数字孪生：工业4.0落地的核心引擎与场景实践
工业4.0的本质是通过数字技术重构工业生产逻辑，实现全流程智能化升级，而数字孪生以“虚实共生”为核心特性，构建了物理世界与数字世界的实时联动桥梁，成为工业4.0从理念走向现实的关键使能技术。
一、核心关系：数字孪生
工业大数据包括数据集成与清洗、存储与管理、分析与挖掘、标准与质量体系、大数据可视化，以及安全技术等六方面关键技术。
2023-05-05
工业领域数智化起步相对较晚，工业数据也更为复杂，涉及研发、生产、管理、运维、服务等多个环节，因而数据管理工作的推进也相对滞后，和金融行业、电信行业相比还有较大的差距。主要问题和挑战有以下四个方面：
2023-04-25
数据要素催化传统要素连锁化学反应的聚合效应显现；数字生产力引领的新赛道布局成为产业创新的新焦点；动态精准治理模式加速向各行各业辐射；全民数字素养与技能提升意识全面觉醒
按照企业组织生产的特点，可以把制造企业划分为ETO、ATO、MTO与MTS（按单设计、按单装配、按单生产和库存生产）四种生产类型。
2023-04-13
资源浪费。通常在企业内部存在多个不同的技术团队与业务团队。若每个团队搭建各自的大数据集群，服务器资源便会被分割成若干小块而不能发挥合力，服务器资源的整体利用率也无法得到保障，这无疑会造成企业资源的浪费。其次大数据集群涉及的技术繁杂，搭建和运维需学习和运营成本。这种重复的建设既费力又毫无意义，导致资源无谓浪费。
2023-04-06
当前制造企业中应用的人工智能技术，主要围绕在智能语音交互产品、人脸识别、图像识别、图像搜索、声纹识别、文字识别、机器翻译、机器学习、大数据计算、数据可视化等方面。以下总结了制造业中常用的8大人工智能应用场景。
2023-03-30
