数字孪生在智能工厂的创新实践（27页-亚马逊）
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《数字孪生在智能工厂的创新实践》由亚马逊云科技的陈雪杰分享，主要介绍了数字孪生在智能工厂领域的应用、优势、实现技术以及实践案例等内容。
- 数字孪生的概念与需求：数字孪生是物理系统生动的数字化表示形式，能模拟物理系统的结构、状态和行为，助力实现成本节省、解决远距离问题并提升交互体验。构建数字孪生需考虑保真度、扫描频率、数据延迟、3D模型、遥测数据叠加以及远程位置的安全等多方面要求。
- 构建数字孪生的挑战与解决方案：构建数字孪生面临访问物理系统数据、创建生动数字映射和驱动最佳收益等关键挑战。Amazon IoT TwinMaker可轻松创建现实世界物理系统的数字孪生体，通过数据连接器融合多源数据，利用灵活的模型构建框架对物理系统建模，支持场景创作以构建交互式三维视图，并提供应用工具集方便集成到各类应用程序中。
- 应用案例展示：INVISTA通过使用Amazon IoT TwinMaker建立可操作的数字孪生，从网联工人视角优化生产运营，提高了现场作业的生产力、效率，并带来环境、健康和安全方面的优势。西门子与亚马逊云科技合作，集成相关产品提供新的数字孪生解决方案，可满足不同复杂程度的使用案例。Carrier公司在其Abound平台内使用IoT TwinMaker，为楼宇业主和运营商提供智慧楼宇/网联空间的3D可视化，将运营数据与空间环境关联，简化决策和纠正行动。
- 创建数字孪生的工作流：利用TwinMaker创建数字孪生的工作流包括创建Workspace，进行Modeling定义实体和组件，通过Streaming insights丰富时序数据并增加洞察，创建可视化scenes展示物理系统，以及创建Web应用为操作人员提供定制化控制台。
数字孪生技术在智能工厂领域潜力巨大，借助Amazon IoT TwinMaker等工具，企业能够优化生产运营、提升管理效率，为制造业的智能化转型提供有力支持。
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