Инвестирование в идеи, результаты которых не столь очевидны, приводят к напрасной трате усилий и финансов. Чтобы избежать всех этих проблем, наука нашла решения, выходящие за рамки воображения обычных людей. Они вроде подготовили цифровые модели проекта для анализа результатов до инвестиций. Оба термина сбивают с толку, поскольку используются в одной и той же среде и в одной области.
Цифровая нить против цифрового двойника
Разница между Digital Thread и Digital Twin заключается в том, что Digital Thread - это самое низкое состояние, которое собирает все ранее существовавшие данные и объединяет их. Он составляет временную шкалу продукта от его создания до конца, тогда как цифровой двойник - это визуальное представление процедуры, услуги или физического объекта до производства фактической вещи.
Digital Thread является основой цифрового двойника и определяется как самый низкий уровень проектирования при создании цифрового представления физического объекта. В этом объединяются различные наборы данных, которые взаимосвязаны. Это похоже на запись данных от создания продукта до его завершения.
Используя современные технологии, цифровой двойник определяется как цифровое представление физического объекта, услуги или процесса. Многие копии объектов, таких как реактивные двигатели, здания или ветряные электростанции, могут быть созданы с помощью цифровых двойников. Мало того, целые города могут быть представлены с помощью технологии цифровых двойников еще до начала строительства.
Таблица сравнения между Digital Thread и Digital Twin
| Параметры сравнения | Цифровая нить | Цифровой двойник |
| Определение | Это основная информация, которая дает информацию об объекте от его создания до конца. | Это термин, используемый для создания цифрового представления физического объекта для понимания вывода. |
| Уровень | Он используется на более низком уровне. | Он используется на разных уровнях. |
| Важность | Он дает подробную информацию об объекте от начала до конца. | Важно понять предмет. |
| Представляет собой | В нем представлена вся необходимая информация для интерпретации характеристик продукта. | Он представляет собой продукт, услугу, процедуру или результат до производства реального физического объекта. |
| Применение | Это помогает понять дефекты и найти их решение. | Это помогает в оценке и понимании поведения вывода с использованием цифрового представления. |
Что такое цифровая нить?
Digital Thread - это самый нижний уровень цифрового двойникования. Без этого этапа работы невозможно цифровое твининг или цифровое представление физического объекта. Это помогает, собирая все связанные данные и объединяя их. Затем из них выводятся результирующие значения, чтобы иметь всю информацию об объекте от начала до конца.
Цифровая нить важна как:
Что такое цифровой двойник?
Цифровой двойник - это цифровое представление любой услуги, физического продукта или процесса. Он дает информацию о выходе любого физического объекта до того, как его производство начнется. Главный мотив - узнать, как объект отреагирует на физический мир, когда он возникнет.
Цифровой двойник важен, потому что:
Цифровой двойник состоит из трех основных элементов:
Он используется на различных уровнях, включая уровень компонентов, уровень активов, уровень системы и уровень процесса.
Основные различия между Digital Thread и Digital Twin
Вывод
Оба термина связаны между собой, поскольку связаны своей областью и целью. Их основная цель - создать визуальное представление процедуры, службы или физического объекта, чтобы получить представление об их результатах и процессе, за которым они следуют, до их фактического выполнения.
Несмотря на то, что их применение и важность не совпадают, Digital Thread, с одной стороны, требуется для информации о сроке службы продукта, так что в будущем, если появятся какие-либо дефекты, должна быть вся информация для их устранения, а с другой стороны, Digital Twin представляет двойную физическую модель объекта, так что один и тот же дефект может быть исправлен физически.
использованная литература
- https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-32156-1_5
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0007850617300409
- https://arc.aiaa.org/doi/pdf/10.2514/6.2016-0897
