的传统生产方式，也推动企业管理模式、***形态的重构。数字孪生体技术在制造业发展应用过程中主要体现了如下特点：一是镜像在产品甚至是生产线和工厂正式制造、建造之前，数字城市可视化，就可以通过数字化设计、模拟和出实体，输出3D、全息影像等形式的设计图纸和制造手册。分析过程形成了完整的产品数字化虚拟档案，不仅仅包括产品的结构和功能，还包括了材料、工艺和流程，是制造材料、制造过程、制造结果三位一体的数字化信息集成，不仅仅是制造现状的描述和记录，还可以实现质量问题源头的追溯，例如某个电容是用在哪块电路板，还可以实现情景再现，例如模拟微型涡喷发动机的生产工艺流程规范是否科学以及运行效果是否达标等。二是动态映射传统的数字化制造技术主要停留在镜像阶段，没有实现制造过程中以及投入使用后，实体与虚体之间的数据交互。随着IoT技术的深入，通过实时智能传感和监测，可以到制造实体变化的动态信息，及时反馈到孪生虚体中进行记录和修正，通过计算和验证，降低风险减少误差，通过动态调整、虚实同步，实现产品全生命周期的相互孪生、共同成长。三是质量预测通过产品全生命周期大数据的积累和机器深度自主学习等技术的应用，及时发现制造环节和使用环节的错误和痛点，在孪生虚拟体上进行调整和验证，有效评估和提升产品质量管理水平，降低企业研发成本和生产成本。数字可视化-三维可视化数字孪生-凌岳网络科技(诚信商家)由南京凌岳网络科技有限公司提供。南京凌岳网络科技有限公司坚持“以人为本”的企业理念，拥有一支高素质的员工***，力求提供更好的产品和服务回馈社会，并欢迎广大新老客户光临惠顾，真诚合作、共创美好未来。凌岳网络科技——您可信赖的朋友，公司地址：建邺区嘉陵江东街18号1栋19层凌岳科技，联系人：顾经理。)