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以人为本的工业数字孪生
摘要：近十年出现了高度自主、灵活、可重新配置的信息物理系统。通过使用高保真模拟，包括数字孪生（与真实资产相连的虚拟表示），该领域的研究得到了加强。数字孪生已用于过程监督、预测或与物理资产的交互。虚拟现实和增强现实增强了与数字孪生的交互，而以工业 5.0 为重点的研究正在随着数字孪生中人为因素的参与而发展。本文旨在回顾以人为本的数字孪生 (HCDT) 及其支持技术的最新研究。使用 VOSviewer 关键字映射技术进行系统的文献综述。研究了运动传感器、生物传感器、计算智能、模拟和可视化工具等当前技术，以在有前景的应用领域开发 HCDT。针对不同的 HCDT 应用形成了特定领域的框架和指南，突出工作流程和期望结果，例如 AI 模型的训练、人体工程学的优化、安全策略、任务分配等。根据机器学习要求、传感器、接口和人类数字孪生输入的标准，创建了有效开发 HCDT 的指南和比较分析。
数字孪生 - 技术趋势
由于数字孪生集成了通过物联网传感器提供的实时数据，因此其应用存在多种用例。组织可以将该技术应用于其可销售产品，将其转变为互联产品，从而能够从设计阶段到向客户提供的服务执行产品生命周期管理 [1]。制造商还可以通过在生产过程中连接端到端流程来受益。数字孪生可以提供提供新产品即服务业务模式的能力。这样做还允许数字孪生从数据驱动的模拟模型转变为财务会计和规划工具。在企业架构的背景下，架构师可以为组织创建 EA 蓝图作为数字孪生。
地球的数字孪生
“人类世”一词指的是由人类活动塑造的地质时代，它带来了影响地球系统各个部分的全方位可持续发展挑战。与此同时，近几十年来，我们对地球的认识和理解显著增加。此外，通过数字信息技术的进步，我们可以开始结合地球系统数据和模型，生成真实地球的高精度数字表示，即数字孪生。数字孪生 (DT) 可用于通过改变不同因素、预示预期变化和评估其后果来探索各种人类发展情景。这可以作为决策支持系统提供重要信息，为未来发展提供信息，确保人类繁荣，同时最大限度地减少人类干预对自然环境的负面影响。目标是创建一系列应用数字孪生，利用各种模型、地球系统数据集、预测系统和预报，作为科学、决策者和公众参与的工具。
以人为本的数字孪生
传统的人行道研究侧重于大规模人行道可步行性的定量分析，无法捕捉环境与个体因素之间的动态相互作用。城市数字孪生秉承“科技向善”的理念，寻求以人工智能为基础的方法来将人类与数字中介技术结合起来，以增强人类的预测能力。我们采用 GraphSAGE-LSTM，这是一个基于众包数据和计算机视觉的地理空间人工智能 (GeoAI) 框架，以预测人类在人行道上的舒适度。将行人及其与周围建成和未建成环境的相互作用概念化为以人为中心的动态图，我们的模型捕捉到由人类行走的连续运动引起的时空变化，从而使 GraphSAGE-LSTM 具有时空显式性。我们的实验表明，与传统的机器学习模型和两个最先进的深度学习框架相比，所提出的模型的准确率高出 20% 以上，从而增强了城市数字孪生的预测能力。该模型的源代码在 GitHub 上公开共享。
利用数字孪生进行生产创新
物联网 (IoT) 将一切连接到互联网。最近，随着物联网的普及，一项备受关注的技术是“数字孪生”。数字孪生是物理资产、流程或系统的数字复制品。它们在可重复性和可同步性方面不同于传统的模拟。得益于物联网的进步，我们可以更准确、实时地收集现实世界中的信息，从而能够执行更复杂的模拟。例如，在航空航天工业中，数字孪生被用于提高喷气发动机的安全性和维护效率。飞机上安装的传感器会实时收集各种数据，例如飞行数据和发动机运行状态。在虚拟空间中重现飞行过程中发动机的状态，并进行高精度模拟，以实现对运行的监控和预测性维护，以防止发生严重故障。数字孪生还用于开发机身。例如，所有零件和单元都转换为数据，以在虚拟空间中完全再现原型飞机。虚拟原型飞机的试飞可以通过一系列模拟环境来确定试制前需要改进的地方。这将有助于减少试制次数和开发交付周期。如今，数字孪生已经投入实际使用，其引入正在被开发、制造和服务等广泛的行业和部门考虑。特别是制造业，人们寄予厚望，希望有效利用数字孪生来解决劳动力人口减少、熟练工人短缺和提高生产率等问题。
利用数字孪生进行生产创新
物联网 (IoT) 将一切连接到互联网。最近，随着物联网的传播，一项备受关注的技术是“数字孪生”。数字孪生是物理资产、流程或系统的数字复制品。它们在可重复性和同步性方面不同于传统的模拟。得益于物联网的发展，我们可以更准确、实时地收集现实世界中的信息，从而能够执行更复杂的模拟。例如，在航空航天工业中，数字孪生被用于提高喷气发动机的安全性和维护效率。从安装在飞机各个位置的传感器实时收集各种数据，例如飞行数据和发动机的运行状态。飞行过程中发动机的状态在虚拟空间中复制，并进行高精度模拟，以实现对运行的监控和预测性维护，以防止出现严重故障。数字孪生还用于开发机身。例如，所有零件和单元都转换为数据，以在虚拟空间中完全再现原型飞机。虚拟原型机的试飞可以在一系列模拟环境中进行，以确定试产前需要改进的点。这将有助于减少试产次数和开发交付周期。如今，数字孪生已经投入实际使用，其引入正在被开发、制造和服务等广泛的行业和领域考虑。特别是制造业对数字孪生的有效利用寄予厚望，希望它有助于解决劳动力人口减少、熟练工人短缺和生产率提高等问题。
利用数字孪生进行生产创新
物联网 (IoT) 将一切连接到互联网。最近，随着物联网的传播，一项备受关注的技术是“数字孪生”。数字孪生是物理资产、流程或系统的数字复制品。它们在可重复性和同步性方面不同于传统的模拟。得益于物联网的发展，我们可以更准确、实时地收集现实世界中的信息，从而能够执行更复杂的模拟。例如，在航空航天工业中，数字孪生被用于提高喷气发动机的安全性和维护效率。从安装在飞机各个位置的传感器实时收集各种数据，例如飞行数据和发动机的运行状态。飞行过程中发动机的状态在虚拟空间中复制，并进行高精度模拟，以实现对运行的监控和预测性维护，以防止出现严重故障。数字孪生还用于开发机身。例如，所有零件和单元都转换为数据，以在虚拟空间中完全再现原型飞机。虚拟原型机的试飞可以在一系列模拟环境中进行，以确定试产前需要改进的点。这将有助于减少试产次数和开发交付周期。如今，数字孪生已经投入实际使用，其引入正在被开发、制造和服务等广泛的行业和领域考虑。特别是制造业对数字孪生的有效利用寄予厚望，希望它有助于解决劳动力人口减少、熟练工人短缺和生产率提高等问题。
数字孪生的语义微服务框架
摘要：工业信息物理系统中的数字孪生 (DT) 是工业 4.0 的关键支持技术。服务是几乎每个 DT 概念的重要组成部分，但由于没有通用的指导方针，它们的交互通常是特定于实现的。这项工作根据相应文献中确定的应用程序确定了 DT 服务框架的一些基本要求。基于这些要求，提出了一种服务框架架构。该架构利用语义网技术和工作流引擎进行服务编排，以支持满足确定的要求。作为工业过程传感器数据评估的案例研究，提出了一个概念验证实现，展示了所提出的 DT 服务框架架构的可行性和适用性。