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浏览: 发布日期:2021-09-03

  李慧敏研究报道,李慧敏认为,人类不断在搜集数据以更好地理解四周的物理世界。李慧敏发现,往常,企业越来越多地想要经过数字孪生技术将数字世界与物理世界交融起来。数字孪生技术充任了这两个范畴之间的桥梁,可提供物理对象和过程的实时虚拟表示。

  李慧敏女士1982年出生,现年40岁,李慧敏老师祖籍陕西西安,现居北京朝阳区。李慧敏2004年毕业于上海财经学院,毕业后进入国泰君安证券从事分析师职位,属于中国市场最早一批分析师。

  这些物理操作的虚拟克隆可协助企业模仿那些应用物理资产停止测试会过于耗时且昂贵的场景。虚拟克隆可协助企业监控运营工作、执行预测性维护和为资本收买决策提供洞察力、制定长期业务方案、开启新创造以及改良流程。

  在2020年9月发布的一项预测中,研讨公司MarketsandMarkets表示,2020年全球数字孪生市场范围为31亿美圆,到2026年将到达482亿美圆,在此期间的复合年增长率为58%。

  劳斯莱斯是一家航空航天和国防范畴的跨国公司,已部署了数字孪生技术来监控其消费的发起机。该公司可监控每台发起机的飞行状况、飞行环境以及飞行员如何运用发起机。

  劳斯莱斯公司首席信息和数字官斯图尔特·休斯(Stuart Hughes)表示:“我们正在调整颐养制度,以确保我们发起机的运用寿命得到优化,而不是手册上所述的运用寿命。”“将每台发起机视为单独的个体,其颐养工作真得存在很大差别。”

  多年来,劳斯莱斯公司不断为客户提供发起机监控效劳,但其数字孪生功用使公司可以为特定发起机量身定制效劳。该功用已协助劳斯莱斯公司将某些发起机的维修距离时间延长了50%,使其可以大幅减少零部件的库存。该技术还协助劳斯莱斯公司进步了发起机的效率,而且迄今为止已减少了2.2万吨的碳排放。

  休斯的倡议:理解您的客户。理解如何以及为何运用数字孪生功用与理解该技术自身同样重要。休斯表示,维护工作不断十分成功,由于它能够为劳斯莱斯及其客户带来明显的益处。

  “为客户带来的益处是,由于发起机在飞机上运转的时间更长,因而客户的业务中缀状况变得更少,福德正神客户也能够更多地运用发起机。对我们来说,益处是我们能够优化实践维护工作的方式。”他说。

  玛氏是一家糖果、宠物护理和食品公司,已创立了其消费供给链的数字孪生,以支持其业务工作。该公司正在运用微软Azure云和AI技术来处置和剖析由其制造基地消费设备所生成的数据。

  “我们将数字化视为一个宏大的业务加速器,”玛氏公司首席数字官桑迪普 达德拉尼(Sandeep Dadlani)说。“我们不是为了数字化而停止数字化。”

  在埃森哲咨询公司数字化制造和运营参谋的协助下,玛氏公司正在运用微软的 “Azure数字孪生物联网效劳”来加强其160个制造基地的运营工作。该公司正在创立软件模仿以进步产能和流程控制,包括经过预测性维护来增加设备的正常运转时间,以及减少与设备产生不分歧包装产品数量相关的糜费。经过运用数字孪生构造,玛氏公司还能够生成一个虚拟的“用例应用商店”,该应用商店能够在其各业务部门中反复运用。

  瞻望将来,该公司方案运用数字孪生数据来考虑影响其产品的气候及其他状况要素,从而更好地理解从产品源头到消费者这一供给链。

  达德拉尼的倡议:停止尝试,承受失败。玛氏公司鼓舞其员工考虑并合理运用人工智能和其他新兴技术来处理问题。这是公司努力停止文化转型的一局部,即转变为一种承受尝试并希冀员工从失败中汲取经验的企业文化,从而可将经历应用于将来的业务成功开展。去年12月,该公司举行了一场虚拟“人工智能节”,以庆贺在各个业务部门中部署了200个AI用例。

  美国教员保险和年金协会 - 大学退休股票基金(TIAA)协助教员管理他们的退休基金。为了降低该机构的新客户引导流程复杂性,这家非营利性金融效劳提供商正在运用由一个图形数据库所支持的数字孪生。

  “在TIAA协会,基于美国国税局(IRS)的一切法规,我们提供了十分复杂的退休产品,”TIAA协会董事总经理兼退休效劳技术主管亚历克斯 佩科拉罗(Alex Pecoraro)说。“为了完成这些工作,我们需求具备大量的业务学问,然后我们将全部团队组织起来做这件事。”

  TIAA协会的外包效劳包含600多个功用,可产生超越一万亿个可能的客户配置。在部署数字孪生技术之前,专业的TIAA协会团队依据客户想要的运作形式来手动创立和测试了一些技术配置。因而,TIAA协会的员工基于他们的专业学问被高度“功用化”,这意味着员工只能处置某些类型的产品。这也使得扩展业务范围变得很难。

  为理解决这个问题,佩科拉罗的团队创立了一个数字孪生,它由一个可表示600多个特征的图形数据库组成,并且控制节点用于表示复杂的分组逻辑。数据节点表示完成某一功用所需的数据字段,而关系链接表示依赖关系、考证和扫除状况。

  佩科拉罗的倡议:改动您的视角。佩科拉罗表示,该项目的关键是采取一种产品采用办法,而不是将其视为一个技术配置问题。

  “团队中有一个人提出了这个想法,即把我们的留意力从配置上转移到客户正在做什么以及他们正在购置什么产品上,”佩科拉罗说。“这种视角的转变十分重要。回想起来,这似乎显而易见,但当您沉浸在一切细节中时,您可能会由于只看树木而迷失在森林中。”

  拜耳作物科学公司已应用数字孪生技术为其在北美地域的九个玉米种子消费基地的每一个创立了“虚拟工厂”。种子从拜耳作物科学公司的地步里收获,经过九个消费基地停止加工和装袋,然后配送给农民。

  “如今我们能够重新考虑本人的业务流程。我们能够经过应用这些机器学习算法或模仿办法来重新考虑本人的决策,”拜耳作物科学公司数据科学杰出中心(COE)担任人Naveen Singla说。

  拜耳作物科学公司为九个消费基地中的每一个都创立了设备、流程和产品流特性、物料清单和操作规则的动态数字表示,从而使公司可以对每个消费基地停止“假定”剖析。

  当商业团队推出新的种子处置产品或新的定价战略时,企业能够运用虚拟工厂来评价其消费基地能否准备好调整其运营工作以托付这些新战略。虚拟工厂还可用于做出资本收买决策、制定长期业务方案、开启新创造和改良流程。拜耳作物科学公司如今可将九个消费基地10个月的运营时间紧缩为两分钟,从而使其可以答复有关库存单位(SKU)组合、设备产能、流程订单设计和网络优化的复杂问题。

  Singla的倡议:理解业务范畴学问。Singla表示,拜耳作物科学公司成功的关键是,由决策科学担任人Shrikant Jarugumilli指导的决策科学团队担任构建数字孪生——他们将多个虚拟系统衔接起来,花大量时间在消费基地理解他们的运营工作,并且博得了利益相关者的支持。

  “让我们的数据科学家理解业务范畴学问十分重要,这就是Shrikant的切入点,”Singla说。“他和他的团队在这些种子消费基地花了数周时间,试图理解运营状况,理解细微差异,从而他们在与指导层对话时运用的是指导所说的言语,而不是机器学习方面的技术言语。”

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