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***，圖1c描述了產(chǎn)品和制造系統(tǒng)的數(shù)字孿生的整體架構(gòu)，它為三維數(shù)字孿生模型添加了數(shù)據(jù)和服務(wù)。此外，物理進(jìn)程和虛擬進(jìn)程在整個生命周期中交替執(zhí)行，如圖1c的外圈所示。孿生模型用于支持虛擬仿真，優(yōu)化，從而以更低的成本和更高的效率實現(xiàn)產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)、測試和優(yōu)化。此外，孿生模型不斷豐富，修改和更新。雖然這些概念模型在框架方面有所不同，但它們都旨在利用超逼真的模型，豐富的數(shù)據(jù)和實時交互為特定對象提供某些服務(wù)。

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在制造流程中，Priyanka等人將數(shù)字孿生與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合，以預(yù)測石油管道系統(tǒng)的風(fēng)險概率，并評估其剩余使用壽命。 在離散制造業(yè)中，為減少不確定性和不可預(yù)測事件對調(diào)度的影響。

除了數(shù)據(jù)挖掘，人工智能還可以在數(shù)字孿生實施過程中應(yīng)用于其他方面?？紤]到車間計算能力的局限性，人工智能可以幫助解決優(yōu)化分配計算資源的問題。此外，人工智能可以體現(xiàn)在邊緣硬件中，**減少數(shù)據(jù)傳輸量，更好地滿足數(shù)字孿生的時效性要求。**近一些基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和大型語言模型的產(chǎn)品，如ChatGPT，可能會為數(shù)字孿生提供更多的可能性。

另一個重要的考慮因素是全面性，這是指在互動過程中考慮了多少元素和聯(lián)系。 當(dāng)前的應(yīng)用通常集中在物理和虛擬空間之間的交互，或者人與機(jī)器之間的交互。然而，我們認(rèn)為，還應(yīng)考慮其他互動。 在虛擬空間和物理空間中存在著許多子元素，這些子元素之間也需要進(jìn)行交互，包括虛擬元素（如模型、數(shù)據(jù)和服務(wù)）之間的交互和物理元素（如人、機(jī)、物料、方法和環(huán)境）之間的交互，這需要用戶和研究人員更多的關(guān)注。通過***的交互，可以提高模型的準(zhǔn)確性、數(shù)據(jù)的價值和服務(wù)質(zhì)量。湖南數(shù)字孿生建模售價。

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在某些情況下，小數(shù)據(jù)可以比大數(shù)據(jù)有用。高質(zhì)量的小數(shù)據(jù)集對于特定的工業(yè)服務(wù)比來源不明的大型觀測數(shù)據(jù)更有意義。此外，大數(shù)據(jù)在評估不確定性方面的表現(xiàn)相對較差。

分析了小數(shù)據(jù)條件下模型誤設(shè)定和不確定度的危險性，為校正不確定度提供了依據(jù)。忽視小數(shù)據(jù)也可能造成大數(shù)據(jù)的偏差。大數(shù)據(jù)通常在發(fā)現(xiàn)規(guī)則方面具有更好的性能，但在不可察覺的變化方面表現(xiàn)相對較差。因此，比較好將小數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)方法的優(yōu)勢和局限性整合到混合方法中，以支持更好的工業(yè)服務(wù)。而且，在獲取大數(shù)據(jù)和小數(shù)據(jù)的過程中，也要認(rèn)真評估數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)分析的策略。 綜合數(shù)字孿生服務(wù)熱線