stringtranslate.com

Цифровой близнец

Цифровой двойник — это цифровая модель предполагаемого или фактического реального физического продукта, системы или процесса ( физический двойник ), которая служит фактически неотличимым цифровым аналогом для практических целей, таких как моделирование , интеграция , тестирование , мониторинг и обслуживание . [1] [2] [3]

Цифровой двойник — это набор адаптивных моделей, которые эмулируют поведение физической системы в виртуальной системе, получая данные в реальном времени для обновления себя в течение своего жизненного цикла. Цифровой двойник реплицирует физическую систему для прогнозирования сбоев и возможностей для изменений, для предписания действий в реальном времени для оптимизации и/или смягчения непредвиденных событий, наблюдая и оценивая систему рабочего профиля. [2] Хотя концепция возникла раньше (как естественный аспект компьютерного моделирования в целом), первое практическое определение цифрового двойника возникло в NASA в попытке улучшить моделирование физической модели космического корабля в 2010 году. [4] Цифровые двойники являются результатом постоянного совершенствования моделирования и проектирования.

В 2010-х и 2020-х годах производственные отрасли начали выходить за рамки определения цифрового продукта, расширяя концепцию цифрового двойника на весь производственный процесс. Это позволяет распространить преимущества виртуализации на такие области, как управление запасами , включая бережливое производство , предотвращение сбоев оборудования, проектирование инструментов, устранение неполадок и профилактическое обслуживание . Таким образом, цифровое двойникование позволяет применять расширенную реальность и пространственные вычисления не только к самому продукту , но и ко всем бизнес-процессам , которые способствуют его производству .

История

Первый цифровой близнец, хотя и не обозначенный как таковой, появился в NASA в 1960-х годах как средство моделирования миссий Apollo . NASA использовало симуляторы для оценки отказа кислородных баков Apollo 13. [5] Более широкая идея, которая стала концепцией цифрового близнеца, была предвосхищена книгой Дэвида Гелернтера Mirror Worlds 1991 года . [6] [7] Концепция цифрового близнеца, которая была известна под разными названиями (например, виртуальный близнец) , была впервые названа «цифровым близнецом» Эрнандесом и Эрнандесом в 1997 году. [8] [9]

Ранняя концепция цифрового близнеца от Гривза и Викерса

Концепция цифрового двойника состоит из трех отдельных частей: физический объект или процесс и его физическая среда, цифровое представление объекта или процесса и канал связи между физическим и виртуальным представлениями. Связи между физической версией и цифровой версией включают потоки информации и данные, которые включают потоки физических датчиков между физическими и виртуальными объектами и средами. Коммуникационное соединение называется цифровым потоком.

Международный совет системных инженеров (INCOSE) утверждает в своей Книге знаний по системной инженерии (SEBoK), что: «Цифровой двойник — это связанная, но в то же время отдельная концепция цифровой инженерии. Цифровой двойник — это высокоточная модель системы, которая может использоваться для эмуляции реальной системы». [10] Развивающаяся инициатива по стратегии цифровой инженерии Министерства обороны США , впервые сформулированная в 2018 году, определяет цифрового двойника как «интегрированное мультифизическое, многомасштабное, вероятностное моделирование готовой системы, поддерживаемое цифровым потоком, которое использует наилучшие доступные модели, информацию датчиков и входные данные для отражения и прогнозирования действий/производительности в течение срока службы соответствующего физического двойника». [11]

Типы

Цифровые близнецы обычно делятся на подтипы, которые иногда включают: прототип цифрового близнеца (DTP), экземпляр цифрового близнеца (DTI) и агрегат цифрового близнеца (DTA). [12] DTP состоит из проектов, анализов и процессов, которые реализуют физический продукт. DTP существует до того, как появляется физический продукт. DTI является цифровым близнецом каждого отдельного экземпляра продукта после его изготовления. DTI связан со своим физическим аналогом на оставшуюся часть жизни физического аналога. DTA является агрегацией DTI, данные и информация которых могут использоваться для опроса о физическом продукте, прогностики и обучения. Конкретная информация, содержащаяся в цифровых близнецах, управляется вариантами использования. Цифровой близнец является логической конструкцией, что означает, что фактические данные и информация могут содержаться в других приложениях.

Характеристики

Технологии цифровых близнецов обладают определенными характеристиками, которые отличают их от других технологий:

Связность

Одной из основных характеристик технологии цифровых двойников является ее связность. Недавнее развитие Интернета вещей (IoT) выдвигает на первый план многочисленные новые технологии. Развитие IoT также выдвигает на первый план развитие технологии цифровых двойников. Эта технология демонстрирует множество характеристик, которые имеют сходство с характером IoT, а именно ее связную природу. Прежде всего, технология обеспечивает связность между физическим компонентом и его цифровым аналогом. Основа цифровых двойников основана на этой связи; без нее технология цифровых двойников не существовала бы. Как описано в предыдущем разделе, эта связность создается датчиками на физическом продукте, которые получают данные, интегрируют и передают эти данные с помощью различных технологий интеграции. Технология цифровых двойников обеспечивает повышенную связность между организациями, продуктами и клиентами. [13] Например, связность между партнерами и клиентами в цепочке поставок может быть увеличена, если позволить членам этой цепочки поставок проверять цифрового двойника продукта или актива. Затем эти партнеры могут проверить статус этого продукта, просто проверив цифрового двойника.

Сервитизация — это процесс, в котором организации добавляют ценность к своим основным корпоративным предложениям посредством услуг. [14] В случае с двигателями, производство двигателя является основным предложением этой организации, затем они добавляют ценность, предоставляя услуги по проверке двигателя и предлагая техническое обслуживание.

Гомогенизация

Цифровые близнецы могут быть далее охарактеризованы как цифровая технология , которая является как следствием, так и средством гомогенизации данных. В связи с тем, что любой тип информации или контента теперь может храниться и передаваться в одной и той же цифровой форме, его можно использовать для создания виртуального представления продукта (в форме цифрового близнеца), тем самым отделяя информацию от ее физической формы. [15] Таким образом, гомогенизация данных и отделение информации от ее физического артефакта позволили появиться цифровым близнецам. Однако цифровые близнецы также позволяют все больше информации о физических продуктах храниться в цифровом виде и отделяться от самого продукта. [16]

Поскольку данные все больше оцифровываются, их можно передавать, хранить и вычислять быстрыми и недорогими способами. [16] Согласно закону Мура , вычислительная мощность будет продолжать экспоненциально расти в ближайшие годы, в то время как стоимость вычислений значительно снизится. Таким образом, это приведет к снижению предельных затрат на разработку цифровых двойников и сделает сравнительно более дешевым тестирование, прогнозирование и решение проблем на виртуальных представлениях, чем тестирование на физических моделях и ожидание, пока физические продукты сломаются, прежде чем вмешиваться.

Другим следствием гомогенизации и разделения информации является то, что пользовательский опыт сходится. Поскольку информация с физических объектов оцифровывается, один артефакт может иметь несколько новых возможностей. [16] Технология цифровых двойников позволяет делиться подробной информацией о физическом объекте с большим количеством агентов, не ограниченных физическим местоположением или временем. [17] В своей белой книге о технологии цифровых двойников в обрабатывающей промышленности Майкл Гривз отметил следующее о последствиях гомогенизации, обеспечиваемой цифровыми двойниками: [18]

Раньше у руководителей фабрик был офис с видом на фабрику, чтобы они могли почувствовать, что происходит на фабрике. С цифровым двойником не только руководитель фабрики, но и все, кто связан с производством на фабрике, могли иметь то же самое виртуальное окно не только на одну фабрику, но и на все фабрики по всему миру. (Grieves, 2014, стр. 5)

Перепрограммируемый и умный

Как указано выше, цифровой близнец позволяет физическому продукту быть перепрограммируемым определенным образом. Кроме того, цифровой близнец также перепрограммируется автоматически с помощью датчиков на физическом продукте, технологий искусственного интеллекта и предиктивной аналитики . [19] Следствием этой перепрограммируемой природы является появление функциональных возможностей. Если мы снова возьмем пример двигателя, цифровые близнецы могут использоваться для сбора данных о производительности двигателя и, при необходимости, для его настройки, создавая новую версию продукта. Кроме того, сервитизацию можно рассматривать как следствие перепрограммируемой природы. Производители могут нести ответственность за наблюдение за цифровым близнецом, внесение корректировок или перепрограммирование цифрового близнеца при необходимости, и они могут предлагать это в качестве дополнительной услуги.

Создание цифровых трассировок

Еще одной характерной чертой, которую можно наблюдать, является тот факт, что технологии цифровых двойников оставляют цифровые следы. Эти следы могут использоваться инженерами, например, когда машина выходит из строя, чтобы вернуться и проверить следы цифрового двойника, чтобы диагностировать, где возникла проблема. [20] Эти диагнозы в будущем могут также использоваться производителем этих машин, чтобы улучшить их конструкции, чтобы эти же самые неисправности происходили реже в будущем.

Модульность

В смысле обрабатывающей промышленности модульность можно описать как проектирование и настройку продуктов и производственных модулей. [21] Добавляя модульность к производственным моделям, производители получают возможность настраивать модели и машины. Технология цифровых двойников позволяет производителям отслеживать используемые машины и замечать возможные области улучшения в машинах. Когда эти машины делаются модульными, с помощью технологии цифровых двойников производители могут видеть, какие компоненты заставляют машину работать плохо, и заменять их более подходящими компонентами для улучшения производственного процесса.

Примеры

Примером цифровых близнецов является использование 3D-моделирования для создания цифровых компаньонов для физических объектов. [22] [23] [24] [25] [26] Его можно использовать для просмотра состояния реального физического объекта, что обеспечивает способ проецирования физических объектов в цифровой мир. [27] Например, когда датчики собирают данные с подключенного устройства, данные датчика можно использовать для обновления копии «цифрового близнеца» состояния устройства в реальном времени. [28] [29] [30] Термин «тень устройства» также используется для концепции цифрового близнеца. [31] Цифровой близнец должен быть актуальной и точной копией свойств и состояний физического объекта, включая форму, положение, жест, статус и движение. [32]

Цифровой двойник также может использоваться для мониторинга, диагностики и прогнозирования для оптимизации производительности и использования активов. В этой области сенсорные данные могут быть объединены с историческими данными, человеческим опытом и обучением флота и моделирования для улучшения результатов прогнозирования. [33] Таким образом, сложные платформы прогнозирования и интеллектуальных систем обслуживания могут использовать цифровых двойников для поиска первопричины проблем и повышения производительности . [34]

Цифровые двойники автономных транспортных средств и их наборы датчиков, встроенные в моделирование дорожного движения и окружающей среды, также были предложены в качестве средства преодоления значительных проблем разработки, тестирования и проверки для автомобильных приложений [35] , в частности, когда соответствующие алгоритмы основаны на подходах искусственного интеллекта , которые требуют обширных наборов данных для обучения и проверки.

Промышленные варианты использования

Обрабатывающая промышленность

Физические производственные объекты виртуализируются и представляются в виде цифровых моделей-близнецов (аватаров), бесшовно и тесно интегрированных как в физическое, так и в киберпространство. [36] Физические объекты и модели-близнецы взаимодействуют взаимовыгодным образом.

Цифровой двойник нарушает все управление жизненным циклом продукта (PLM), от проектирования до производства, обслуживания и эксплуатации. [37] В настоящее время [ когда? ] PLM отнимает очень много времени с точки зрения эффективности, производства, интеллекта, этапов обслуживания и устойчивости в проектировании продукта. Цифровой двойник может объединить физическое и виртуальное пространство продукта. [38] Цифровой двойник позволяет компаниям иметь цифровой след всех своих продуктов, от проектирования до разработки и на протяжении всего жизненного цикла продукта. [39] [13] В целом, отрасли с производственным бизнесом сильно нарушены цифровыми двойниками. В процессе производства цифровой двойник подобен виртуальной копии событий, происходящих в ближайшей перспективе на заводе. Тысячи датчиков размещаются по всему физическому процессу производства, и все они собирают данные из разных измерений, таких как условия окружающей среды, поведенческие характеристики машины и выполняемая работа. Все эти данные непрерывно передаются и собираются цифровым двойником. [39]

Современные способы обслуживания и управления продуктами и активами становятся доступными, поскольку существует цифровой двойник реальной «вещи» с возможностями в режиме реального времени. [40]

Цифровые двойники предлагают большой бизнес-потенциал, предсказывая будущее вместо анализа прошлого производственного процесса. [41] Представление реальности, созданное цифровыми двойниками, позволяет производителям развиваться в направлении предвиденных деловых практик. [37] Будущее производства обусловлено следующими четырьмя аспектами: модульность, автономность, связность и цифровой двойник. [21] Поскольку на этапах производственного процесса наблюдается растущая цифровизация, открываются возможности для достижения более высокой производительности. Это начинается с модульности и ведет к более высокой эффективности производственной системы. Кроме того, автономность позволяет производственной системе реагировать на непредвиденные события эффективным и интеллектуальным образом. Наконец, связность, такая как Интернет вещей , делает возможным закрытие цикла цифровизации, позволяя затем оптимизировать следующий цикл проектирования и продвижения продукта для более высокой производительности. [21] Это может привести к повышению удовлетворенности и лояльности клиентов, когда продукты могут определить проблему до фактической поломки. [37] Кроме того, поскольку затраты на хранение и вычисления становятся менее дорогими, способы использования цифровых двойников расширяются. [39] Проблемы внедрения, такие как интеграция данных , организационные проблемы или проблемы соответствия , могут помешать внедрению цифровых двойников и их преимуществ. [42]

Градостроительство и строительство

Цифровые близнецы преобразуют строительство, создавая динамические цифровые копии физических активов. Они поддерживают мониторинг состояния здоровья, оценку эргономических рисков и прогнозное обслуживание конструкций, таких как мосты и исторические здания. Приложения также оптимизируют энергетические и углеродные показатели зданий. Примеры, такие как порт Вэйхай, подчеркивают их практический успех. Цифровые близнецы полагаются на надежные системные архитектуры и индивидуальные, ориентированные на требования конструкции. Продвинутые модели, такие как LSTM, обеспечивают прогнозные возможности, хотя проблемы в интеграции и масштабировании остаются. [43]

Географические цифровые близнецы были популяризированы в практике городского планирования, учитывая растущий аппетит к цифровым технологиям в движении «Умные города» . Эти цифровые близнецы часто предлагаются в форме интерактивных платформ для сбора и отображения пространственных данных в реальном времени в формате 3D и 4D для моделирования городской среды (городов) и потоков данных в них. [44]

Технологии визуализации, такие как системы дополненной реальности (AR), используются как совместные инструменты для проектирования и планирования в застроенной среде, интегрируя потоки данных от встроенных датчиков в городах [45] и API-сервисы для формирования цифровых близнецов. Например, AR можно использовать для создания карт дополненной реальности, зданий и потоков данных, проецируемых на поверхности столов для совместного просмотра профессионалами в области застроенной среды. [46]

В строительной среде, отчасти за счет внедрения процессов информационного моделирования зданий (BIM), планирование, проектирование, строительство, а также деятельность по эксплуатации и обслуживанию все больше оцифровываются, и цифровые двойники построенных активов рассматриваются как логическое расширение - на уровне отдельного актива и на национальном уровне. Например, в Соединенном Королевстве в ноябре 2018 года Центр цифровой архитектуры Великобритании опубликовал The Gemini Principles [47] , в котором изложены принципы, которыми следует руководствоваться при разработке «национального цифрового двойника». [48]

Один из самых ранних примеров рабочего «цифрового близнеца» был получен в 1996 году во время строительства объектов Heathrow Express в Терминале 1 аэропорта Хитроу . Консультант Мотт Макдональд и пионер BIM Джонатан Ингрэм подключили датчики движения в перемычке и скважинах к цифровой объектной модели для отображения движений в модели. Цифровой объект для заливки был создан для мониторинга эффектов закачивания раствора в землю с целью стабилизации движений грунта. [49]

Цифровые близнецы также были предложены в качестве метода снижения необходимости визуальных осмотров зданий и инфраструктуры после землетрясений путем использования беспилотных транспортных средств для сбора данных, которые будут добавлены в виртуальную модель пострадавшего района. [50]

Здравоохранение

Здравоохранение признано отраслью, которую разрушает технология цифровых близнецов. [51] [38] Концепция цифрового близнеца в отрасли здравоохранения была первоначально предложена и впервые использована в прогнозировании продуктов или оборудования. [38] С помощью цифрового близнеца можно улучшить жизнь в плане медицинского здоровья, спорта и образования, применив более ориентированный на данные подход к здравоохранению. Доступность технологий позволяет создавать персонализированные модели для пациентов, непрерывно корректируемые на основе отслеживаемых параметров здоровья и образа жизни. Это в конечном итоге может привести к виртуальному пациенту с подробным описанием здорового состояния отдельного пациента, а не только по предыдущим записям. Кроме того, цифровой близнец позволяет сравнивать записи отдельного пациента с популяцией, чтобы легче находить закономерности с большой детализацией. [51] Самым большим преимуществом цифрового близнеца в отрасли здравоохранения является тот факт, что здравоохранение можно адаптировать для прогнозирования ответов отдельных пациентов. Цифровые близнецы не только приведут к лучшим решениям при определении здоровья отдельного пациента, но и изменят ожидаемый образ здорового пациента. Ранее «здоровый» рассматривался как отсутствие признаков заболевания. Теперь «здоровых» пациентов можно сравнивать с остальной частью населения, чтобы действительно определить здорового. [51] Однако появление цифрового близнеца в здравоохранении также несет некоторые недостатки. Цифровой близнец может привести к неравенству, поскольку технология может быть недоступна для всех, увеличивая разрыв между богатыми и бедными. Кроме того, цифровой близнец будет выявлять закономерности в популяции, которые могут привести к дискриминации. [51] [52]

Автомобильная промышленность

Автомобильная промышленность была улучшена с помощью технологии цифровых двойников. Цифровые двойники в автомобильной промышленности внедряются с использованием существующих данных для упрощения процессов и снижения предельных издержек. В настоящее время автомобильные конструкторы расширяют существующую физическую материальность, внедряя программные цифровые возможности. [16] Конкретным примером технологии цифровых двойников в автомобильной промышленности является случай, когда инженеры-автомобилестроители используют технологию цифровых двойников в сочетании с аналитическим инструментом фирмы для анализа того, как управляется конкретный автомобиль. При этом они могут предложить включить в автомобиль новые функции, которые могут сократить количество автомобильных аварий на дороге, что ранее было невозможно за такой короткий промежуток времени. [53] Цифровые двойники могут быть созданы не только для отдельных транспортных средств, но и для всей системы мобильности, где люди (например, водители, пассажиры, пешеходы), транспортные средства (например, подключенные транспортные средства, подключенные и автоматизированные транспортные средства) и транспортные потоки (например, транспортные сети, транспортные инфраструктуры) могут обращаться за руководством к своим цифровым двойникам, развернутым на периферийных/ облачных серверах, для принятия решений в реальном времени. [54]

Связанные технологии

Внешние ссылки

Ссылки

  1. ^ Moi, Torbjørn; Cibicik, Andrej; Rølvåg, Terje (2020-05-01). "Цифровой двойник на основе мониторинга состояния крана с шарнирно-сочлененной стрелой: экспериментальное исследование". Engineering Failure Analysis . 112 : 104517. doi :10.1016/j.engfailanal.2020.104517. hdl : 11250/2650461 . ISSN  1350-6307.
  2. ^ ab Хааг, Себастьян; Андерл, Райнер (2018-01-01). «Цифровой двойник – Доказательство концепции». Manufacturing Letters . Industry 4.0 и интеллектуальное производство. 15 : 64–66. doi :10.1016/j.mfglet.2018.02.006. ISSN  2213-8463.
  3. ^ Бошерт, Стефан; Розен, Роланд (2016), Хехенбергер, Питер; Брэдли, Дэвид (ред.), «Цифровой двойник — аспект моделирования», Мехатронное будущее: проблемы и решения для мехатронных систем и их разработчиков , Cham: Springer International Publishing, стр. 59–74, doi :10.1007/978-3-319-32156-1_5, ISBN 978-3-319-32156-1, получено 2024-03-16
  4. ^ Элиза Негри (2017). «Обзор ролей цифрового двойника в производственных системах на основе CPS». Procedia Manufacturing . 11 : 939–948. doi : 10.1016/j.promfg.2017.07.198 . hdl : 11311/1049863 . S2CID  115508540.
  5. ^ Аллен, Б. Данетт (2021-11-03). «Цифровые близнецы и живые модели в НАСА». Digital Twin Summit .
  6. ^ Гелернтер, Дэвид Хиллел (1991). Зеркальные миры: или день, когда программное обеспечение помещает Вселенную в коробку для обуви — как это произойдет и что это будет значить . Оксфорд; Нью-Йорк: Oxford University Press . ISBN 978-0195079067. OCLC  23868481.
  7. ^ «Siemens и General Electric готовятся к Интернету вещей». The Economist . 3 декабря 2016 г. Эта технология позволяет производителям создавать то, что Дэвид Гелернтер, пионер в области компьютерных наук из Йельского университета, более двух десятилетий назад представлял себе как «зеркальные миры».
  8. ^ Лю, Мангнан; Фан, Шуйлян; Дун, Хуэйюэ; Сюй, Цунчжи. «Обзор цифровых двойников о концепциях, технологиях и промышленных приложениях». Журнал производственных систем . 58 : 346–361. doi :10.1016/j.jmsy.2020.06.017 . Получено 2024-11-02 .
  9. ^ Эрнандес, Л.А.; Эрнандес, С. (1997-09-01). «Применение цифровых 3D-моделей в городском планировании и проектировании автомагистралей». Труды WIT по застроенной среде . III конференция по городскому транспорту и окружающей среде в 21 веке. Акваспарта, Италия: WIT Press. стр. 391–402.
  10. ^ «Цифровая инженерия - СЕБОК». www.sebokwiki.org . Проверено 12 декабря 2022 г.
  11. ^ "US DoD Digital Engineering Working Group". Июнь 2018 г. Получено 11 декабря 2022 г.
  12. ^ Гривз, М. и Дж. Викерс, Цифровой близнец: смягчение непредсказуемого, нежелательного поведения в сложных системах , в Трансдисциплинарных перспективах системной сложности , редакторы Ф.-Дж. Кален, С. Флумерфельт и А. Алвес. 2016, Springer: Швейцария. стр. 85-114.
  13. ^ ab Портер, Майкл; Хеппельман, Джеймс (октябрь 2015 г.). «Как интеллектуальные, подключенные продукты трансформируют компании». Harvard Business Review . 93 : 96–114.
  14. ^ Вандермерве, Сандра; Рада, Хуан (зима 1988 г.). «Сервитизация бизнеса: добавление стоимости за счет добавления услуг». European Management Journal . 6 (4): 314–324. doi :10.1016/0263-2373(88)90033-3.
  15. ^ Тилсон, Дэвид; Лютинен, Калле; Соренсен, Карстен (декабрь 2010 г.). «Цифровые инфраструктуры: недостающая программа исследований информационной безопасности» (PDF) . Исследования информационных систем . 21 (4): 748–759. дои : 10.1287/isre.1100.0318. JSTOR  23015642. S2CID  5096464.
  16. ^ abcd Ю, Юнгджин; Боланд, Ричард; Люйтинен, Калле; Майхрзак, Энн (сентябрь–октябрь 2012 г.). «Организация инноваций в цифровом мире». Organization Science . 23 (5): 1398–1408. doi :10.1287/orsc.1120.0771. JSTOR  23252314. S2CID  8913405.
  17. ^ Гривз, Майкл; Викерс, Джон (17 августа 2016 г.). «Цифровой двойник: смягчение непредсказуемого, нежелательного поведения в сложных системах». Трансдисциплинарные перспективы сложных систем . стр. 85–113. doi :10.1007/978-3-319-38756-7_4. ISBN 978-3-319-38754-3.
  18. ^ Гривз, Майкл. "Цифровой двойник: производственное совершенство посредством репликации виртуальной фабрики. Получено из" (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 2019-02-13 . Получено 2019-02-12 .
  19. ^ Гамильтон, Дин (25.08.2017). «В глазах двоится: почему цифровые близнецы IoT изменят облик производства». Networkworld . Получено 23 сентября 2018 г.
  20. ^ Cai, Yi (2017). «Слияние данных датчиков и информации для создания виртуальных машинных инструментов цифровых двойников для киберфизического производства». Procedia Manufacturing . 10 : 1031–1042. doi : 10.1016/j.promfg.2017.07.094 .
  21. ^ abc Розен, Роланд; фон Вихерт, Георг; Ло, Джордж; Беттенхаузен, Курт Д. (2015). «О важности автономности и цифровых двойников для будущего производства». IFAC-PapersOnLine . 48 (3): 567–572. doi : 10.1016/j.ifacol.2015.06.141 .
  22. ^ "Формирование будущего Интернета вещей". YouTube . PTC . Получено 22 сентября 2015 г. .
  23. ^ "On Track For The Future – The Siemens Digital Twin Show". YouTube . Siemens . Получено 22 сентября 2015 г. .
  24. ^ ""Цифровые близнецы" могут принимать решения за нас в течение 5 лет, говорит Джон Смарт". news.com.au . Архивировано из оригинала 24 сентября 2014 года . Получено 22 сентября 2015 года .
  25. ^ "Цифровые близнецы – рост цифровых близнецов в промышленном Интернете вещей и Индустрии 4.0". i-SCOOP . Получено 11 сентября 2019 г.
  26. ^ Транкосси, Микеле; Каннистраро, Мауро; Паскоа, Хосе (2018-12-30). «Могут ли конструктивные законы и анализ эксергии создать надежный метод проектирования, который сочетается с парадигмами промышленности 4.0? Случай контейнерного дома». Математическое моделирование инженерных проблем . 5 (4): 303–312. doi : 10.18280/mmep.050405 . ISSN  2369-0739.
  27. ^ "Цифровой двойник для MRO". LinkedIn Pulse . Transition Technologies . Получено 25 ноября 2015 г. .
  28. ^ Марр, Бернард. «Что такое технология цифровых двойников — и почему она так важна?». Forbes . Получено 7 марта 2017 г.
  29. ^ Гривз, Майкл. «Цифровой двойник: производственное совершенство через репликацию виртуальной фабрики» (PDF) . Флоридский технологический институт . Архивировано из оригинала (PDF) 13 февраля 2019 г. . Получено 24 марта 2017 г. .
  30. ^ "GE удваивает ставку на "цифровых близнецов" для бизнес-знаний". InformationWeek . 24 октября 2016 г. Получено 26 июля 2017 г.
  31. ^ «Тени устройств для AWS IoT – AWS IoT». docs.aws.amazon.com .
  32. ^ "Digital Twin for SLM". YouTube . Transition Technologies . Получено 26 ноября 2015 г. .
  33. ^ "GE Oil & Gas 2017 Annual Meeting: 'Digital: Exploring what's possible' with Colin Parris". Youtube . GE Oil & Gas . Получено 26 июля 2017 г. .
  34. ^ Вадим Слюсарь. Концепция сетевой распределенной системы управления двигателями будущих летательных аппаратов. // Труды семинара АВТ-357 СТО НАТО по технологиям для будущих распределенных систем управления двигателями (DECS). - 11–13 мая 2021 г. - 12 с. DOI: 10.14339/STO-MP-AVT-357
  35. ^ Hallerbach, Sven; Xia, Yiqun; Eberle, Ulrich; Koester, Frank (3 апреля 2018 г.). «Идентификация критических сценариев для кооперативных и автоматизированных транспортных средств на основе моделирования». Технический документ SAE 2018-01-1066 . 1 (2): 93–106. doi :10.4271/2018-01-1066 . Получено 23 декабря 2018 г.
  36. ^ Ян, Чэнь; Шэнь, Вэймин; Ван, Сяньбинь (2018). «Интернет вещей в производстве: ключевые проблемы и потенциальные приложения». Журнал IEEE Systems, Man, and Cybernetics . 4 (1): 6–15. doi :10.1109/MSMC.2017.2702391. S2CID  42651835.
  37. ^ abc Steer, Markus (май 2018). «Будет ли цифровой двойник всего и каждого?». www.digitalistmag.com . Получено 08.10.2018 .[ постоянная мертвая ссылка ]
  38. ^ abc Тао, Фэй; Чэн, Цзянфэн; Ци, Цинлинь; Чжан, Мэн; Чжан, Хэ; Суй, Фанюань (март 2017 г.). «Проектирование, производство и обслуживание продукции с использованием цифровых двойников с использованием больших данных». Международный журнал передовых производственных технологий . 94 (9–12): 3563–3576. doi :10.1007/s00170-017-0233-1. S2CID  114484028.
  39. ^ abc Parrot, Aaron; Warshaw, Lane (май 2017 г.). «Индустрия 4.0 и цифровой двойник». Deloitte Insights .
  40. ^ "Технология цифровых двойников и моделирование: преимущества, использование и прогнозы 2018". I-Scoop . 2017-11-11.
  41. ^ «Промышленный Интернет вещей: Рост цифровых двойников в производственном секторе». Biz4intellia .
  42. ^ Мёринг, Михаэль; Келлер, Барбара; Радовски, Шарлотта-Фе; Блессманн, София; Браймхорст, Верена; Мютинг, Керстин (2022). «Эмпирические идеи о проблемах внедрения цифровых близнецов». В Циммерманн, Альфред; Хоулетт, Роберт Дж.; Джейн, Лакхми К. (ред.). Человекоцентричные интеллектуальные системы . Умные инновации, системы и технологии. Том 310. Сингапур: Springer Nature. стр. 229–239. doi :10.1007/978-981-19-3455-1_18. ISBN 978-981-19-3455-1.
  43. ^ Джебелли, Хаутан; Асади, Сомайех; Мутис, Иван; Лю, Руи; Ченг, Джек, ред. (2024-09-23). ​​Цифровые близнецы в строительстве и искусственной среде. Рестон, Вирджиния: Американское общество инженеров-строителей. doi : 10.1061/9780784485606. ISBN 978-0-7844-8560-6.
  44. ^ NSW, Digital (25 февраля 2020 г.). "NSW Digital Twin" . Получено 25 февраля 2020 г.
  45. ^ Джебелли, Хаутан; Асади, Сомайех; Мутис, Иван; Лю, Руи; Ченг, Джек, ред. (2024-09-23). ​​Цифровые близнецы в строительстве и искусственной среде. Рестон, Вирджиния: Американское общество инженеров-строителей. doi : 10.1061/9780784485606. ISBN 978-0-7844-8560-6.
  46. ^ Лок, Оливер. «HoloCity – изучение использования городских пейзажей дополненной реальности для совместного понимания больших объемов данных городских датчиков». VRCAI '19: 17-я международная конференция по континууму виртуальной реальности и его применению в промышленности . Нью-Йорк: Ассоциация вычислительной техники. doi : 10.1145/3359997.3365734. ISBN 978-1-4503-7002-8. S2CID  208033164.
  47. ^ "The Gemini Principles" (PDF) . www.cdbb.cam.ac.uk . Centre for Digital Built Britain. 2018 . Получено 01.01.2020 .
  48. ^ Уокер, Энди (7 декабря 2018 г.). «Принципы руководства по разработке национального цифрового двойника» (Principles to guide development of national digital twin released). Инфраструктурная разведка . Получено 1 июня 2020 г.
  49. ^ Ингрэм, Джонатан (2020). Понимание BIM: прошлое, настоящее и будущее , Routledge. Пример: Heathrow Express, Mott MacDonald и Taylor Woodrow, стр. 128-132.
  50. ^ Хоскере, Ведхус; Наразаки, Ясутака; Спенсер, Билли Ф. (2023), Риццо, Пьервинченцо; Милаццо, Альберто (ред.), «Цифровые близнецы как испытательные стенды для визуального обследования зданий после землетрясения», Европейский семинар по мониторингу состояния конструкций , Конспект лекций по гражданскому строительству, т. 254, Cham: Springer International Publishing, стр. 485–495, doi : 10.1007/978-3-031-07258-1_50, ISBN 978-3-031-07257-4, получено 2022-09-03
  51. ^ abcd Брюнзельс, Коэн; Сантони де Сио, Филиппо; ван ден Ховен, Йерун (февраль 2018 г.). «Цифровые двойники в здравоохранении: этические последствия новой инженерной парадигмы». Границы генетики . 9:31 . дои : 10.3389/fgene.2018.00031 . ПМЦ 5816748 . ПМИД  29487613. 
  52. ^ "Тестирование решений в здравоохранении для будущего | Цифровые близнецы в здравоохранении". Dr. Hempel Digital Health Network . Декабрь 2017 г.
  53. ^ Cearley, David W.; Burker, Brian; Searle, Samantha; Walker, Mike J. (3 октября 2017 г.). «10 главных стратегических технологических тенденций 2013 г.» (PDF) . Gartner Trends 2018 : 1–24.
  54. ^ Ван, Зиран; Гупта, Рохит; Хан, Кюнгтэ; Ван, Хаоксин; Ганлат, Акила; Аммар, Неджиб; Тивари, Прашант (сентябрь 2022 г.). «Цифровой двойник мобильности: концепция, архитектура, исследование случая и будущие вызовы». Журнал IEEE Internet of Things . 9 (18): 17452–17467. doi :10.1109/JIOT.2022.3156028. ISSN  2327-4662. S2CID  246525083.