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怎樣利用AI技術(shù)與數(shù)字孿生系統(tǒng)相結(jié)合,使管理更加智能化

jf_03204423 ? 來源:jf_03204423 ? 作者:jf_03204423 ? 2025-06-20 15:42 ? 次閱讀
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1.項目背景

近些年來,隨時信息化技術(shù)的不斷發(fā)展,越來越多的城市管理、園區(qū)管理、企業(yè)管理、生產(chǎn)管理等場景,使用上了信息化的管理手段,建設(shè)了多套管理業(yè)務(wù)系統(tǒng)。但是隨著業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)越建越多,管理人員需要在多套系統(tǒng)內(nèi)頻繁切換使用,造成了使用的不便與管理上的混亂,逐步形成數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象的發(fā)生,而業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)不同步更容易造成難以管理和經(jīng)濟(jì)上的損失,影響企業(yè)長期發(fā)展。

通過搭建數(shù)字孿生系統(tǒng),使管理和生產(chǎn)環(huán)節(jié)具備可視化,更加便于管理,通過數(shù)字孿生系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中臺匯總底層各端業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),實現(xiàn)數(shù)據(jù)的匯總、清洗、治理、篩選、利用,以可視化的方式把底層數(shù)據(jù)呈現(xiàn)在前端系統(tǒng)進(jìn)行展示,同時相關(guān)場景與設(shè)備也可實現(xiàn)一比一的孿生還原,使管理更加智能和便捷。

2025年隨著AI系統(tǒng)的快速發(fā)展,呈現(xiàn)出來更多更智能的業(yè)務(wù)管理場景,例如:通過國產(chǎn)優(yōu)秀AI大模型DeepSeek對底層運行數(shù)據(jù)的分析,可提前預(yù)判設(shè)備生產(chǎn)問題和剩余使用壽命,及時提醒停機(jī)檢查或者更換配件,從而為企業(yè)提高生產(chǎn)效率避免業(yè)務(wù)中斷造成損失。AI大模型打通了領(lǐng)域知識壁壘,使數(shù)字孿生在工業(yè)制造、智慧城市等場景中實現(xiàn)多專業(yè)協(xié)同優(yōu)化,解決傳統(tǒng)系統(tǒng)碎片化應(yīng)用難題,推動數(shù)字孿生向全要素映射、全生命周期管理進(jìn)化。

2.建設(shè)目標(biāo)

通過數(shù)字孿生系統(tǒng)的建設(shè),使各業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)孤島的問題得以解決,通過數(shù)據(jù)孿生系統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)平臺對接到一線的物聯(lián)網(wǎng)傳感器設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,再由數(shù)據(jù)中臺進(jìn)行數(shù)據(jù)的匯總和分析治理,實現(xiàn)管理場景的智能化三維展示與操作。

數(shù)字孿生系統(tǒng)與DeepSeek的結(jié)合,實現(xiàn)給“數(shù)字世界”裝上了“超級大腦”,讓數(shù)據(jù)更智能、決策更精準(zhǔn)、響應(yīng)更快速,同時降低企業(yè)管理成本、提升效率。

DeepSeek通過其強(qiáng)大的多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力,可整合來自不同傳感器的異構(gòu)數(shù)據(jù),解決傳統(tǒng)數(shù)字孿生中數(shù)據(jù)孤島與維度單一的問題,其深度學(xué)習(xí)算法可優(yōu)化物理模型參數(shù),突破傳統(tǒng)機(jī)理建模在復(fù)雜動態(tài)系統(tǒng)中的精度瓶頸,實現(xiàn)更精準(zhǔn)的仿真預(yù)測。

3.技術(shù)路線

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架構(gòu)圖

智能生產(chǎn)執(zhí)行層:通過部署在產(chǎn)線前端的IoT數(shù)據(jù)采集設(shè)備或產(chǎn)線自己的傳感設(shè)備實時獲取生產(chǎn)數(shù)據(jù)信息向上傳輸?shù)絀oT平臺(物聯(lián)網(wǎng)平臺)或信息化業(yè)務(wù)系統(tǒng)。

基礎(chǔ)平臺/數(shù)據(jù)中臺:信息化業(yè)務(wù)系統(tǒng)和IoT平臺通過對接生產(chǎn)線前端生產(chǎn)數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)采集設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)記錄,把數(shù)據(jù)信息同步對接到數(shù)據(jù)中臺進(jìn)一步處理。

技術(shù)中臺/AI大模型:技術(shù)中臺在已有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的情況下可支持頁面的快速開發(fā)、自定義部署,支持組件編排引擎,AI大模型通過獲取數(shù)據(jù)中臺的信息可以進(jìn)一步進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,如:智能訓(xùn)練、因果推理、動態(tài)預(yù)測、模型優(yōu)化、語言交互等,從而實現(xiàn)更加智能的場景。

展示平臺:支持通過登錄Web網(wǎng)頁端(B/S架構(gòu)、國產(chǎn)化自研引擎、輕量化便于多場景使用)界面進(jìn)行業(yè)務(wù)展示與管理,也可支持登錄客戶端(C/S架構(gòu)、虛幻引擎、超高分辨率效果好)進(jìn)行更好的視覺展示和展廳大屏展示,還可支持移動端展示,便于隨時查詢孿生狀態(tài)進(jìn)行實時管理。

平臺支持多拓展場景,可支持對外提供數(shù)據(jù)共享和支持多類型業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對接處理,實時在數(shù)字孿生系統(tǒng)管理設(shè)備進(jìn)行開關(guān)操作等。

4.實現(xiàn)收益

4.1實時數(shù)據(jù)處理與智能分析

DeepSeek通過其強(qiáng)大的多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力,可整合來自不同傳感器的異構(gòu)數(shù)據(jù),解決傳統(tǒng)數(shù)字孿生中數(shù)據(jù)孤島與維度單一的問題,其深度學(xué)習(xí)算法可優(yōu)化物理模型參數(shù),突破傳統(tǒng)機(jī)理建模在復(fù)雜動態(tài)系統(tǒng)中的精度瓶頸,實現(xiàn)更精準(zhǔn)的仿真預(yù)測。

4.2復(fù)雜決策支持與困果推理

設(shè)備健康監(jiān)測與預(yù)測性維護(hù):基于數(shù)字孿生體實時監(jiān)控設(shè)備運行狀態(tài),DeepSeek分析振動、溫度等數(shù)據(jù),預(yù)測零部件壽命并生成維護(hù)計劃。通過因果推理,可以準(zhǔn)確識別設(shè)備故障的根本原因,提前進(jìn)行維護(hù),避免生產(chǎn)中斷。工藝優(yōu)化與彈性產(chǎn)線重構(gòu):通過模擬不同生產(chǎn)參數(shù)對產(chǎn)品質(zhì)量的影響,DeepSeek快速生成最優(yōu)參數(shù)組合,縮短試錯周期。當(dāng)檢測到關(guān)鍵設(shè)備故障時,可以實時生成替代工藝路線,保障生產(chǎn)的連續(xù)性。

4.3動態(tài)模型優(yōu)化

數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型優(yōu)化:DeepSeek的AI模型能夠處理海量實時數(shù)據(jù),包括傳感器數(shù)據(jù)、歷史記錄、環(huán)境參數(shù)等,自動優(yōu)化數(shù)字孿生體的模型參數(shù),使其更貼近物理實體的真實狀態(tài)。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型優(yōu)化方式,使得數(shù)字孿生系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確地反映物理世界的動態(tài)變化。

高精度建模:DeepSeek的深度學(xué)習(xí)算法可以從海量數(shù)據(jù)中提取復(fù)雜特征,幫助構(gòu)建更精確的數(shù)字孿生模型。在工業(yè)制造領(lǐng)域,例如機(jī)床加工場景中,DeepSeek算法可識別振動頻譜中的微弱特征,預(yù)判刀具磨損程度,將預(yù)測準(zhǔn)確率從傳統(tǒng)方法的75%提升至92%以上。

實時更新與調(diào)整:通過實時接入和處理來自物理世界的海量數(shù)據(jù),DeepSeek驅(qū)動數(shù)字孿生體動態(tài)更新和自我進(jìn)化,保持與物理世界的同步。這種實時更新與調(diào)整的能力,使得數(shù)字孿生系統(tǒng)能夠迅速響應(yīng)物理世界的變化,提供準(zhǔn)確的決策支持。

4.4 AI智能訓(xùn)練場

智能預(yù)測與決策支持:DeepSeek能夠基于歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù),預(yù)測設(shè)備可能出現(xiàn)的故障,并評估其剩余壽命。這種智能預(yù)測能力為決策者提供了有力的支持,使得他們能夠提前制定維護(hù)計劃,降低維護(hù)成本,提高設(shè)備利用率。

AI智能訓(xùn)練場:數(shù)字孿生體與AI模型形成閉環(huán),使用數(shù)字孿生技術(shù)為AI大模型提供訓(xùn)練,能極大降低AI大模型的訓(xùn)練成本,特別是AI大模型的基礎(chǔ)素材采集,我們將使用數(shù)字孿生虛擬仿真來模擬基礎(chǔ)素材數(shù)據(jù)。

持續(xù)學(xué)習(xí)與優(yōu)化:DeepSeek的自學(xué)習(xí)機(jī)制使得數(shù)字孿生模型能夠根據(jù)實時數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)建模與優(yōu)化。通過對環(huán)境變化的實時感知,數(shù)字孿生體能夠快速更新建模路徑,從而保證了孿生體的實時性、準(zhǔn)確性與智能性。

4.5自然語言交互

DeepSeek的語義分析能力可精準(zhǔn)解析用戶意圖,結(jié)合數(shù)字孿生系統(tǒng)的實時數(shù)據(jù),實現(xiàn)自然語言驅(qū)動的交互式管理。

例如,在工業(yè)場景中,用戶可通過語音指令查詢設(shè)備運行狀態(tài),系統(tǒng)即時反饋故障預(yù)警或維護(hù)建議,提升操作效率。

工人通過語音指令的交互方式查詢生產(chǎn)進(jìn)度、質(zhì)量數(shù)據(jù)或工藝參數(shù)。DeepSeek分析實時數(shù)據(jù)與工藝文件,推薦最優(yōu)參數(shù)組合,縮短試錯周期。

如有項目需求可聯(lián)系:周經(jīng)理 156-2095-1980

5.項目案例

智慧港行

通過對港區(qū)全域范圍內(nèi)場景、航道、船舶、設(shè)備設(shè)施等全要素進(jìn)行三維建模,超精細(xì)還原真實場景紋理細(xì)節(jié),超大場景全尺度實景還原,對港區(qū)進(jìn)行全方位復(fù)現(xiàn)。

接入真實GIS定位數(shù)據(jù)、智慧氣象數(shù)據(jù)、狀態(tài)感知以及視頻流等數(shù)據(jù),構(gòu)建多源信息融合聯(lián)動的港區(qū)數(shù)字底座,驅(qū)動三維場景完整、實時、同步港區(qū)運行態(tài)勢。

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接入空氣監(jiān)測、潮汐監(jiān)測、氣象監(jiān)測、船閘水位監(jiān)測、揚塵監(jiān)測、風(fēng)速儀、污水監(jiān)測、碼頭水位監(jiān)測等多種物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,同時接入氣象預(yù)警信息,全面展示港區(qū)環(huán)境水文情況。

智慧醫(yī)療

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醫(yī)院建筑內(nèi)暖通、給排水、醫(yī)療氣體、消防等管道BIM數(shù)據(jù)重建,暖通系統(tǒng),風(fēng)、水走向等數(shù)據(jù)補(bǔ)充、修改與優(yōu)化;給排水系統(tǒng),水走向等數(shù)據(jù)補(bǔ)充、修改與優(yōu)化;變配電系統(tǒng)(包括變配電機(jī)房、配電柜)等;氧氣、負(fù)壓、液氧等醫(yī)療氣體系統(tǒng)管道,氣體走向等通過模型構(gòu)建。

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對集成物聯(lián)網(wǎng)平臺數(shù)據(jù)采集的,采暖、通風(fēng)、空調(diào)等暖通設(shè)備(空調(diào)主機(jī)、通風(fēng)風(fēng)機(jī)、空調(diào)水泵、制冷主機(jī)、冷卻塔等);給排水設(shè)備(水泵、水箱、水箱、排污泵、氣壓罐等);電氣設(shè)備可通過api進(jìn)行標(biāo)簽打點(配電柜(箱))、變壓器、穩(wěn)壓器、備用電源、新能源充電樁等);醫(yī)用氣體設(shè)備等通過api進(jìn)行標(biāo)簽打點,并關(guān)聯(lián)設(shè)備高亮效果,實現(xiàn)點擊設(shè)備查看屬性和高亮效果。

智慧水利

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水利行業(yè)的數(shù)字孿生是一個復(fù)雜的模擬系統(tǒng),通過創(chuàng)建實際物理系統(tǒng)的虛擬副本,這個副本可以在虛擬環(huán)境中模擬實際物理系統(tǒng)的運作和性能。這個模擬系統(tǒng)包括一系列的算法和模型,可以對各種因素進(jìn)行計算和預(yù)測,如氣候條件、自然環(huán)境、水文條件等。

數(shù)字孿生可以對水利設(shè)施進(jìn)行監(jiān)測和預(yù)警,對水資源進(jìn)行高效管理,對水文環(huán)境進(jìn)行模擬和預(yù)測,對水利工程進(jìn)行監(jiān)測,對水災(zāi)害進(jìn)行預(yù)警和防控,對水生態(tài)環(huán)境進(jìn)行保護(hù)和恢復(fù)等。

審核編輯 黃宇

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