





作者:陈岩光、于连林 等
定价:99元
印次:1-1
ISBN:9787302649366
出版日期:2024.01.01
印刷日期:2023.12.05
图书责编:王金柱
图书分类:零售
《工业数字孪生与企业应用实践》以智能制造的各个阶段为视角,详尽阐述了工业数字孪生技术在产业智能化升级中的应用。通过提高生产、制造、装配、设计、规划和物料等方面的管理效率,以及降低试错成本,为智能制造带来显著的效益提升。本书共6章。第1章梳理数字孪生的发展历程,了解数字孪生的过去、现在和将来。第2章详细介绍工业数字孪生底层技术体系及关键技术。第3章拆解工业互联网支持下的数字孪生车间构建。第4章总结工业数字孪生在智能制造中的具体应用,如何基于数字孪生搭建新时代的智慧工厂。第5章介绍部分一线制造企业工业数字孪生的应用实例。第6章展望工业数字孪生在未来的应用。 《工业数字孪生与企业应用实践》适合数字孪生从业者、开发研究人员和对数字孪生有兴趣的技术团队人员阅读,赋能产业智能化升级。
"陈岩光,毕业于北京大学计算机系,现任天津卓朗科技副总裁,天津市科学技术协会委员,天津市计算机学会理事,对云计算、大数据、人工智能、数字孪生等领域有深入研究,目前主要负责卓朗科技工业软件、数字孪生产品线。于连林,天津卓朗科技发展有限公司天工事业部副总经理,在工业软件和数字孪生领域从业多年,对相关技术有深入研究。"
前 言 国家发展和改革委员会重磅发布了《关于推进“上云用数赋智”行动 培育新经济发展实施方案》(以下简称《方案》),其中“数字孪生”技术在方案中被多次提及,和云计算、人工智能、5G、物联网等前沿技术一样,受关注程度上升到国家高度。数字孪生技术最先应用于工业制造的领域中。目前,全球领先的制造企业正在将对数字孪生的理解与自身业务融合,形成工业4.0时代下的解决方案。 工业数字孪生是多类数字化技术的集成融合和创新应用,基于建模工具在数字空间构建出精准物理对象模型,再利用实时IoT(Internet of Things,物联网)数据驱动模型运转,进而通过数据与模型集成融合构建起综合决策能力,推动全业务流程闭环优化。 随着云计算、大数据、人工智能、5G技术以及AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,人工智能生成内容)的迅猛发展,数字孪生应用范围的拓展得到了保障。在制造业企业应用中,通过物联网及边缘计算上传相关数据后,使用工业数字孪生技术可以完成生产、能耗、设备、设计、制造管理等工作,进而实现提质、降本、创收、增效四大价值。 市场规模上,根据中国信通院数据显示:2021年,全球数字孪生市场规模达到49亿美元,预计全球数字孪生市场将以58%的复合增长率增长,到2026年将达到482亿美元。另据艾瑞咨询数据显示:2022年中国数字孪生市场规模为104亿元,预计2025年国内市场规模将达375亿元,2022-2025年CAGR(Compound Annual Growth Rate,复合年均增长率)为54.3%。可见,从高端制造...
第1章 工业数字孪生的发展 1
1.1 数字孪生的概念 2
1.2 数字孪生的特征 10
1.3 面向智能制造的工业数字孪生 13
1.4 工业数字孪生的发展阶段 16
1.5 工业数字孪生的功能架构 17
1.6 发展工业数字孪生的意义 17
1.7 工业数字孪生应用行业分析 19
1.7.1 流程行业分析 20
1.7.2 多品种小批量离散行业分析 21
1.7.3 少品种大批量离散行业分析 21
1.8 工业数字孪生产业布局动向 22
1.8.1 产业布局 23
1.8.2 企业合作分析 25
1.8.3 巨头发展布局分析 27
1.9 国内外工业数字孪生发展情况 31
1.9.1 政策层面 32
1.9.2 行业应用层面 33
1.9.3 市场层面 33
1.9.4 企业主体层面 34
1.9.5 标准化层面 34
1.10 本章小结 35
1.11 参考资料 36
第2章 工业数字孪生技术体系及
关键技术 37
2.1 技术体系架构 39
2.1.1 概念 39
2.1.2 工业数字孪生技术体系 42
2.1.3 小结 46
2.2 数字支撑技术 48
2.2.1 概念 48
2.2.2 技术体系 49
2.2.3 小结 51
2.3 数字线程技术 52
2.3.1 概念 53
2.3.2 技术体系 55
2.3.3 小结 57
2.4 数字孪生体技术 58
2.4.1 概念 58
2.4.2 ... 查看详情
本书通过对工业数字孪生相关技术进行全面拆解与梳理,结合行业数据要素,总结了工业数字孪生在智能制造中的具体应用模型以及经验。
书中说细介绍了工业数孪生在数字车间、智慧工厂应用中的解决方案,并给出了电子电器智能制工厂、乳制品生产工厂、高速动车监管、智慧风电数字化运营、汽车智能制造、煤炭液化生产企业智能调试中心项目的落地实践,对于从业者有较大借鉴意义。"