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第六届江苏标杆智能工厂考察之旅

考察团在研华的战情室特别值得关注的是，研华已将AI技术深度融入生产各环节，从设备自动诊断、维修助手到品质风险干预，人工智能发挥着不可或缺的作用；同时，数字孪生技术的应用实现了设备运维、生产追踪等功能的数字化映射

来源：杆智能工厂

2025-12-23

2025纽伦堡SPS现场直击：当AI赋能，数据流动

02趋势洞见五大方向勾勒未来制造2025年纽伦堡SPS展会如同一面清晰的透镜，映射出工业自动化领域正在发生的深刻变革。

来源：e-works

2025-12-05

EAM：驾驭企业资产的数字化未来

此外，数字孪生技术可被用于构建变电站或输电线路的虚拟模型，实时映射物理资产的状态。运维人员可以在虚拟空间中进行故障模拟、操作演练和维修方案验证，提升运维效率和安全性。物理资产的全生命周期数字映射成为标配。边缘计算节点负责实时数据的本地化处理，云端则进行跨域模型训练，形成“边缘预警-云端优化-EAM执行”的云边架构，减少非计划停机时间。

来源：e-works

2025-11-14

面向生产线仿真的数字孪生逻辑模型构建方法

柳林燕等认为数字孪生技术为车间生产过程的高效运行提供了一种技术手段，其中数字孪生模型是数字孪生技术的核心，是对生产线现场的实体映射。其中，物理实体层指“人—机—物—料”等客观存在的实体集合，负责执行车间生产活动，并提供物理空间的数据信息；数字孪生模型层是物理实体层的真实映射利用数字孪生技术进行物理实体设备的虚拟空间建模，通过构建相应的数字孪生逻辑模型，实现生产制造资源从物理空间向数字空间的多维度映射，其中包括几何、物理属性对物理空间中制造设备的几何数据和物理特征的映射，生产行为对制造设备的状态变化、产品形态变化等行为的映射，以及仿真规则对物理空间设备运行和演化规律的映射。因此，在将反馈信息包含于生产行为信息的基础上，仿真规则需实现抽象模型间的信息交互，从而保证逻辑仿真的正确映射。

来源：《计算机集成制造系统》

2025-05-27

逆向工程CAD重建模型的方法研究

2.3网格化数据：点云中所有点都与参数域中一个均匀网格的顶点对应。2.4多边形数据：数据点分布在一系列平行平面内，用小线段将同一平面内距离最小的若干相邻点顺序连接形成一组嵌套的平面多边形。图2(a)所示是样件的原始点云数据，然后对点云数据进行网格化处理数据形成图2(b)所示，对其进行数据预处理，主要包括有(1)噪声剔除，可以通过选择点间距离大小来剔除噪声点；(2)多余数据简化，通过设定缩减百分比和目标点云的大小来进行选择通过网格向导处理结果如图2(c)所示。再通ScanT03D的曲面自动生成功能，形成自动拟合曲面图，如图2(d)所示。最终系统自动提示形成维纳斯头像的实体模型图，待确认后形成图2(e)所示。

来源：万方数据

2025-05-23

数字孪生综合应用平台配套支撑能力及其应用初探

还涉及多源数据的底层适配接口、时间序列数据的基础处理能力、数据加密与数据安全保障机制、事件与日志的综合管理、用作后续流程定义的流程引擎以及其它基础支持能力；孪生数据管理：包括孪生数据的接入与定义和数据映射与聚合两部分内容，前者涉及数据接入配置、数据抽取、数据业务逻辑定义、各类数据的存储、数据维护与同步更新等内容，后者涉及数据转换与映射、数据聚合、数据与仿真模型的映射与匹配、数据存储等与孪生数据密切相关的内容；数字孪生运行与支持因此在数字孪生综合平台中赋予相关资源、设备、模型、数据、服务、协议以及彼此关联关系以明确的语义，将有助于形成跨专业领域、跨平台、跨工具的数字孪生应用范式，进而形成支撑数字孪生综合应用的关键技术能力；数据映射和聚合技术：在前述语义模型定义与应用技术的基础上，通过各类采集数据到具体语义模型概念的映射，可以形成赋予具体语义含义的实例化的孪生数据及其关系，从而实现度孪生数据的语义化组织和关系聚合，在此基础上，用以指导赋予语义含义的孪生数据在各种实例化数字孪生语境中的科学应用 4基于数字孪生平台关键能力的阶段性应用探索基于前节定义的数字孪生综合应用平台的功能要求，在前期工作中，已形成了孪生运行基础服务、孪生数据的接入与定义、孪生数据的映射与聚合、数据孪生运行与支持、孪生模型管理

来源：e-works

2025-05-27

数字化浪潮下的BOM革新：从数据分离迈向智能整合

如其将作为数字孪生的数据骨架，通过与物理产品全生命周期的实时、动态映射，支持更精准的仿真、预测与优化。

来源：西门子

2025-09-30

AI参与的Creo创成式设计到底是啥？

3.自动生成与迭代●Creo通过算法探索设计空间，生成多种拓扑结构方案（如镂空、网格、仿生形态）。●每次迭代结合仿真反馈优化模型，逐步逼近最优解。例如，Creo10新增的复合工具能够根据载荷、强度要求等参数，快速生成轻量化且高强度的结构（如镂空网格或仿生形态），同时支持多目标平衡（如重量、刚度和成本）。例如，某无人机框架通过拓扑优化和材料布局算法，生成镂空网格结构，在保证刚度的同时实现减重30%。结合CreoSimulate的实时仿真，设计周期缩短50%。

来源：无维网

2025-06-19

网络安全数字孪生研究

在网络安全体系设计及产品研发过程中，充分利用数字孪生虚实双向映射、实时交互、动态连接等特点，辅以数据全维采集、智能分析预测、模拟仿真推演等技术，构建基于数字孪生的产品研发与试验平台，能够大幅提升网络安全防御效能在这种背景下，数字孪生技术凭借其虚实双向映射、全程实时交互、数据智能挖掘等特点，能够在网络安全防御中发挥更加重要的作用。 2.2核心要素构建虚实双向映射、自演进、自生长的网络安全数字孪生体是网络安全数字孪生的基本目标。基于数字孪生元模型进行设计，能够形成物理网络空间安全各类要素的数字化映射模型，即数字孪生单元。根据实际的网络拓扑、运维管理及业务流量，动态组合和编排相应的数字孪生单元，可以形成高保真、可视化的数字化映射系统，即数字孪生体。

来源：信息安全与通信保密杂志社

2025-05-27

大数据关键技术及应用分析（三）

Kataki、在2010年首次提出这一方法，基本思路是将数据流划分为数据块，少十且再将其映射为“概念向量”，对多个概念向量进行聚类，每一个聚类代表一个概念。基于网格的聚类是面向时空相关间题。它采用一个多分辨率的网格数据结构，这些网格把空间量化为有限数目的单元，所有聚类操作都在这些网格上进行。经典算法是信息网格算法(STING)、WaveCluster，而Quest上聚类(CLIQUE)则综合了密度和网格两种方法。在流数据聚类中，分形聚类则是一种基于网格的聚类，它将具有相同分形维的具有高自相似性的点分为一类。基于模型的聚类基于模型的聚类其实是把回归拟合应用在聚类中，它为每一簇拟合一个模型，根据拟合模型的方法不同又分为统计学方法和神经网络方法，属于前者的有简单增量概念聚类算法(COBWEB)方法，属于后者的有学习矢量量化网络(LVQM)、自组织映射

来源：e-works

2017-01-13

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