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2571、基于数字（zì）孪生的智慧（huì）研（yán）发场（chǎng）景应（yīng）用。如今我国工业正向产业的高价值（zhí）链环节（jiē）迈进，工业产品（pǐn）的复杂度和集成度越来（lái）越高，设计更改频繁，模（mó）型一经修改，改变的内容还会影（yǐng）响到分析（xī）测试（shì）模型、生产模型（xíng）、工程图等其他相（xiàng）关模型。
利用（yòng）数字孪（luán）生技术进行可视化建模（mó），通过数（shù）字（zì）化模型的虚拟现实交（jiāo）互、仿真、快速（sù）成型，可及早发现设计缺陷，优化（huà）产（chǎn）品外形、尺（chǐ）寸和（hé）结（jié）构，克服以往被动（dòng）、静（jìng）态（tài）、单纯依赖人的经验的缺点，实现产品（pǐn）制造行业（yè）研（yán）发（fā）设计与（yǔ）生产过程在虚拟空间的（de）实时监控和动（dòng）态优化，促进制造资源的智能物联及（jí）共享（xiǎng）协（xié）同，并有利于制造知（zhī）识（shí）积累（lèi）及高效重用。通（tōng）过基于模（mó）型的设计（jì）生产一体化协同，缩短产品研制周期缩短，降低产（chǎn）品不（bú）良品率，提（tí）高生产（chǎn）率。
工业（yè）互联网环境下的（de）大数据技术应用
2、基于柔性生（shēng）产（chǎn）的（de）大规模个性化定制场景。柔性生产是指让系统在制造（zào）过（guò）程中根据产品加工状（zhuàng）况的改变自（zì）动进行调整，在原有的自（zì）动（dòng）化基（jī）础上实现系（xì）统的（de）自省功（gōng）能，实（shí）现制造过（guò）程的最优智能决策。
企业（yè）通过外部平台采集客户个（gè）性（xìng）化需求（qiú）数据，与（yǔ）工业企业（yè）生产数据、外部环境数（shù）据相融合，将产品的共性（xìng）特（tè）征（zhēng）数据与收集（jí）到的客户定（dìng）制化数据结合转换成个性化的产品模型，并将产品方案、物料清单（dān）、工艺方案等（děng）数据信息通过（guò）制造（zào）执行系统快速传递给（gěi）生产（chǎn）现（xiàn）场，以（yǐ）保证包括样式、颜色、尺寸（cùn）、物料等在内的产品全（quán）生命周期（qī）的各个环节（jiē）都满足个性化定制需（xū）求及相应的生产指（zhǐ）令进行生产线调整（zhěng）和（hé）物料准备，快（kuài）速生产出符合（hé）个性化需求的定（dìng）制化（huà）产品（pǐn）。
3、基于产（chǎn）品（pǐn）全生命周期管理的设（shè）备预测管理。通（tōng）过（guò）传感器、边缘计（jì）算与工业大数据等技术（shù），对（duì）产（chǎn）品（pǐn）使用过程（chéng）中的自身工作状况、周边环境、用（yòng）户操作（zuò）行为等数据进（jìn）行实时采集并连接至（zhì）云（yún）端，在云端进（jìn）行（háng）数据存储、分析与可视化展现（xiàn）。
基（jī）于设（shè）备数据（jù）监测，实（shí）时上（shàng）报设备状态，对其核心（xīn）部件进行定（dìng）期或连续的指（zhǐ）标监测和故障诊断，判定装备（bèi）所处状态，根据历史数据中不同（tóng）设备工况数（shù）据（jù），以（yǐ）及（jí）发生（shēng）故（gù）障的具体时间，学（xué）习排序模型，预测当前各产线设备发生故障的风险排名（míng）与设备状态未来的发展趋（qū）势，并预先（xiān）指定预（yù）测（cè）性维修计划，从而实现在线健康检测、故障诊断预（yù）警等服务（wù），提高设备可靠性（xìng），延长（zhǎng）设（shè）备使用（yòng）寿命。
4、基于（yú）深度学习的（de）服务化延伸场（chǎng）景。工业（yè）制造企业通（tōng）过对以往生产（chǎn）过（guò）程中提炼和（hé）总结工业机理与知（zhī）识（shí），既可以（yǐ）将工（gōng）业机理更（gèng）好（hǎo）地（dì）融入于工业大（dà）数据（jù）算法，实现模（mó）型的调优（yōu）和（hé）迭代。同时，通过对海量（liàng）工业大数据的深入挖掘、提炼、建模和封装（zhuāng），进（jìn）一步形成面向（xiàng）各个细（xì）分工（gōng）业领域的各类知（zhī）识库、工具（jù）库、模（mó）型库和（hé）工业（yè）软件，将有助于（yú）加（jiā）速旧知（zhī）识的复（fù）用（yòng）和新知识的不断产生，进一步服务于工业过程（chéng）的改进和提升，为用户提供基于工业互联（lián）网的（de）持续价值创造良（liáng）性闭环。
