国双技术全景

TECHNOLOGY PANORAMA

概念解析


数字孪生指在信息化平台内模拟物理实体、流程或者系统,类似实体系统在信息化平台中的数字化映射。借助于数字孪生,可以在信息化平台上了解物理实体的状态,甚至可以对物理实体里面预定义的接口组件进行控制。在物联网领域,数字孪生是指通过集成物理反馈数据,并辅以人工智能、机器学习和软件分析,在信息化平台内创建一个数字化模拟。这个模拟会根据反馈,随着物理实体的变化而自动做出相应的变化。理想状态下,数字孪生可以根据多重的反馈源数据进行自我学习,从而几乎实时地在数字世界里呈现物理实体的真实状况。数字孪生的反馈源主要依赖于各种传感器,如压力、角度、速度传感器等。数字孪生的自我学习(或称机器学习)除了可以依赖于传感器的反馈信息,也可以是通过历史数据,或者是集成网络的数据学习。后者常指多个同批量的物理实体同时进行不同的操作,并将数据反馈到同一个信息化平台,数字孪生根据海量的信息反馈,进行迅速的深度学习和精确模拟。

 

数字孪生可以应用在各种行业对核心设备、流程的使用进行优化,并简化维护工作。


国双优势

1)设备全周期管理:支持设备树状层级管理,对设备的规划、设计、制造、选型、购置、安装、使用、维护、维修、改造、更新直至报废的全过程进行管理,进一步达成设备寿命周期费用最经济、设备综合产能最高的理想目标;

2)规则引擎:基于FaaS理念构建可编程规则引擎,包含Filter、Processor、Action、Connector、Stream Computing、AI等类型的内置算子,通过拖拉拽的方式进行实时处理流程的编排;

3)可视化展示:内置2D-3D可视化组件,快速构建基于2D/3D模型的工艺流程,结合数据驱动、AI模型所见即所得的进行数字孪生的展现和操作;

4)边缘计算:基于边缘融合的理念构建边缘计算平台,通过一套云原生平台适配不同的边缘计算场景,边缘端弱网络情况下可以实现边缘自治。边缘规则链同样可以拖拽的方式进行采集、计算、传输等算子的编排,满足就近计算的需求。

5)闭环模型:不论云端AI模型,还是边缘的AI模型,均可以通过数据的迭代,定期模型训练、下发,形成自主学习能力的闭环模型,具备更全面的分析和预测能力


应用场景:

1)工业领域:展示生产实时状态及关键运营绩效信息,实现生产全面集中实时管控。通过诊断模型、预测模型等工业知识算法实现故障预测、寿命预测、能耗预测等大数据综合分析。包含设备的运行监控和智能运维 、工厂运行状态的实时模拟和远程监控 、设备的智能预警和诊断 、设备的就近计算。

2)能源领域:打破数据孤岛,实现不同领域数据的交叉与融合,打造数据互联互通、有序整合和综合应用的智慧园区和智慧城市等场景。包含智慧城市/园区大脑、智慧交通管理、智能环保管理、智能安防管理等。


演进路线

  • 2019年

    工业互联-数字孪生首先应用于国双CPS (Cyber-Physical System,工业互联基础平台)。同年应用于国双工业互联网平台Gridsum COMPaaS与Prophet(数据挖掘工具箱),服务于工业、交通、农业等行业客户。




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