江苏3d数字孪生(三维可视化)制作公司数字孪生系统

二级数字孪生技术上应该实现：

业务平台之间的双向数据流，以及维护和运营数据
与物联网连接器（例如 Azure IoT 中心）和数字孪生后端（例如 ADT）完全或部分集成
对复杂系统的行为、场景、原型等进行建模
工作现场 AR/MR 设计评审;BIM 数据可视化；QA/QC
传感器映射
历史数据回放
设置警报
与云提供商集成
与企业系统集成

主要的行业应用场景包括：物联网数据（空气质量、供暖、CO2 水 平等）和实时数据（航班时刻表、人流 量、客流量等），历史数据输入到数字孪生中。 主要用例包括资产管理、设施管理、工作现场 QA/QC 等来自机器可编程逻辑控制器 （PLC)）的输入访问权限（油温、轴的位置）和制造执行系统信息（机器上的工作调度）

三级数字孪生是预测性孪生，利用来自资产、事件、分析的物理数据（实时数据、环境数据、历史数据等）。该级别使用算法预测未来的行为、性能和风险，并提供潜在问题预警。系统可预测复杂设施与设备运行的结果和潜在问题，并做出更好、更明智的决策。

三级数字孪生技术上应该实现：

数据分析（历史数据）
预测性分析/数据外推
使用情况分析（用户行为映射、热图等）
预测性警报/基于趋势的警报
预测性模型和分类器
主要的行业应用场景包括：机器运行障碍预测，例如，飞机备份、警戒线中的瓶颈等

四级数字孪生是规范性孪生，利用建模（基于物理、基于资产等）和实时模拟来了解潜在未来场景，并利用以机器学习辅助的行业佳实践为基础的规范性分析和建议。该级别可模拟和复制设备/设施/产品和人员行为，并包含内置物理模型、流程模型和数据模型。

四级数字孪生技术上应该实现：

整合领域知识与知识图
机器学习能力
语义识别、点云分割
计算机视觉
主要的行业应用场景包括：

基于数据和趋势模式的建议响应或行动
更换部件的建议佳断电时间，增加 产品/机器生命周期的行动