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工业流程依靠传感数据进行决策、风险评估和绩效评估。从收集的数据中提取可操作的见解需要一个能够确保可信数据传播的基础设施。为了使物理数据可信，需要通过具有重叠视野的多个传感器源进行交叉验证。然后可以将交叉验证的数据存储在区块链上，以保持其完整性和可信度。一旦可信数据记录在区块链上，产品生命周期事件就可以输入数据驱动系统，以进行流程监控、诊断和优化控制。在这方面，可以利用数字孪生 (DT) 从数据中得出智能结论，通过识别故障并在关键事件发生前推荐预防措施。在工业用例中使用区块链为 DT 赋能，可以解决数据存储库分散、数据传播不可信以及预测性维护需求等关键挑战。在本次调查中，我们在强调使用基于区块链的 DT 的主要优势的同时，全面回顾了基于区块链的 DT 的最新研究成果。基于当前的研究趋势，我们讨论了一个值得信赖的基于区块链的 DT 框架。我们强调了人工智能 (AI) 在基于区块链的 DT 中的作用。此外，我们讨论了区块链支持的当前和未来的研究和部署挑战
基于区块链的数字孪生：研究趋势、问题和未来挑战
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