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潜在的道德和隐私问题数字孪生的引入不可避免地引起了用户的隐私和道德问题，因为数字孪生将包含整个制造系统的多个数据和模型，包括个人的私人数据。此外，还可能出现一些新的网络犯罪活动。***，由于数据的不完整或算法的选择，可能会出现一些偏差，这将进一步导致片面的结论和不合理的决策。为解决上述问题，需要制定相关的技术、政策、法律和法规。

尽管近年来在工业应用方面取得了相当大的进展，但由于认识不足、模型不准确、数据不完整、交互不足、商业软件不成熟以及标准体系不完整，数字孪生的整体成熟度仍然相对较低。此外，数字孪生在工业中的发展面临着持续的技术挑战，需要克服这些挑战才能推动进一步的发展。 山西数字孪生建模多少钱。江西本地数字孪生价目表

在这种情况下，有些人可能会问，是否建议采用更简单的模式。然而，答案是否定的。理想情况下，我们希望有效地使用简单的模型来解决复杂的问题，但在现实中，很难做到这一点。例如，数控机床的三维模型可以只反映其动作，这允许运行过程的可视化。由于物理特征（例如疲劳磨损和腐蚀疲劳）没有体现在三维模型中，因此无法评估机器的性能和健康管理。过于简单和过于复杂的模型或元素暴露出的问题包括模糊的需求和不平衡的投入产出。因此，准确地阐明用户需求并分析具体问题，从而指导在复杂模型和简单模型之间进行模型构建或重构的权衡至关重要。山东业务前景数字孪生市场报价四川数字孪生建模介绍。

孪生模型构造孪生模型用于描述制造系统及其要素的关键特征（如几何特征、物理特征和行为特征）。不同的建模方法-包括基于物理的建模，基于数据的建模和混合建模-已被应用于不同的场景。物理模型的准确性在很大程度上依赖于对物理机制和客观规律的认识，但这种方法不需要大量的数据。相反，精确的基于数据的建模需要大量的参数和高质量的数据。实际上，有些机制还没有得到充分的理解，现有数据也很有限。混合建模方法可以充分利用这两种建模方法的优点，通过数据、知识和机理的融合，实现对目标的精确描述，是未来的发展趋势。

在某些情况下，小数据可以比大数据有用。高质量的小数据集对于特定的工业服务比来源不明的大型观测数据更有意义。此外，大数据在评估不确定性方面的表现相对较差。

分析了小数据条件下模型误设定和不确定度的危险性，为校正不确定度提供了依据。忽视小数据也可能造成大数据的偏差。大数据通常在发现规则方面具有更好的性能，但在不可察觉的变化方面表现相对较差。因此，比较好将小数据和大数据方法的优势和局限性整合到混合方法中，以支持更好的工业服务。而且，在获取大数据和小数据的过程中，也要认真评估数据采集、数据传输、数据存储和数据分析的策略。 江西数字孪生建模介绍。

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数字孪生被认为是实现虚拟空间和物理空间融合的有效途径，在过去十年中引起了大量的关注。随着近年来数字孪生技术的快速发展，数字孪生技术已经应用于各个领域，特别是工业领域。然而，仍有一些差距有待填补，一些限制因素有待解决。在这里，本文简要概述了数字孪生在工业中的进展，并强调了要避免的主要问题误区和要克服的挑战，以提高数字孪生的成熟度，并促进未来的大规模工业应用。

目录

1引言2工业应用中数字孪生的***技术2.1理论和技术2.2孪生感知2.3孪生模型构造2.4孪生交互2.5应用3主要问题3.1过于简单或过于复杂的模型3.2不局限于大数据3.3交互性不足3.4未充分利用的人工智能4主要挑战4.1精确的模型构建和验证4.2数据挑战4.3工业应用的可解释人工智能4.4数字资产安全4.5通用工业软件和平台4.6工业数字孪生标准4.7潜在的道德和隐私问题5结论与展望 江西本地数字孪生价目表