数字孪生场景-凌岳网络科技-数字孪生

物流和供应链对以下7大领域的发展起到支持和保障作用;另一方面，这七大领域的技术提升，本身也会促进物流的进步。

①包装器具管理:数字孪生技术可以帮助我们设计新型材料，从而减少物流包装带来的环境污染和浪费。

②航运领域:可以对值货物的运输过程进行数字化，全流程记录货物所处的温度、湿度环境以及受冲击/碰撞情况等，从而确定承运方是否按照约定的条件对货物进行了保护。

③对于/范围内的物流网络:新一代地理信息系统(GIS)给数字化物流提供了的机遇。在宏观设计层面，民用地图的精度达到了的程度，并且还推出物流的货运版地图，显示出货运卡车在城市每个区域的限行状况等。

④物流基础设施的管理水平:除了广义的地理信息系统之外，我们还可以为某个具体的港口/机场建立孪生模型，实时监控和分析其运作情况，预测未来一段时间内的海运/航空班次准点率等。

⑤仓库/物流中心的运营:在低成本传感器和大数据技术的支持下，数字孪生可视化，我们可以对仓库各个库区的应用情况了如指掌，并且能够建立3D模型对其进行描绘。

.数字孪生解决的“不确定” 环境中的问题，数字孪生场景，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），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，数字孪生，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，数字孪生公司，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。

在产品设计开发阶段所形成的数字模型，就是产品的数字孪生模型。数字孪生技术逐渐成为优化整个制造价值链和的重要工具。数字孪生功能是设计工程师工具箱里的一种选择工具，它可以简化设计流程，削除原型测试中的许多方面。

通过使用3D和人机界面，如增强现实和虚拟现实，工程师可以确定产品的规格、制造方式和使用材料，以及如何根据相关政策、标准和***进行设计评估。

数字孪生可以帮助工程师在确定设计终稿之前，识别潜在的可制造性、质量和耐用性等问题。因此，通过数字孪生模型的应用，传统的原型设计速度得以提升，产品以更低成本，更有效地投入生产。设计阶段的数字孪生是产品（物理实体）“孕育”阶段的数字模型。

数字孪生支持从创新概念开始到得到真正的产品的过程。从产品设计、工艺设计验证、生产线设计优化，到生产运行、质量检测和产品提交。