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数字孪生系统在智能工厂中用于改进设备预测性维护的系统评价 Fredrick Nnaemeka Okeagu、Chika Edith Mgbemena 纳姆迪阿齐基韦大学工业/生产工程系，P.M.B. 5025，阿乌卡，尼日利亚。 *通讯作者：Chika Edith Mgbemena，纳姆迪阿齐基韦大学，P.M.B. 5025，阿乌卡，阿南布拉州，尼日利亚。电子邮件：ce.mgbemena@unizik.edu.ng 摘要 在生产系统组件的管理和监控中部署智能系统已提高制造车间的质量和生产率。本文系统地评价了数字孪生和其他智能系统在车间设备预测性维护中的应用。许多数据库（例如 Google Scholar、Scopus、IEEE Xplore、Research Gate 和 Science Direct）都用于数据收集。研究表明，数字孪生等智能系统是生产系统中设备预测性维护的有效工具。这已被发现可以提高生产率并减少生产系统的停机时间。该研究重点介绍了在智能工厂中部署数字孪生等智能系统用于设备预测性维护的当前趋势、优势和局限性。关键词：智能系统、制造设备、工业 4.0、智能工厂、维护。
数字孪生系统的系统评价...
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