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數據可視決策,助力數字孿生落地應用

來源:數字冰雹        編輯:swallow    2020-05-14 14:15:44     加入收藏

數字孿生是充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據,集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程,在虛擬空間中完成映射,從而反映相對應的實體裝備的全生命周期過程。

  2019年,“數字孿生”熱度不斷攀升,備受行業內外關注。各大峰會論壇將其作為熱議主題,全球最具權威的IT研究與顧問咨詢機構Gartner在2019年報告中將其列為十大戰略科技發展趨勢之一,GE、西門子、微軟、阿里巴巴紛紛將其劃入重點布局。

  一、什么是數字孿生?

  根據國際定義,數字孿生是充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據,集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程,在虛擬空間中完成映射,從而反映相對應的實體裝備的全生命周期過程 。

  簡單來說,就是針對現實世界中的實體對象,在數字化世界中構建完全一致的對應模型,通過數字化的手段對實體對象進行動態仿真、監測、分析和控制。

  數字孿生是源自工業界的概念,隨著5G通訊、物聯網、云計算、大數據、人工智能等新一代信息技術的發展和廣泛應用,數字孿生在理論層面和應用層面均取得了快速發展,逐漸延伸到智慧城市、智慧園區、智慧交通等應用領域。

  我們先通過一個機械臂的運轉視頻感性認識一下什么是“數字孿生”。

  視頻中的主體是機械臂的三維仿真模型,我們在數字化世界中構建完全一致的映射模型,真實復現了機械臂的外觀和結構,通過數據驅動對機械臂進行動態仿真、監測、分析和控制,真實再現機械臂的運轉過程。

  二、數字孿生的關鍵特征

  1.多源異構數據融合

  數據是數字孿生最核心的要素。 它源于物理實體、運行系統、傳感器等,涵蓋仿真模型、環境數據、物理對象設計數據、維護數據、運行數據等,貫穿物理對象運轉過程的始終。數字孿生體作為數據存儲平臺,采集各類原始數據后將數據進行融合處理,驅動仿真模型各部分的動態運轉,有效反映各業務流程。所以,數據是數字孿生應用的“血液”,沒有多元融合數據,數字孿生應用就失去了動力源 。

  2.數據驅動精準映射

  數字孿生的主體是面向物理實體與行為邏輯建立的數據驅動模型,孿生數據是數據驅動的基礎,可以實現物理實體對象和數字世界模型對象之間的映射 ,包括模型、行為邏輯、業務流程以及參數調整所致的狀態變化等,實現在數字世界對物理實體的狀態和行為進行全面呈現、精準表達和動態監測。

  3.智能分析輔助決策

  數字孿生的映射關系是雙向的 ,一方面,基于豐富的歷史和實時數據和先進的算法模型,可以高效地在數字世界對物理對象的狀態和行為進行反映 ;另一方面,通過在數字世界中的模擬試驗和分析預測,可為實體對象的指令下達、流程體系的進一步優化提供決策依據 ,大幅提升分析決策效率。

  (數字孿生的雙向映射)

  三、數據可視決策實現數字孿生

  “數字孿生“強調仿真、建模、分析和輔助決策 ,側重的是物理世界對象在數據世界的重現、分析、決策,而可視化做的就是對物理世界的真實復現和決策支持,與數字冰雹可視化決策產品功能特性不謀而合 。

  1.大規模全量多源數據整合

  如前所述,數字孿生的關鍵特征之一是多源異構數據融合,可視化決策系統同樣注重多源異構數據的整合和綜合應用 。

  在各行業領域實際運行過程中會產生大量的基礎數據,包括各類地圖要素數據、GB/T28181監控視頻數據、實時報文數據、BIM數據、城市傾斜攝影數據、傳感器數據、業務系統數據、各類數據庫數據等,可視化決策系統能夠充分將處在不同部門、不同行業、不同系統、不同數據格式之間的海量數據進行匯集整合,為各領域運行態勢綜合感知研判提供全面的數據支撐。

  2.內核級支持數據驅動

  數字孿生是通過數據驅動實現物理實體對象和數字世界模型對象之間的全面映射,同樣,內核級支持數據驅動,也是數字冰雹可視化決策系統的核心功能 。

  數據驅動是指在數據融合的基礎上,通過可視化、模型定義、數據綁定等手段,動態驅動可視化對象狀態變化,真實反映物理對象的狀態和行為。內核級支持數據驅動,充分體現在數字冰雹智慧城市、智慧園區、智慧交通、工業監控、航天戰場等多行業領域可視化決策產品中。

  可視化決策系統基于數據驅動,通過接入實時/歷史數據、真實/模擬數據,無論是設備的工作原理、裝備的運行狀態、實時的交通流量等,都能夠在可視化決策系統中精準復現,結合專業的分析及預測模型進行研判,可為用戶業務決策提供有力支持,極大的提升用戶監測、分析和決策能力。

  3.可視分析,決策支持

  數字孿生可以為實際業務決策提供依據,可視化決策系統最具有實際應用意義的,是可以幫助用戶建立現實世界的數字孿生 ?;诩扔泻A繑祿畔?,通過數據可視化建立一系列業務決策模型,能夠實現對當前狀態的評估、對過去發生問題的診斷,以及對未來趨勢的預測,為業務決策提供全面、精準的決策依據。

  (1)城市級數字孿生:

  通過數據可視化,構建城市級數字孿生,能夠在充分整合城市各領域信息資源的基礎上,將大規模城市各領域管理要素進行精準復現,并對細分業務領域數據指標進行多維度可視分析,實現從全域視角到微觀領域,對城市運行態勢進行全息動態感知。比如,城市管理者可以更加高效便捷地了解到城市各區經濟發展情況、交通早晚流量差異、城市區域人口熱力對比等情況。

  此外,可視化決策系統能夠有效結合人臉識別、人員特征識別、車輛識別等人工智能模型算法,將城市各領域信息資源與人工智能計算結果進行可視化串并分析,為用戶提供智能化分析支持,便于城市管理者挖掘數據背后的規律和意義,研判城市運行態勢,從而為管理者在城市規劃、商業發展、災害預警等方面的管理提供決策依據,進而實現城市智慧式管理和運行。

 

  (2)園區級數字孿生:

  基于數據可視化構建園區級數字孿生,能夠在有效整合園區運營各類信息資源的基礎上,基于三維可視化場景,對園區外部環境、建筑、產業分布、樓宇內部結構以及具體設備運行情況進行精準復現。

  通過整合園區各領域現有數據資源,對園區綜合運營、安防、交通管理、設施管理、能效管理、環境空間管理等業務領域的關鍵指標進行綜合監測分析,對園區人、事、物進行統一管理,可以輔助管理者對園區運行態勢進行全面感知、綜合研判,實現管理精細化、決策科學化和服務高效化。

  (智慧園區IOC)

  (3)設備級數字孿生:

  構建設備級數字孿生,通過三維建模,能夠高度還原設備的外形、材質、紋理細節等精密顯示細節以及復雜內部結構,實現高精度、超精細的可視化渲染;支持設備組態結構、復雜動作的全數據驅動顯示,對設備位置分布、類型、運行環境、運行狀態進行真實復現,不僅可以看到產品外部的變化,更重要的是可以看到產品內部的每一個零部件的工作狀態,對設備運行異常(故障、短路沖擊、過載、過溫等)實時告警,輔助管理者直觀掌握設備運行狀態,及時發現設備安全隱患。通過對運行數據進行連續監測和智能分析,預測設備維護工作的最佳時間點,也可以提供維護周期的參考依據,有效提升設備級產品在設計、生產、維護及維修等環節的工作效能。

  (設備運行監測)

  四、可視化助力數字孿生落地行業應用

  任何新技術的最終落地,都需要從理論轉向實際應用,數字孿生也是如此 。數字孿生的概念源自工業制造領域,在5G通訊、物聯網、云計算、大數據、人工智能等新一代信息技術的推動下,數字孿生理念逐步延伸拓展至更多行業空間。

  數字冰雹多年來深耕可視化技術領域,具備成熟完善的技術平臺和豐富的行業實施經驗,可視化決策系統功能緊密結合行業需求,已在眾多行業領域都得到很好的應用,通過數據可視決策能夠快速推生落地進數字孿行業應用,幫助各行業管理者提升智能化決策能力和效率。

(數字冰雹部分行業實際案例,數據已脫敏)

  數字孿生的典型行業應用可涵蓋以下幾個領域:

  1.智慧城 市領域

  通過建設智慧城市智能運營中心(IOC),構建數字孿生城市,能夠有效融合政府各職能部門現有數據資源,支持從宏觀到微觀,對資源環境、基礎設施、交通運輸、社會治理、人口民生、產業經濟、社會輿情、公共安全等領域的核心指標進行態勢監測與可視分析,對城市運行態勢進行全面感知、綜合研判,幫助城市管理者提高城市運營管理水平、驅動城市管理走向精細化。

(數字孿生-城市)

  2.智慧園區領

  通過建設智慧園區可視化決策系統,能夠對園區產業、招商、安防、資產、基礎設施、能效、環境空間等管理領域的關鍵指標進行可視化監測分析,輔助管理者全面掌控園區運行態勢,有效提升園區的運營效率與運營水平,為用戶進行園區運維管理提供“一站式”可視化決策支持,可廣泛應用于政府園區、地產園區、校園運營、工業園區、景區運營等領域。

  (數字孿生-園區)

  3.智慧交通領域

  通過建設智慧交通可視化決策系統,能夠有效融合交管各部門業務數據、實時交通數據、傳感器數據等,對城市道路通行狀況、各類交通事件、全市警力分布、路網分布、重點道路區域等信息交通運行態勢進行實時可視化監測,從微觀路口、中觀道路到宏觀城市,實現了交通點、線、面的全面動態監控,滿足常態下交通運行態勢的實時監測監管、應急態下協同處置指揮調度的需要。

(數字孿生-交通)

  4.智慧警務領域

  通過建設智慧警務可視化決策系統,可充分融合視頻監控、治安卡口、無人機、人工智能等技術應用,有效整合社會各類信息資源以及公安、交通、消防、醫療市政等多部門業務系統數據,能夠對人、車、卡口、重點場所、街道、單位等要素進行全方位立體化治安態勢監測,實現管轄區域內“人、車、地、事、物”的全面監控,提升公安部門社會治安防控能力。

  (數字孿生-公安警務)

  5.工業制造領域

  工業制造領域,通過數據可視化,能夠對工業廠房、生產線、設備等管理要素進行三維仿真展示,通過集成視頻監控、設備運行監測、環境監測以及其他傳感器實時上傳的監測數據,可實現設備精密細節、復雜結構、復雜動作的全數據驅動顯示,對生產流程、成產環境、設備運行狀態進行實時監測,真實再現生產流程、設備運轉過程及工作原理,為設備的研制、改進、定型、維護、效能評估等提供有效、精確的決策依據。

  (數字孿生-工業)

  6.航天軍工領域

  航天軍工領域,通過數據可視化,能夠實現武器裝備高精度外觀結構可視化、數據驅動動作姿態顯示、海陸空天電一體化作業環境視景仿真等,支持作戰情報數據的可視化顯示、分析、監測、指揮研判,可廣泛應用于裝備模擬訓練、運行監控、維護保障、情報分析、論證評估、科研制造等領域。

  (數字孿生-航天軍工)

構建數字孿生,助力智慧決策

  時代的發展、信息技術的不斷進步,賦予了數字孿生新的意義,數字孿生將在越來越多的行業領域及應用場景發揮重要價值。數據可視化是數字孿生落地應用的關鍵技術手段,數字冰雹作為大數據可視化領域的領軍企業,將充分發揮自身技術、經驗優勢,助力數字孿生落地應用,真正幫助各行業決策者運籌帷幄,決策千里。

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