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SECURE键的生命周期管理逻辑磁带库
与SKLM一起使用KMIP的主要优点之一是管理来自不同供应商的各种客户。KMIP的标准化允许SKLM与任何符合KMIP的设备或应用程序无缝工作，从而降低了在异质IT环境中管理密钥的复杂性。KMIP和SKLM共同努力，提供既可以互操作又可扩展的全面且安全的关键管理解决方案，从而满足现代企业环境的需求。
关于人工智能 (AI) 在医药产品生命周期中的应用的反思论文
2 法规 (EU) 2017/745 和法规 (EU) 2017/746 仅适用于人类药品。 3 请参阅 MDCG 2019-11 关于法规 (EU) 2017/745 (MDR) 和法规 (EU) 2017/746 (IVDR) 中软件资格和分类的指南（链接）以及关于软件作为医疗器械分类的信息图（链接）
美国陆军系统生命周期管理标准分析：初步调查
许多机构，包括美国国家标准与技术研究所 (NIST)、美国国防部 (DoD)、欧洲国防部，以及最近的供应商和最终用户社区，都已经认识到 PLM 各个阶段和功能之间互操作性的重要性。NIST 于 1999 年委托进行的一项研究估计，工程数据互操作性不完善每年至少会给美国汽车供应链成员带来 10 亿美元的损失。到目前为止，这些成本中最大的部分是用于修复或重新输入下游应用程序无法使用的数据文件的资源。这与陆军对任何给定武器系统及其组件的生命周期后勤支持成本相当。正如美国政府会计办公室为国防部撰写的一份报告所述，运营和支持成本约占武器系统总生命周期成本的 60-70%。许多当前的地面武器系统将继续服役 20-30 年。陆军需要能够在生产后支持系统，同时降低可持续性成本。陆军面临的 PLM 挑战是实施标准和协议，使旧系统和未来的技术创新能够无缝互操作。为了履行职责，陆军致力于建立单一陆军后勤企业 (SALE) 框架。SALE 旨在纠正陆军后勤信息管理中长期存在的问题
SoS 架构 - 在生命周期早期识别架构、工程和能力挑战
无担保。本卡内基梅隆大学和软件工程学院材料按“原样”提供。卡内基梅隆大学不对任何事项做任何明示或暗示的担保，包括但不限于对用途适用性、适销性、排他性或使用材料所获得的结果的担保。卡内基梅隆大学不对专利、商标或版权侵权做任何担保。
回顾电气设备生命周期管理的数字孪生技术应用
摘要：数字孪生是电力行业数字化转型的新兴技术之一。许多现有研究表明，数字孪生的广泛应用将推动行业迈向一个新的发展水平。本文广泛概述了数字孪生技术在解决现代电力系统问题的工业应用经验，特别关注高压电力设备生命周期管理任务。后一项任务勾勒出数字孪生在电力行业应用最有前景的领域之一，因为它需要深入分析工艺过程动态，并开发涵盖数字孪生技术所有潜在优势的物理、数学和计算机模型。目前，在评估和预测高压电力设备技术状态的问题上缺乏可靠的数据。在现代电力系统中使用数字孪生技术将允许聚合来自各种真实对象的数据，并通过实施人工智能方法实现大数据收集和处理的自动化，最终使管理电力设备的生命周期成为可能。本文仔细研究了数字孪生创建的工业经验，并考虑了最大的电气设备制造商提出的技术解决方案。考虑并讨论了数字孪生的分类、它们在电力行业应用的示例和主要特征，包括管理高压电气设备生命周期的问题。
促进太阳能光伏生命周期成本和绩效的研究和发展优先级
致谢我们要承认我们技术审查小组成员的贡献：Alex Au（NexTracker）；托德·巴纳姆（Linton Crystal）； Kirt Johnson（Rec Silicon）； Brian Lynch（美国LG电子）；大卫·奥卡瓦（David Okawa）（SunPower Corporation）；达娜·奥尔森（DNV）；斯科特·斯蒂芬斯（Clearway Energy）；和Dirk Weiss（第一个太阳能）。我们还要感谢Henry Hieslmair（DNV）在PV模块可靠性方面的有见地的合作。最后，从NREL内部，我们真诚地感谢Nick Grue和Jane Lockshin使用可再生能源电位（Rev）模型，Billy Roberts的电平统计成本的贡献，用于电力图的平均成本，Jonathan Ho的乔纳森HO对美国PV部署风景和Alfred Hicks of Alfred Hicks的持续不可思议。
TÜV SÜD 利用数字孪生实现生命周期成功
Autodesk、Revit、Naviswork 和 BIM 360 是 Autodesk, Inc. 及其子公司和/或附属公司在美国和/或其他国家/地区的注册商标或商标。所有其他品牌名称、产品名称或商标均属于其各自的所有者。Autodesk 保留随时更改产品和服务、规格和定价的权利，恕不另行通知，并且对本文档中可能出现的印刷或图形错误不承担任何责任。© 2019 Autodesk, Inc. 保留所有权利。
没有完整的生命周期评估，对于数字基础设施的可持续决策
这种对碳排放建模的整体方法可确保在生命周期的每个阶段整合可持续性考虑因素，从而使数字资产所有者能够做出前瞻性，数据驱动的决策，这些决策不仅满足监管要求，而且还将其定位为向低碳经济过渡的领导者。图2提供了两种不同网络技术的生命周期碳排放的说明性比较，并探讨了三种替代方案，即：基线场景反映了设备寿命，乡村电力组合，碳排放因子等方面的一组标准参数。;一种情况，反映了某些国家在某个时间点之前在电力组合中获得更高份额的可再生能源的承诺；考虑到更大的设备耐用性和寿命对碳排放的影响的情况。
关于在药品生命周期中使用人工智能 (AI) 的反思论文草案
2 法规 (EU) 2017/745 和法规 (EU) 2017/746 仅适用于人类药物。3 请参阅 MDCG 2019-11 关于法规 (EU) 2017/745 (MDR) 和法规 (EU) 2017/746 (IVDR) 中软件资格和分类的指南 (链接) 以及关于将软件归类为医疗器械的信息图 (链接)
制造：通过数据驱动的材料科学提高耐用性，轻巧和生命周期优化
汽车行业正在朝向可持续和高性能材料的范式转变，这是由于需要提高燃油效率，降低碳排放和增强的车辆耐用性而驱动的。先进的材料创新，包括轻型合金，高强度复合材料和基于生物的聚合物，正在改变汽车设计和制造。由人工智能（AI）和机器学习（ML）提供支持的数据驱动材料科学的整合正在加速材料发现，性能优化和生命周期评估。本研究探讨了可持续材料在汽车制造中的作用，重点是它们对轻巧，结构完整性和可回收性的影响。关键重点是用于材料选择的AI增强预测分析，从而实现了机械性能，耐腐蚀性和热稳定性的实时优化。此外，数字双胞胎模型在各种操作条件下促进了对物质行为的深入模拟，从而确保了长期的性能和安全性。采用智能制造技术，例如增材制造和高级涂料，进一步提高了材料效率和可持续性。此外，这项研究强调了循环经济原则在材料生命周期管理中的重要性，解决了可回收性，再制造和减少废物的策略。创新材料的案例研究，包括碳纤维增强的聚合物，铝 - 含量合金和石墨烯增强复合材料，在减轻体重和耐用性方面表现出显着的进步。通过利用数据驱动的见解，AI驱动的材料信息学和生命周期优化策略，汽车行业可以实现更大的可持续性而不会损害绩效。本研究对不断发展的材料格局进行了全面分析，为未来趋势，挑战以及计算建模在下一代汽车制造中的作用提供了见解。