- 供货总量 : 不限
- 价格说明 : 议定
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.数字孪生解决的“不确定” 环境中的问题，即，数字孪生体用于解决传统机理模型无法解决的非线性、不确定性问题，数字孪生技术可以与机器学习、深度学习构成一个不断进化的系统。
其实在上图中我们看到两种数字优化，一种模型驱动（Model-Driven），一种数据驱动（Data-Driven），数字化系统，即我们可以将机理模型与/或强化学习构建一个适合工业应用的优化方法包。
建模与数字孪生关注点不同，建模关注于模型的保真度，即，是否能够准确的还原物理对象的特性与状态，而数字孪生技术则关注于动态中的变化关系。
其实个性化本身就是提高了不确定性，这是一个大的不确定性环境，另一个是对实体对象描述和测控中的不确定性，因为在精细的系统也有干扰、不可测量或不易测量（成本过高）的变量，而传统意义上模型无法进行测量验证的又恰恰是学习可以擅长解决的问题吗？
因此它大的意义正是应对个性化、解决不确定性环境中的问题，而今天的时代，一方面需求导致更多这样的问题，另一个是指工具、方法也同样提供了一定的外在条件。
当前，数字供应链的扩展、集约、无界协同、无界触达的优势，在遭受冲击严重的国民经济复苏中，发挥了更直观的作用。
并且在此次国家为新基建定向的7大领域中，包括5G建设、大数据中心、人工智能、工业互联网等四大领域，皆直接与数字化供应链建设密切关联。
数字孪生是现实世界实体或系统的数字表示，数字供应链孪生是一类特殊的数字孪生，构建数字供应链孪生体系，实质上是供应链的新基建。
数字孪生供应链能够解决供应链痛点问题，通过数据的采集、数据和数据智能的分享、上下游联动，数字孪生供应链能够实现各环节的优化决策，实现跨环节、跨生态的供应链协同优化，加速行业的融合升级和商业的变革。①全程可视，方便决策;上下游协同，高质量运营保障，数据驱动，数字化，科学决策;
②精益管理，快速响应;
③产品、服务和商业;社会效益，促进物流、供应链、区域、行业和人员的转型升级。
④数字孪生能够提供数据驱动的实时、、匹配供应链全流程以及全局优化的的决策和控制支持。
数字孪生提供数字信息以及可视化信息，帮助设计师、建筑师、工程师和其他相关利益方以的方式直观了解各种结构。通过使用数字孪生，传统分析方法难以辨别的模式可以清晰显现，让你对于如何提洞若观火。
以城市规划为例，数字化，如果获得对交通模式的鸟瞰图以及到毫秒的车流变化和交通信号灯数据，就可以帮助城市规划人员分析交通模式，确定在哪些位置添加新的信号灯或改有信号灯的切换时机。这样的数字孪生还可以帮助他们判断添加新购物中心或办公楼的可行性，或者新增一条高速公路出口匝道是否能缓解市中心的拥堵。
对于无人驾驶汽车，可以将来自传感器的数据与车辆的速度、制动、启动和转弯数据相结合，应用于3D模型，从而了解车辆任何时候的动态。可以将视角拉近到仪表盘，查看那里的视野，也可以在车辆运动时获得不断变化的实时数据指标。使用数字孪生，数字化能力，工程师可以获得单靠数据流送难以把握的深刻见解。
通过工厂的数字孪生，你可能会注意到，如果把某些原材料或机器人放置在离特定机器更近的地方，可以大大缩短生产时间。
简而言之，数字孪生提供了通过监视与分析资产、工艺和工作流程来节省时间与金钱的途径。
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