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工业节能的数据驱动模型严重依赖传感器数据、实验数据和基于知识的数据。这项研究表明，人们在建立数据驱动模型方面投入了太多的研究精力，而没有考虑到如何确保工业数据的质量。此外，工业 4.0 的真正挑战在于数据通信和基础设施问题，而不是开发建模技术。全面审查了当前的工业节能方法和数据基础设施，以展示为该行业提供更准确、更有效的数字孪生基础设施的潜力。随着 5G 发展、物联网 (IoT) 标准化、人工智能 (AI) 和区块链 3.0 利用等支持技术的进一步发展，该行业向基于数字孪生的方法过渡只是时间问题。全球政府的努力和政策已经倾向于利用更好的工业能源效率和节能。这为基于数字孪生的节能系统在工业中的发展提供了光明的未来。预见到一些潜在的挑战，本文还讨论了研究人员和工业家之间的共生关系对于从传统工业向基于数字孪生的节能工业转型的重要性。这项工作的新颖之处在于将当前的工业节能背景扩展到工业 4.0 的尖端技术。此外，这项工作建议标准化和模块化工业数据基础设施以实现智能节能。这项工作还为寻求实施先进节能系统的研究人员和工业家提供了简明的指南。
工业数据驱动节能的最新进展
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