数字孪生特点及应用环境。

结合实时数字孪生和内存计算，实现复杂的实时系统，快速分析遥测数据，识别需要立即响应的新问题。

数字孪生通常用于创建物理对象的虚拟表示。它们可以对应于复杂系统中的单个元素，如飞机发动机或整个系统。然而，它们也可以用来跟踪遥测物理系统或设备（如物联网设备、在线装配设备、智能建筑等）的动态状态。这种数字双胞胎被认为是实时数字双胞胎。

流式数据带来不同。

传统数字孪生和实时数字孪生的区别在于它们如何使用流式遥测数据。

传统数字孪生的一个常见用途是产品生命周期管理（PLM）。PLM孪生建模了物理设备的行为。例如，设备制造商可能有工业装配线产品的数字双胞胎。从设备中收集的遥测数据可以事后分析，以了解其行为。例如，工作温度的升高可能与装配线输出中缺陷的增加有关。或者操作设备的输出水平高于产品设计。

在任何情况下，遥测数据都将在未来存储和分析。从分析中得出的发现和推论可以用来改进和评估设备的设计。在简单的情况下，如果设备一直很热，可能需要重新设计设备以增加气流或以较低的速度运行。

这些观点也可以用于模拟。如果运行速度增加x%，增加输出与降低输出质量之间的相应平衡是什么？

相比之下，实时数字孪生在流量遥测数据流入时进行分析。具体来说，实时数字双胞胎跟踪物理设备的相关动态信息，以帮助流量分析。它们非常适合实时应用程序来识别新问题，并增强情况感知。

数字孪生信息可用于立即采取行动。生产线可能会关闭，而不是生产劣质最终产品的设备。或者，喷气式飞机发动机中出现问题迹象的部件可以在制造商指定的时间前更换。此外，这些信息可以用来调整运行效率。

其他例子包括车队中的电网、配水网络、安全系统或物联网设备。或者，一个系统可能有许多设备（即大型团队），它们共同生成大量数据，必须快速分析以处理新问题。

在所有情况下，流数据都可以以不同的方式使用，每种方式都需要越来越复杂的分析和更严格的洞察时间。这可能包括使用数据：

资产监测，其中数据有助于了解物理工程是否在运行以及如何实施。

假设分析允许公司调整和尝试不同的运营设置来优化业绩。

预测分析可能涉及机器学习，以实时检测异常操作，并实时启动操作，防止出现问题。

满足实时数字孪生的计算负担。

实时数字孪生的一个障碍是传统的分析方法难以满足其计算需求。

使用流数据的一种常见方法是将其保存到数据湖或其他数据存储中，然后进行分析，通常使用大数据技术。这种方法会增加延迟对时间敏感性的反应。因此，如果卡车中的制冷装置出现故障，冰箱内容会丢失。

此外，该方法还需要设计一个前端系统来排队消息并将其分类以存储数据。这可能对高消息量具有挑战性。

相比之下，实时数字孪生可以动态分析流量数据。这种方法可以实现更快的响应。然而，它需要一个可扩展的软件架构来吸收和分析输入信息。当系统中的许多设备都有数字双胞胎时，可扩展性变得更加重要。

解决这些问题的一种方法是使用内存计算（IMC）。IMC在内存中保留信息，以便快速访问和更新。它可以在几毫秒内将信息传输给自己的数字双胞胎，以便立即分析。IMC可以通过Mapreduce实现实时数据聚合，例如，在几秒钟内将所有数字双胞胎的数据合并为即时可视化。

实时分析流数据的内存计算非常适合数字双模型的要求。它提供了一个透明的扩展，可以处理大量来自物理设备的新闻。避免消息排队到辅助存储和离线分析，以实现快速响应时间。它通过集成数据聚合和可视化来增强情况感知。

实时数字孪生的应用包括：

远程信息处理：实时数字孪生跟踪车队中的每辆车，识别发动机、货物、司机和性能问题，并按计划进行。

数字电网：实时数字孪生跟踪各节点（如变压器、电线杆、控制器），如即将发生的火灾或停电故障。

安全数字孪生跟踪基础设施(如核电站)关键点的入口/出口，检测未经授权的入侵和对员工安全的威胁。

实时数字孪生模型与内存计算性能相结合，有望实现对遥测数据等复杂实时系统的快速分析，识别需要立即响应的新问题。

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