数字孪生技术在工艺过程优化中的应用

1/1数字孪生技术在工艺过程优化中的应用第一部分数字孪生技术概述 2第二部分工艺过程优化需求分析 4第三部分数字孪生模型的构建 7第四部分工艺过程数据采集与传输 9第五部分数字孪生模型的运行与更新 12第六部分工艺过程优化方案模拟与分析 14第七部分工艺过程优化方案实施与评估 17第八部分数字孪生技术在工艺过程优化中的价值 19

第一部分数字孪生技术概述关键词关键要点【数字孪生技术概述】：

1.数字孪生技术的概念与特点：数字孪生技术是以物理实体为基础，通过传感器、数据采集系统等手段获取其实时数据，构建一个虚拟模型，并对其实时数据进行分析、处理和反馈，从而实现对物理实体的模拟、预测和控制。其特点包括实时性、准确性、可预测性和可控性。

2.数字孪生技术的应用领域：数字孪生技术广泛应用于制造业、航空航天、能源、医疗等领域。在制造业，数字孪生技术可以用于产品设计、生产过程优化、质量控制和设备维护等方面；在航空航天领域，数字孪生技术可以用于飞机设计、飞行模拟和故障诊断等方面；在能源领域，数字孪生技术可以用于电网规划、电站运行和能源管理等方面；在医疗领域，数字孪生技术可以用于人体建模、疾病诊断和手术模拟等方面。

3.数字孪生技术的价值与意义：数字孪生技术可以帮助企业提高生产效率、降低成本、提升产品质量和安全，并实现对物理实体的远程监控和控制。其价值和意义主要体现在以下几个方面：提高生产效率、降低成本、提升产品质量和安全性、实现远程监控和控制。

【数字孪生技术架构】：

数字孪生技术概述

数字孪生技术是一种将物理实体或过程映射到虚拟世界中的技术，它可以模拟物理实体或过程的行为，并通过对虚拟模型进行操作来优化物理实体或过程。数字孪生技术是一种新兴技术，它具有广阔的应用前景，尤其是在工艺过程优化领域。

#数字孪生技术的定义

数字孪生技术是指在虚拟空间中创建一个物理实体或过程的数字模型，并通过实时数据流与物理实体或过程进行同步，从而能够实时地反映物理实体或过程的状态、行为和性能。数字孪生技术可以帮助人们更好地理解物理实体或过程，并对其进行更有效的控制和优化。

#数字孪生技术的特点

数字孪生技术具有以下特点：

*实时性：数字孪生技术可以实时地反映物理实体或过程的状态、行为和性能。

*准确性：数字孪生技术可以准确地模拟物理实体或过程的行为。

*可扩展性：数字孪生技术可以扩展到任意规模的物理实体或过程。

*可重用性：数字孪生技术可以重复用于不同的物理实体或过程。

*可视化：数字孪生技术可以将物理实体或过程以可视化的方式呈现出来。

#数字孪生技术的应用

数字孪生技术可以应用于各个领域，包括制造业、能源业、交通业、医疗业等。在工艺过程优化领域，数字孪生技术可以用于以下方面：

*工艺过程模拟：数字孪生技术可以模拟工艺过程的行为，并通过对虚拟模型进行操作来优化工艺过程。

*工艺过程控制：数字孪生技术可以实时地监测工艺过程的状态，并根据实时数据来调整工艺过程的控制参数，从而优化工艺过程的性能。

*工艺过程优化：数字孪生技术可以帮助人们识别工艺过程中的瓶颈，并通过对工艺过程进行优化来提高工艺过程的效率和产能。

#数字孪生技术的未来发展

数字孪生技术是一种新兴技术，它具有广阔的应用前景。随着数字孪生技术的发展，它将被应用于更多的领域，并对各行各业产生深远的影响。第二部分工艺过程优化需求分析关键词关键要点【工艺过程优化需求分析】：

1.资源利用率分析：评估工艺过程中的资源利用率，包括设备、原材料、人力等，识别资源利用率低下的环节，制定提高资源利用率的措施。

2.质量分析：分析工艺过程中的产品质量，识别产品质量不合格的原因，制定提高产品质量的措施。

3.生产率分析：分析工艺过程中的生产率，识别生产率低下的原因，制定提高生产率的措施。

4.成本分析：分析工艺过程中的成本，识别成本过高的环节，制定降低成本的措施。

5.安全分析：分析工艺过程中的安全隐患，制定消除安全隐患的措施。

6.环境分析：分析工艺过程对环境的影响，制定减少环境影响的措施。

【工艺过程优化目标分析】：

#工艺过程优化需求分析

1.工艺过程现状及问题识别

对现有工艺过程进行全面的调查和分析,了解工艺过程的运行情况,识别工艺过程中的问题和薄弱环节。常见的问题包括:

-产品质量波动大,合格率低

-生产效率低,生产成本高

-能耗高,环境污染严重

-设备故障率高,维护成本高

-安全隐患多,事故风险大

2.工艺过程优化目标确定

根据工艺过程现状及问题识别,确定工艺过程优化的目标。常见目标包括:

-提高产品质量,降低次品率

-提高生产效率,降低生产成本

-降低能耗,减少环境污染

-降低设备故障率,减少维护成本

-提高安全生产水平,降低事故风险

3.工艺过程优化方案设计

根据工艺过程优化目标,设计工艺过程优化方案。常见方案包括:

-优化工艺参数

-改进工艺流程

-更新工艺设备

-引入先进工艺技术

-强化工艺管理

4.工艺过程优化方案评估

对工艺过程优化方案进行评估,分析方案的可行性和有效性。评估指标包括:

-方案的经济性

-方案的技术性

-方案的环境性和安全性

-方案的社会性

5.工艺过程优化实施

根据工艺过程优化方案评估结果,选择最佳方案并进行实施。实施步骤包括:

-制定实施计划

-准备实施资源

-实施方案

-监控实施效果

-调整实施方案

6.工艺过程优化效果评价

对工艺过程优化效果进行评价,分析优化方案的实际效果。评价指标包括:

-产品质量是否提高

-生产效率是否提高

-能耗是否降低

-设备故障率是否降低

-安全生产水平是否提高

7.工艺过程优化持续改进

根据工艺过程优化效果评价结果,对工艺过程优化方案进行持续改进。改进步骤包括:

-分析优化方案的不足之处

-提出改进措施

-实施改进措施

-评价改进效果第三部分数字孪生模型的构建关键词关键要点【数据采集与预处理】：

1.传感器数据采集：在工艺过程中安装各种传感器，如压力传感器、温度传感器、流量传感器等，实时采集工艺过程中相关数据，为数字孪生模型提供基础数据。

2.数据预处理：对采集到的传感器数据进行预处理，包括数据清洗、数据归一化、数据标准化、数据降噪等，以提高数据的质量和可信度。

3.特征工程：对预处理后的数据进行特征工程，提取出与工艺过程状态和性能相关的特征，为数字孪生模型的构建和参数估计提供依据。

【物理模型与数学模型构建】：

数字孪生模型的构建

数字孪生模型是数字孪生技术的核心组成部分，是构建数字孪生系统的基础。数字孪生模型的构建是一个复杂的过程，涉及数据采集、数据预处理、模型构建、模型验证和部署等多个步骤。

#数据采集

数据采集是数字孪生模型构建的第一步，也是最关键的一步。数据采集包括工艺过程数据采集、设备数据采集和环境数据采集等。工艺过程数据采集是指采集工艺过程的各种参数，如温度、压力、流量、物料成分等。设备数据采集是指采集设备的运行状态数据，如设备的转速、负荷、能耗等。环境数据采集是指采集工艺过程所在环境的数据，如温度、湿度、风速等。

#数据预处理

数据预处理是对采集到的数据进行处理，使其满足模型构建的要求。数据预处理主要包括数据清洗、数据归一化和数据降维等步骤。数据清洗是指去除数据中的噪声和异常值。数据归一化是指将数据映射到一个统一的范围，以便于模型的训练和比较。数据降维是指减少数据的维度，以提高模型的训练速度和精度。

#模型构建

模型构建是数字孪生模型的核心步骤。模型构建是指根据采集到的数据和先验知识，建立数学模型或物理模型来描述工艺过程。模型构建的方法有很多种，包括物理建模、数据驱动建模和混合建模等。物理建模是指根据工艺过程的物理原理建立数学模型。数据驱动建模是指根据采集到的数据建立数学模型。混合建模是指结合物理建模和数据驱动建模的方法来建立数学模型。

#模型验证

模型验证是指对构建好的模型进行验证，以确保模型的准确性和可靠性。模型验证的方法有很多种，包括仿真验证、实验验证和现场验证等。仿真验证是指通过仿真试验来验证模型的准确性和可靠性。实验验证是指通过实验室试验来验证模型的准确性和可靠性。现场验证是指通过在实际生产环境中运行模型来验证模型的准确性和可靠性。

#模型部署

模型部署是指将验证通过的模型部署到数字孪生系统中，以便于对工艺过程进行实时监控、优化和控制。模型部署的方法有很多种，包括云端部署、边缘部署和本地部署等。云端部署是指将模型部署到云服务器上。边缘部署是指将模型部署到边缘设备上。本地部署是指将模型部署到本地服务器上。

#结束语

数字孪生模型的构建是一个复杂的过程，涉及数据采集、数据预处理、模型构建、模型验证和部署等多个步骤。数字孪生模型构建的质量直接影响数字孪生系统的性能。因此，在数字孪生模型构建过程中，需要认真对待每一个步骤，确保模型的准确性和可靠性。第四部分工艺过程数据采集与传输关键词关键要点工艺过程数据采集

1.传感器技术：利用各种类型的传感器（例如，温度传感器、压力传感器、流量传感器等）来采集工艺过程中的各种物理参数和状态信息。这些传感器可以安装在工艺设备上或管道中，实时监测工艺过程中的各种变化。

2.数据采集系统：将传感器采集到的数据通过数据采集系统进行收集和存储。数据采集系统通常由数据采集器、数据传输设备和数据存储设备组成。数据采集器负责采集传感器数据并将其传输给数据传输设备，数据传输设备将数据传输到数据存储设备中。

3.数据预处理：对采集到的工艺过程数据进行预处理，以去除噪声、异常数据和冗余数据，并将其格式化成适合后续分析和处理的格式。数据预处理通常包括数据清洗、数据转换、数据归一化和数据集成等步骤。

工艺过程数据传输

1.数据传输协议：为了确保工艺过程数据能够可靠、高效地进行传输，需要采用适当的数据传输协议。常用的数据传输协议包括工业以太网、现场总线（如PROFIBUS、Modbus等）和无线通信（如Wi-Fi、蓝牙等）。

2.数据传输安全性：在工艺过程数据传输过程中，需要确保数据的安全性，防止未经授权的访问和修改。数据传输安全性通常通过加密、认证和访问控制等技术来实现。

3.数据传输可靠性：工艺过程数据传输需要保证数据的可靠性，确保数据的完整性和准确性。数据传输可靠性通常通过冗余传输、错误检测和纠正、重传机制等技术来实现。一、工艺过程数据采集

工艺过程数据采集是数字孪生技术应用于工艺过程优化中的第一步，也是至关重要的一步。工艺过程数据采集的主要目的是获取工艺过程的实时运行数据，为后续的数据分析、建模和优化提供基础。工艺过程数据采集的方式主要有以下几种：

1.传感器采集

传感器采集是工艺过程数据采集最常用的方式之一。传感器可以将工艺过程中的各种物理量，如温度、压力、流量、液位等，转换为电信号或其他形式的信号，然后通过数据采集系统传输至控制系统或云平台。传感器采集的数据具有实时性强、精度高、稳定性好等优点，但缺点是需要在工艺设备上安装传感器，可能对工艺过程造成一定的影响。

2.仪表采集

仪表采集也是一种常用的工艺过程数据采集方式。仪表可以将工艺过程中的各种物理量直接显示出来，也可以将这些物理量转换为电信号或其他形式的信号，然后通过数据采集系统传输至控制系统或云平台。仪表采集的数据具有读取方便、维护简单等优点，但缺点是精度不如传感器高，而且需要人工抄表，容易出错。

3.视频采集

视频采集是一种新兴的工艺过程数据采集方式。视频采集系统可以将工艺过程中的视频图像采集下来，然后通过计算机视觉技术提取其中的有用信息，如设备的运行状态、人员的操作行为等。视频采集的数据具有直观性强、信息量大等优点，但缺点是数据量大，需要较高的存储和计算能力。

二、工艺过程数据传输

工艺过程数据采集完成后，需要将其传输至控制系统或云平台，以便进行后续的数据分析、建模和优化。工艺过程数据传输的方式主要有以下几种：

1.有线传输

有线传输是工艺过程数据传输最常用的方式之一。有线传输可以保证数据传输的稳定性和可靠性，但缺点是布线复杂，施工难度大。

2.无线传输

无线传输是近年来发展起来的一种新的工艺过程数据传输方式。无线传输可以避免布线，施工简单方便，但缺点是传输距离有限，容易受到干扰。

3.光纤传输

光纤传输是一种高速、低损耗的数据传输方式。光纤传输可以实现远距离、大容量的数据传输，但缺点是成本较高。

4.5G传输

5G传输是一种新兴的无线数据传输技术。5G传输具有高速、低延时、高可靠性等优点，非常适合工艺过程数据的传输。

在实际应用中，往往会选择多种数据采集和传输方式相结合的方式，以满足不同的需求。例如，对于需要实时性强、精度高的数据，可以使用传感器采集和有线传输的方式；对于需要覆盖范围广、数据量大的数据，可以使用视频采集和无线传输的方式。第五部分数字孪生模型的运行与更新关键词关键要点【数字孪生模型的实时监控与数据采集】：

1.通过各种传感器和设备，实时采集工艺过程中的数据，如温度、压力、流量、物料成分等。

2.将采集到的数据传输到数字孪生模型，进行存储和分析。

3.实时监控数字孪生模型中关键参数的变化，及时发现异常情况。

【数字孪生模型的实时预测与仿真】：

数字孪生模型的运行与更新

数字孪生模型的运行与更新是指在数字孪生模型建立的基础上，通过对模型输入实时数据，使模型能够反映实际工艺过程的运行状态，并通过更新模型参数来确保模型的准确性。数字孪生模型的运行与更新是数字孪生技术在工艺过程优化中的关键环节，也是保障数字孪生模型发挥作用的前提条件。

一、数字孪生模型的运行

数字孪生模型的运行是指在数字孪生模型建立的基础上，通过输入实时数据来模拟实际工艺过程的运行状态。数字孪生模型的运行可以分为以下几个步骤：

1.数据采集：通过传感器、仪表等设备采集工艺过程中的各种数据，如温度、压力、流量、物料成分等。

2.数据处理：对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、数据过滤、数据转换等。

3.模型输入：将预处理后的数据输入到数字孪生模型中，作为模型的输入数据。

4.模型计算：数字孪生模型根据输入的数据进行计算，生成输出数据，如工艺参数、工艺指标、产品质量等。

5.数据分析：对数字孪生模型的输出数据进行分析，评估工艺过程的运行状态，识别工艺过程中的问题和隐患。

二、数字孪生模型的更新

数字孪生模型的更新是指在数字孪生模型运行的基础上，通过更新模型参数来确保模型的准确性。数字孪生模型的更新可以分为以下几个步骤：

1.参数识别：通过对实际工艺过程的数据进行分析，识别需要更新的模型参数。

2.参数估计：根据识别出的需要更新的模型参数，利用参数估计方法来估计这些参数的值。

3.模型更新：将估计出的参数值更新到数字孪生模型中，使数字孪生模型能够更加准确地反映实际工艺过程的运行状态。

三、数字孪生模型运行与更新的意义

数字孪生模型的运行与更新具有以下几个方面的意义：

1.实时监控工艺过程：通过数字孪生模型的运行，可以实时监控工艺过程的运行状态，及时发现工艺过程中的问题和隐患，为工艺过程的优化提供依据。

2.预测工艺过程的未来趋势：通过数字孪生模型的运行，可以预测工艺过程的未来趋势，为工艺过程的优化提供指导。

3.优化工艺过程的参数：通过数字孪生模型的运行与更新，可以优化工艺过程的参数，提高工艺过程的效率和质量。

4.减少工艺过程的试验成本：通过数字孪生模型的运行与更新，可以減少工艺过程的试验成本，缩短工艺过程的开发周期。第六部分工艺过程优化方案模拟与分析关键词关键要点工艺过程优化方案动态优化

1.动态优化是指在工艺过程运行过程中，根据实时监测数据和模型预测结果，不断调整工艺参数和操作条件，以优化工艺过程性能的过程。

2.动态优化技术可以有效提高工艺过程的稳定性和效率，降低能耗和成本，提高产品质量。

3.动态优化技术的应用领域十分广泛，包括化工、石化、冶金、电力、制药等行业。

工艺过程优化方案多目标优化

1.多目标优化是指在工艺过程优化过程中，同时考虑多个优化目标，并在这些目标之间进行权衡和妥协，以获得最佳的整体解决方案。

2.多目标优化技术可以有效解决工艺过程优化中的复杂问题，提高优化方案的质量和可行性。

3.多目标优化技术的应用领域十分广泛，包括化工、石化、冶金、电力、制药等行业。

工艺过程优化方案鲁棒优化

1.鲁棒优化是指在工艺过程优化过程中，考虑工艺过程的不确定性和波动性，以获得对这些不确定性和波动性具有鲁棒性的优化方案。

2.鲁棒优化技术可以有效提高优化方案的稳定性和可靠性，降低优化方案受不确定性和波动性影响的风险。

3.鲁棒优化技术的应用领域十分广泛，包括化工、石化、冶金、电力、制药等行业。

工艺过程优化方案智能优化

1.智能优化是指在工艺过程优化过程中，利用人工智能技术，如机器学习、深度学习等，自动学习工艺过程数据，并根据学习结果自动生成优化方案。

2.智能优化技术可以有效提高优化方案的质量和效率，降低优化方案的开发成本。

3.智能优化技术的应用领域十分广泛，包括化工、石化、冶金、电力、制药等行业。

工艺过程优化方案云优化

1.云优化是指在工艺过程优化过程中，利用云计算技术，将优化任务分布到多个云服务器上并行计算，以提高优化效率。

2.云优化技术可以有效缩短优化方案的计算时间，降低优化方案的开发成本。

3.云优化技术的应用领域十分广泛，包括化工、石化、冶金、电力、制药等行业。

工艺过程优化方案实时优化

1.实时优化是指在工艺过程运行过程中，根据实时监测数据，实时调整工艺参数和操作条件，以优化工艺过程性能的过程。

2.实时优化技术可以有效提高工艺过程的稳定性和效率，降低能耗和成本，提高产品质量。

3.实时优化技术的应用领域十分广泛，包括化工、石化、冶金、电力、制药等行业。工艺过程优化方案模拟与分析

工艺过程优化方案模拟与分析是数字孪生技术在工艺过程优化中的关键应用之一。通过对工艺过程的数字孪生模型进行模拟和分析，可以帮助企业快速、准确地评估不同优化方案的有效性，从而选择出最优方案并指导实际生产。

1.工艺过程优化方案模拟

工艺过程优化方案模拟是将工艺过程的数字孪生模型与优化方案相结合，通过计算机模拟的方式来预测优化方案实施后的效果。模拟过程通常包括以下几个步骤：

*模型构建：首先，需要建立工艺过程的数字孪生模型。该模型应反映工艺过程的真实情况，包括工艺设备、工艺参数、工艺流程等。

*优化方案设计：根据工艺过程的现状和优化目标，设计出不同的优化方案。优化方案可以包括工艺参数的调整、工艺流程的优化、工艺设备的改进等。

*模拟运行：将优化方案应用于数字孪生模型，并进行模拟运行。模拟运行可以帮助预测优化方案实施后的效果，包括产量、质量、成本、能耗等。

2.工艺过程优化方案分析

工艺过程优化方案分析是对模拟结果进行分析，以评估优化方案的有效性和选择出最优方案。分析过程通常包括以下几个步骤：

*结果分析：首先，需要对模拟结果进行分析，包括产量、质量、成本、能耗等指标。分析结果可以帮助了解优化方案对工艺过程的影响。

*方案比较：将不同优化方案的模拟结果进行比较，以确定哪个方案的效果最好。比较结果可以帮助选择出最优方案。

*敏感性分析：对优化方案中的关键变量进行敏感性分析，以了解这些变量对优化方案效果的影响。敏感性分析可以帮助确定优化方案的鲁棒性。

3.工艺过程优化方案实施

选择出最优方案后，就可以将其应用于实际生产。工艺过程优化方案的实施通常包括以下几个步骤：

*方案制定：根据最优方案，制定详细的实施计划和方案。实施计划应包括实施步骤、实施时间、实施责任人等。

*方案实施：按照实施计划和方案，对工艺过程进行优化。优化过程可能包括工艺参数的调整、工艺流程的优化、工艺设备的改进等。

*方案评估：优化方案实施后，需要对效果进行评估。评估结果可以帮助了解优化方案的实际效果，并为进一步优化提供指导。

工艺过程优化方案模拟与分析是数字孪生技术在工艺过程优化中的重要应用之一。通过对工艺过程的数字孪生模型进行模拟和分析，可以帮助企业快速、准确地评估不同优化方案的有效性，从而选择出最优方案并指导实际生产。第七部分工艺过程优化方案实施与评估关键词关键要点【工艺过程优化方案的实施与评估】

1.制定实施计划：明确工艺过程优化方案的实施步骤、时间安排、资源分配和责任划分，并编制详细的实施计划。

2.方案落地执行：按照实施计划，有序推进工艺过程优化方案的落地执行，及时发现和解决实施过程中遇到的问题，并及时调整实施方案。

3.数据采集与分析：在工艺过程优化方案实施过程中，要及时采集相关数据，并进行分析，以评估方案的实施效果。

4.优化方案评估：定期对工艺过程优化方案的实施效果进行评估，评估内容包括方案的有效性、经济性、适用性和可持续性等。

5.持续改进：基于评估结果，对工艺过程优化方案进行持续改进，以进一步提高方案的实施效果。

【优化方案应用效果评价】

工艺过程优化方案实施与评估

工艺过程优化方案实施与评估是数字孪生技术在工艺过程优化中的关键步骤，其目的是将优化方案有效地应用于实际工艺生产中，并对优化效果进行评估和验证。

一、优化方案实施

优化方案实施是指将优化方案中的改进措施付诸实施，使其成为实际的生产工艺。实施步骤主要包括：

1.方案分解与任务分配：将优化方案中的改进措施分解为具体的任务，并分配给相关的部门或人员负责实施。

2.资源配置：根据实施方案的需要，合理配置人力、物力、财力等资源，以确保方案的顺利实施。

3.实施过程监控：在实施过程中，应密切监控实施进展情况，及时发现和解决遇到的问题，确保方案的顺利实施。

4.阶段性评估：在实施过程中，应定期对实施效果进行阶段性评估，以检查方案的实施情况，并根据评估结果及时调整实施策略。

5.方案验收：当方案实施完成后，应进行方案验收，以检查方案是否按照要求完成，是否达到预期的优化效果。

二、优化效果评估

优化效果评估是指对优化方案实施后的实际效果进行评估，以验证方案的有效性和经济性。评估步骤主要包括：

1.数据收集：收集优化方案实施前后的相关数据，包括产量、质量、能耗、成本等，以便进行比较分析。

2.指标分析：对收集的数据进行分析，计算优化方案实施前后各项指标的变化情况，并进行统计分析。

3.经济性评价：对优化方案实施后的经济效益进行评价，包括成本节约、利润增加等，以评估方案的经济可行性。

4.敏感性分析：对优化方案中的关键参数进行敏感性分析，以检查方案对参数变化的敏感性，并评估方案的鲁棒性。

5.方案总结与改进：根据评估结果，对优化方案进行总结和改进，以提高方案的有效性和经济性，并为后续的工艺过程优化提供经验和指导。

数字孪生技术在工艺过程优化中的应用，为企业提供了更加科学、高效和智能化的优化手段，有助于企业提高生产效率、降低成本、提高产品质量，并在激烈的市场竞争中获得优势。第八部分数字孪生技术在工艺过程优化中的价值关键词关键要点【数字孪生技术在工艺过程优化中的价值】：

1.实时性与预测性：数字孪生技术允许对工艺过程进行实时监测，从而对故障风险和潜在问题进行预测。这有助于优化工艺性能，减少停机时间并提高产能。

2.虚拟原型设计与仿真：数字孪生技术可以构建虚拟的工艺过程原型，对各种工艺条件和参数进行仿真，这可以帮助工程师和设计师优化工艺设计，并减少物理实验和试错的成本。

3.优化操作与控制：数字孪生技术能够基于物理模型和历史数据，对工艺过程进行优化控制。这可以提高工艺效率、节约资源和能源，并减少环境污染。

【工艺流程模拟与优化】：

数字孪生技术在工艺过程优化中的价值

数字孪生技术通过构建工艺过程的虚拟模型，能够对工艺过程进行