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面向地区 |
主要的行业应用场景包括：物联网数据（空气质量、供暖、CO2 水 平等）和实时数据（航班时刻表、人流 量、客流量等），历史数据输入到数字孪生中。 主要用例包括资产管理、设施管理、工作现场 QA/QC 等来自机器可编程逻辑控制器 （PLC)）的输入访问权限（油温、轴的位置）和制造执行系统信息（机器上的工作调度）
三级数字孪生是预测性孪生，利用来自资产、事件、分析的物理数据（实时数据、环境数据、历史数据等）。该级别使用算法预测未来的行为、性能和风险，并提供潜在问题预警。系统可预测复杂设施与设备运行的结果和潜在问题，并做出更好、更明智的决策。
三级数字孪生技术上应该实现：
数据分析（历史数据）
预测性分析/数据外推
使用情况分析（用户行为映射、热图等）
预测性警报/基于趋势的警报
预测性模型和分类器
主要的行业应用场景包括：机器运行障碍预测，例如，飞机备份、警戒线中的瓶颈等
四级数字孪生技术上应该实现：
整合领域知识与知识图
机器学习能力
语义识别、点云分割
计算机视觉
主要的行业应用场景包括：
基于数据和趋势模式的建议响应或行动
更换部件的建议佳断电时间，增加 产品/机器生命周期的行动
两者的区别为
三维可视化提供数字支持虽然三维可视化也可以理解为一种映射和克隆，但它只是一种空间层面的映射，旨在使数据的显示更加直观。如果要实现更深层次的显示，显示的数据从数字孪生数据和算法模型中获得。没有数字孪生数据和算法的支持，就不可能进行更深层次的显示。
在实际数字孪生项目交付中，通常对三维数字模型有以下要求，需要引起注意：
化：模型需要能够准确地反映物理实体或系统的结构、属性、方法和行为，以及与环境的交互。并且，具有足够的细节和精度，以满足不同层次和目标的分析和仿真需求。
标准化：遵循统一的规范和格式，便于三维数字模型在不同平台和系统之间进行共享和交换。模型应该具有良好的可读性、可理解性和可扩展性，以便于后期进行模型资产的修改和更新。
轻量化。模型应尽可能地减少数据量和计算量，以提高运行效率和节省资源。需要采用合适的抽象和简化方法，去除冗余和无关信息，保留模型核心特征。
可视化：模型应该能够通过图形、图像、动画等方式进行直观地展示，以便于用户观察、理解和操作。支持多种视角和尺度的切换，以适应不同场景下模型展示和变换的需求。
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