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World File Search System数字孪生
三个数字孪生 - Rittal
Rolf Lisse 于 2022 年 7 月 1 日被任命为 Cideon Software & Services 的董事总经理。在被任命之前，这位机械工程师曾担任 Cideon 的软件开发和客户支持副总裁多年。他目前正与 Eplan 和 Cideon 的首席执行官 Sebastian Seitz 密切合作，以扩大公司的 CAD、PDM 和 SAP 集成解决方案范围。“我想继续发展我们公司成功的基础，”Lisse 说，他的目标是抓住软件开发和从咨询和客户服务到培训等服务的新趋势。Seitz 对新任董事总经理充满信心：“Rolf Lisse 是一位经验丰富的业务管理专家，他非常了解我们客户的实际需求，并有远见将我们不断发展的解决方案业务提升到新的水平。”
HumanDrive - 数字孪生案例研究
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数字孪生技术挑战与应用
数字孪生 (DT) 是一种新兴技术，近年来，相关案例研究激增，主要集中在各个行业和领域的生命周期管理和预测分析上。该技术能够深入了解任何系统的内部运作、系统不同部分之间的交互以及物理对应物的未来行为，从而为用户和利益相关者提供可操作性。DT 研究和实施在某些领域越来越受欢迎，例如：智慧城市、城市空间、货运物流、医药、工程和汽车行业等。在本文中，我们将跨这些领域以及跨不同集成和成熟度级别分析 DT 概念，目的是展示技术挑战、限制和趋势的整体视图以及特定领域的应用修订。我们不仅探讨了 DT 技术的技术方面，还探讨了其优势、未来研究议程和实施考虑因素。在这项研究中，我们根据查尔斯特大学的指导方针采用了系统文献综述 (SLR) 方法。Higgins 等人。在《Cochrane 干预系统评价手册》[ 1 ] 中，系统评价定义为“旨在收集符合预先指定的资格标准的证据，以回答特定的研究问题。它旨在通过使用明确的系统性来最大限度地减少偏见
数字孪生系统的系统评价...
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。
交通运输行业的数字孪生
数字孪生是实物资产的软件或虚拟表示，目的是使资产更有价值。 期望的结果可以是提高实物资产的可靠性和正常运行时间，更好地了解资产的当前状态、对变化的响应以及改善业务运营。
为柔性制造系统构建数字孪生
1 圣埃斯皮里托联邦大学工业技术系，Av.Fernando Ferrari, 514—Campus de Goiabeiras, Vitória 29075-910, Brazil 2 SENAI 嵌入式系统创新研究所，Av.Luiz Boiteux Piazza, 574, Cachoeira do Bom Jesus, Florianópolis 88032-005, Brazil 3 Department of Exact and Technological Sciences, Santa Cruz State University, Jorge Amado Highway, Km 16, Ilhéus 45662-900, Brazil 4 Department巴斯克大学机械工程系，航空先进制造中心 (CFAA)，Zamudio Tecnologic Park, 48170 Bilbao, Spain 5 圣卡塔琳娜联邦大学机械工程系，制造集成小组 (GRIMA)，Caixa Postal 476， Florianópolis 88040-900，巴西 * 通讯地址：norberto.lzlacalle@ehu.eus (L.N.L.d.L.); j.c.ferreira@ufsc.br (J.C.E.F.)† 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
建筑环境的数字孪生
本文的总体目标是通过借鉴现有的制造业数字孪生 (DT) 研究，为更好地理解建筑环境中的数字孪生 (DT) 范式做出贡献。DT 是一种产品生命周期管理信息构造，已迁移到建筑环境中，而近年来，该主题的研究发展迅速。与早期研究阶段一样，建筑环境中的数字孪生研究有机发展，为成熟的定义和强大的研究框架奠定了基础。由于制造业的数字孪生研究最为发达，本文旨在通过分析制造业文献中报道的数字孪生系统的结构和功能，加深对建筑环境中数字孪生的理解。首先，本文对数字孪生、信息物理系统 (CPS) 和建筑信息模型 (BIM) 进行了全面的回顾和比较。然后，介绍了对数字孪生结构和功能描述的审查和分类结果。本文审查了 54 份学术出版物和行业报告，并详细分析了它们的结构和功能描述。确定了三种结构模型（即概念模型、系统架构和数据模型）和三种功能模型（流程和通信模型）。还审查了 DT 成熟度模型。从审查的描述中，DT 概念模型分为四类（原型、模型 b
数字孪生计算参考模型
4-3-5. 自我................................................................................................................................ 33