数字孪生与物联网在维护中的协同

19/24数字孪生与物联网在维护中的协同第一部分物联网在维护中的数据采集与传输 2第二部分数字孪生在维护中的虚拟环境构建 3第三部分物联网和数字孪生的数据集成与互操作 7第四部分数字孪生对物联网数据流的分析与预测 10第五部分预防性维护中的数字孪生与物联网协作 11第六部分物联网传感器监控在数字孪生更新中的作用 14第七部分增强现实技术在数字孪生维护中的应用 17第八部分数字孪生与物联网在维护中的可持续发展 19

第一部分物联网在维护中的数据采集与传输关键词关键要点【物联网传感器感知】

1.物联网设备广泛部署，配备各种传感器（如温湿度、振动、压力），实时采集设备状态数据。

2.传感器数据包含设备运行的关键信息，可用于监测设备健康状况，预测故障风险。

3.传感器数据通过无线网络或有线连接传输到云平台或边缘计算节点进行处理和分析。

【物联网网关聚合与转发】

物联网在维护中的数据采集与传输

数据采集

物联网设备通过传感器、执行器和其他物理设备采集维护相关数据，这些数据包括：

*设备状态数据：例如温度、振动、能量消耗和流体水平

*环境数据：例如温度、湿度、空气质量和噪音水平

*用户交互数据：例如设备使用情况、维护日志和故障报告

数据传输

采集的数据通过各种通信协议传输到云平台或维护管理系统：

*有线连接：以太网、串行通信和工业以太网

*无线连接：Wi-Fi、蓝牙、Zigbee和蜂窝网络（如5G）

*中介网关：负责将多个设备连接到通信网络并聚合数据

数据格式标准

为了确保数据互操作性和顺利传输，物联网维护设备使用以下标准：

*OPCUA（统一架构）：工业自动化数据交换的标准框架

*MQTT（轻量级物联网协议）：一种轻量级消息传递协议，专为物联网设备设计

*JSON（JavaScript对象表示法）：一种文本化的数据交换格式，易于处理和存储

数据质量管理

为了确保采集和传输的数据的准确性和一致性，需要实施数据质量管理措施，包括：

*传感器校准：定期校准传感器以确保准确性

*数据验证：使用算法和规则检查数据的合理性

*数据清洗：删除异常值、噪声和重复数据

数据安全

物联网设备和数据传输面临着网络安全风险，因此需要采取以下安全措施：

*设备认证：确保只有授权设备可以连接和传输数据

*加密：保护数据在传输和存储期间的机密性

*入侵检测：监控可疑活动并采取补救措施

*安全更新：定期更新物联网设备的固件和软件以修补漏洞第二部分数字孪生在维护中的虚拟环境构建关键词关键要点数字孪生在维护中的虚拟环境构建

1.真实设备的虚拟映射：数字孪生通过传感器和数据采集技术实时获取设备运行数据，建立设备的虚拟模型，忠实反映设备的物理和功能特性，为维护提供逼真的仿真环境。

2.设备状态实时监控：虚拟环境集成来自物联网传感器和历史数据的动态数据流，实时监测设备运行状态、故障诊断和预测性维护。

3.基于场景的仿真：数字孪生平台支持各种维护场景的仿真，如设备故障、气候变化和人为失误。通过在虚拟环境中模拟真实场景，维护人员可以预演维护策略、优化流程并提高安全保障。

传感器数据融合和处理

1.多源数据采集：数字孪生连接各种传感器，包括温度传感器、压力传感器和振动传感器，收集设备运行、环境和用户行为等多方面数据。

2.数据清洗和预处理：数字孪生平台使用数据清洗技术过滤异常值、补全缺失数据和转换数据格式，确保数据质量和易于分析。

3.基于物联网的边缘计算：数字孪生采用边缘计算架构，将计算和处理任务分流到分布式传感器和边缘设备，实现数据预处理和实时分析，提高维护效率和响应速度。

预测性维护和故障诊断

1.故障模式识别和预测：数字孪生分析设备运行数据，识别常见的故障模式并建立预测模型，提前预测故障发生概率和时间。

2.异常检测和警报生成：通过与正常运行数据的比较，数字孪生平台检测设备运行异常，生成警报并通知维护人员，实现主动维护。

3.根因分析和解决建议：数字孪生分析故障数据，确定故障根因并提供维护建议，指导维护人员采取有效措施，提高维护效率和设备可靠性。

沉浸式维护体验

1.可视化界面和数据可视化：数字孪生平台提供可视化的用户界面和交互式仪表盘，呈现设备状态、维护历史和预测性分析结果，便于维护人员快速掌握信息。

2.增强现实和远程维护：数字孪生与增强现实（AR）技术结合，提供远程维护支持，维护人员佩戴AR眼镜即可查看设备虚拟模型并进行实时操作指导。

3.移动端维护管理：数字孪生平台支持移动端访问，维护人员可以通过智能手机或平板电脑随时随地查看设备状态、接收警报并执行维护任务，提高维护灵活性。数字孪生在维护中的虚拟环境构建

数字孪生作为维护领域一项变革性技术，构建了一个虚拟环境，将物理资产与数字模型无缝连接起来。该虚拟环境为维护活动提供了以下关键优势：

资产可视化和监控

数字孪生为资产提供了三维可视化，展示了其当前状态和实时数据。维护人员可以远程检查资产，识别任何异常或潜在故障，并在早期阶段触发预防性维护。

预测性维护

通过连接传感器和物联网设备，数字孪生可以收集资产的大量操作和环境数据。这些数据被输入算法，预测资产的故障可能性和剩余使用寿命，从而实现预测性维护。

优化维护计划

数字孪生允许维护团队模拟不同的维护场景和策略，识别最有效的维护计划。通过优化计划，可以减少停机时间，提高资产可用性和利用率。

虚拟故障排除

当资产发生故障时，维护人员可以使用数字孪生来虚拟故障排除。他们可以在虚拟环境中复制故障，测试不同的修复方案，并在实施修复之前确定最佳方案。

训练和认证

数字孪生可作为维护人员培训和认证的有力工具。通过虚拟环境，人员可以安全、高效地练习维护程序，无需冒险实际操作物理资产。

流程优化

数字孪生有助于优化维护流程，简化沟通和协作。它提供了一个集中平台，使各利益相关者（维护人员、工程师、管理人员）可以访问资产数据和维护历史记录，从而促进更明智、更协调的决策。

具体实施

数字孪生在维护中的虚拟环境构建通常涉及以下步骤：

1.数据收集：从传感器、物联网设备、历史记录和其他来源收集资产数据。

2.模型创建：创建物理资产的精确数字模型，包括其几何形状、材料属性和操作参数。

3.数据集成：将收集的数据与数字模型集成，建立实时连接。

4.仿真和分析：使用算法对数字孪生进行仿真，预测资产性能，识别异常和优化维护计划。

5.可视化和交互：开发用户界面和工具，使维护人员能够与数字孪生交互，可视化资产状态并执行虚拟故障排除。

实例

通用电气公司在风力涡轮机维护中成功实施了数字孪生。该数字孪生模拟了风力涡轮机的操作，预测其故障模式，并优化了维护计划。这一实施减少了涡轮机的停机时间，提高了输出功率，并降低了维护成本。

结论

数字孪生在维护中构建的虚拟环境极大地促进了预测性维护、优化维护计划、提高资产可用性、简化培训和优化流程的能力。通过将物理资产与数字模型连接起来，数字孪生为维护人员提供了前所未有的见解和控制，从而提高了维护效率、降低了成本并延长了资产寿命。第三部分物联网和数字孪生的数据集成与互操作关键词关键要点物联网和数字孪生的数据集成与互操作

主题名称：数据采集与传输

1.物联网传感器收集实时数据，如温度、振动、位置等。

2.传感器数据通过网络（例如蜂窝网络、Wi-Fi）传输到云平台。

3.云平台存储和管理物联网数据，以便进行进一步处理和分析。

主题名称：数据预处理

物联网和数字孪生的数据集成与互操作

导言

物联网(IoT)和数字孪生技术在维护领域协同使用，提供全面且实时的数据驱动的洞察。物联网传感器收集物理资产和环境的数据，而数字孪生将这些数据转换为虚拟模型，从而增强对资产性能和维护需求的理解。数据集成和互操作对于实现物联网和数字孪生在维护中的协同至关重要。

数据集成

数据集成是指将来自不同来源的数据合并为单一一致的视图的过程。在物联网和数字孪生的背景下，数据集成涉及将来自传感器、设备和系统的数据与数字孪生模型中的数据相结合。这需要：

*数据标准化：确保来自不同来源的数据使用相同格式和单位，以实现轻松集成。

*数据映射：将传感器数据与数字孪生模型中的相关属性和变量进行匹配，以进行准确的关联。

*数据清理：去除冗余数据、错误数据和异常值，以提高数据的质量和可信度。

互操作

互操作性是指不同系统和应用程序之间交换和使用数据的能力。在物联网和数字孪生环境中，互操作性允许：

*数据共享：物联网传感器和数字孪生可以共享数据，提供资产和环境的全面视图。

*远程监控：来自物联网传感器的数据可以远程传输到数字孪生，以进行实时监控和分析。

*自动化响应：数字孪生可以基于来自物联网传感器的数据触发自动化响应，例如维护警报或故障恢复程序。

数据集成和互操作的优势

数据集成和互操作的协同作用为维护提供了以下优势：

*增强诊断：将物联网传感器数据与数字孪生模型相结合，提供对资产性能的更深入了解，从而简化故障诊断。

*预测性维护：数字孪生可以基于物联网传感器数据预测潜在问题，从而实现预测性维护，最大程度地减少停机时间。

*优化维修计划：实时数据集成和互操作有助于根据资产的实际使用情况和条件优化维修计划。

*远程维护：数字孪生允许远程维护人员通过连接到物联网传感器访问资产数据，从而减少现场维护需求。

*提升效率：自动化数据集成和互操作可以显着提高维护流程的效率，释放技术人员的时间用于更重要的任务。

实施考虑因素

成功实施物联网和数字孪生的数据集成和互操作需要考虑以下方面：

*数据安全：确保传感器数据和数字孪生模型中的数据安全至关重要，以防止未经授权的访问和篡改。

*可扩展性：物联网和数字孪生解决方案应随着资产数量和数据量的增加而可扩展。

*成本：相关技术的实施和维护成本必须与预期的好处进行权衡。

*人员培训：技术人员需要适当的培训，以便理解和使用集成式物联网和数字孪生维护系统。

*持续改进：数据集成和互操作解决方案应定期审查和改进，以适应不断变化的需求和技术进步。

结论

物联网和数字孪生的数据集成和互操作对于实现维护领域的协同至关重要。通过将来自不同来源的数据合并和共享，维护人员可以获得全面且实时的数据驱动的洞察力，从而提升诊断、预测性维护和维护计划。随着物联网和数字孪生技术的持续发展，集成和互操作将在维护领域的转型中发挥越来越重要的作用。第四部分数字孪生对物联网数据流的分析与预测数字孪生对物联网数据流的分析与预测

数字孪生是一种虚拟表示，可反映物理资产或系统的实时状态和行为。通过连接到物联网(IoT)设备，数字孪生可以访问和分析来自物理对象的连续数据流，从而获得对资产性能和行为的深刻见解。

数据摄取和处理

数字孪生通过各种接口连接到物联网传感器和设备，包括API、协议网关和消息队列。这些接口允许数字孪生实时接收和处理大量物联网数据。数据摄取过程包括数据清理、转换和标准化，以确保数据适合用于分析和预测建模。

数据分析

数字孪生利用各种分析技术来识别物联网数据流中的模式、趋势和异常。这些技术包括：

*描述性分析：可视化和汇总数据以了解资产的当前状态。

*预测分析：使用机器学习算法预测未来的事件和故障。

*处方性分析：提供基于数据的建议，以优化资产性能和防止问题。

预测建模

数字孪生结合物联网数据流和预测建模技术来预测资产行为。这些模型通常基于机器学习算法，例如：

*监督学习：通过将过去数据与已知结果联系起来，训练模型来预测未来结果。

*非监督学习：通过识别数据中的模式和集群来查找隐藏的见解和异常。

预测建模使数字孪生能够识别故障趋势、预测剩余使用寿命并优化维护计划。

案例研究：风力涡轮机的维护优化

数字孪生和物联网在风力涡轮机维护中的协同作用已得到广泛应用。数字孪生连接到风力涡轮机的传感器，收集有关叶片健康状况、振动和发电效率的数据。

通过分析这些数据，数字孪生可以：

*识别叶片损伤的早期迹象，防止故障。

*预测涡轮机组件的剩余使用寿命，优化维护计划。

*优化涡轮机设置，以最大限度地提高发电效率和减少停机时间。

通过实施数字孪生和物联网解决方案，风电运营商能够大幅减少维护成本，提高涡轮机可靠性并增加发电量。

结论

数字孪生对物联网数据流的分析和预测能力为维护活动提供了变革性的技术。通过实时数据摄取、先进分析和预测建模，数字孪生可以识别故障趋势、预测故障并优化维护计划。这导致维护成本降低、可靠性提高和运营效率提高。第五部分预防性维护中的数字孪生与物联网协作关键词关键要点数字孪生在预防性维护中的作用

*实时数据监控：数字孪生模型集成来自传感器和物联网设备的实时数据，提供对资产状态的全面了解，从而监测性能指标，识别潜在故障的早期预警信号。

*预测性分析：通过机器学习算法分析实时数据，数字孪生可以预测未来故障，确定组件或系统的维护需求，并优化维护计划以最大限度地减少停机时间。

*远程监视：数字孪生模型可以远程访问，允许专家和维护人员在任何地方监视资产，及时发现问题并采取行动，防止故障升级。

物联网在预防性维护中的应用

*传感器数据收集：物联网传感器可以连接到资产上，持续收集数据，例如温度、振动和功耗，并将其传输到数字孪生模型。

*状态监测：物联网数据提供有关资产健康状况的实时信息，使维护人员能够跟踪关键指标，检测异常并触发预防性维护行动。

*远程诊断：通过物联网连接，维护专家可以远程访问资产数据，诊断问题，并指导现场技术人员进行维修，缩短响应时间并提高效率。预防性维护中的数字孪生与物联网协作

简介

数字孪生是一种虚拟模型，它通过实时传感器数据与物理资产连接。它提供对资产性能的详细洞察，使维护人员能够做出数据驱动的决策。物联网（IoT）设备收集传感器数据，为数字孪生提供动力。通过协作，数字孪生和物联网增强了预防性维护策略。

预测和预测性维护

*传感器数据采集：物联网设备收集各种传感器数据，例如温度、振动和能耗。这些数据提供资产状况的实时视图。

*数字孪生模拟：数字孪生使用物联网数据模拟资产行为。它预测潜在故障，识别异常模式，并提供预防性维护建议。

*故障预测：通过分析历史数据和实时传感器数据，数字孪生可以预测故障的可能性和时机。维护人员可以在故障发生前制定计划，以避免停机时间。

巡检优化

*基于风险的巡检：数字孪生识别高风险区域和部件。它指导维护人员使用物联网传感器进行有针对性的巡检，将工作重点放在可能有问题的区域。

*远程监控：物联网传感器使远程监控资产成为可能。维护人员可以在控制室中监视设备性能，并迅速对异常情况做出反应。

*预测性巡检调度：数字孪生根据资产状况和预测的故障，安排预防性巡检。这优化了巡检计划，减少了不必要的检查。

库存管理

*预测性库存：数字孪生根据资产预测的需求，优化备件库存。它确定关键部件，并自动触发重新订购程序，避免备件短缺。

*减少库存成本：通过防止意外故障，数字孪生减少了对备件的紧急需求。维护人员可以根据需要而不是基于猜测来管理库存，从而降低成本。

数据分析与洞察

*资产历史记录：数字孪生维护资产历史记录，提供对性能趋势和故障模式的深入了解。

*根因分析：通过分析传感器数据和数字孪生模拟，维护人员可以确定故障的根源。这有助于开发针对性维护策略，防止未来故障。

*持续改进：数字孪生持续收集数据并更新模型。这促进了持续改进过程，通过优化维护计划和提高资产可靠性来提高维护效率。

案例研究

*通用电气(GE)使用数字孪生和物联网来监控其风力涡轮机。该系统预测了故障，减少了停机时间，并提高了涡轮机的能量产量。

*西门子使用数字孪生来优化石化厂的维护。该系统模拟了工厂的流程，识别了潜在的故障，并指导了预防性措施。

*霍尼韦尔使用数字孪生和物联网来提高飞机发动机的可靠性。该系统预测了组件故障，并优化了维护计划，延长了发动机的使用寿命。

结论

数字孪生与物联网在预防性维护中的协作彻底改变了维护实践。通过预测故障、优化巡检、管理库存和提供数据驱动的洞察，这些技术提高了资产可靠性，降低了维护成本，并提高了运营效率。随着数字孪生和物联网的持续发展，它们在预防性维护中发挥的作用预计将进一步扩大，为工业4.0和智能维护铺平道路。第六部分物联网传感器监控在数字孪生更新中的作用关键词关键要点物联网传感器监控在数字孪生更新中的作用

1.实时数据采集和反馈：物联网传感器通过持续监测物理资产的状态和环境条件，收集实时数据。这些数据通过连接性平台传输到数字孪生，从而持续更新其状态。

2.事件检测和预警：物联网传感器能够检测异常行为或故障征兆，并触发预警。这些预警可用于通知维护团队，以便及时干预并防止潜在故障。

3.远程监测和诊断：通过物联网，维护团队可以远程访问数字孪生和传感器数据，以便监测资产性能和诊断问题。这有助于在维护活动之前及早识别和解决问题。

预测性维护和故障预防

1.故障模式识别：物联网传感器持续监控数据可用于识别故障模式，从而使维护团队能够预测潜在故障。通过机器学习算法分析数据，可以识别趋势和异常，并预测资产退化情况。

2.定制维护计划：基于传感器数据和数字孪生，可以定制维护计划，以针对特定资产的需求。这有助于优化维护时间表，最大限度地延长资产寿命并减少意外停机时间。

3.预防性措施：通过预测性维护，维护团队可以采取预防性措施来防止故障。这些措施可能包括更换组件、调整操作参数或安排预防性检查。物联网传感器监控在数字孪生更新中的作用

物联网(IoT)传感器监控在数字孪生的更新中发挥着至关重要的作用，为实时数据流提供输入，以保持数字孪生与物理资产同步。通过这种持续的更新过程，数字孪生能够准确反映资产的当前状态和行为，从而为维护决策提供基础。

数据采集和传输

物联网传感器监控系统由安装在物理资产上的传感器组成，这些传感器可以收集各种数据，包括：

*状态监控：开关状态、阀门位置、温度

*性能测量：振动、转速、能耗

*环境监测：湿度、温度、空气质量

这些传感器通过无线网络或有线连接将数据传输到云平台或本地服务器。

数据处理和集成

收集到的传感器数据经过处理和分析，以提取有意义的信息。这包括：

*数据清洗：去除异常值和噪声

*特征提取：识别与资产健康状况相关的关键特征

*数据融合：将来自多个传感器的不同数据源集成到单一视图中

经过处理的数据被整合到数字孪生中，更新资产的虚拟模型。

数字孪生更新

传感器数据流使数字孪生能够实时更新，反映资产的当前状态。这包括：

*资产状态：反映物理资产的实际操作条件，例如运行模式或故障代码

*性能指标：跟踪资产的关键性能指标，例如能耗或振动水平

*环境条件：监测影响资产性能的环境条件，例如温度或湿度

维护决策支持

通过利用数字孪生的实时更新，维护团队可以做出明智的决策，包括：

*预测性维护：识别潜在问题，并在故障发生之前安排维护

*预防性维护：根据资产的健康状况和性能指标计划预防性维护任务

*远程监控：使用数字孪生远程监测资产的性能，并从任何地方解决问题

*优化维护策略：根据数字孪生提供的数据调整维护策略，以最大限度地提高资产可用性和降低成本

案例研究

例如，一家制造工厂部署了一个数字孪生系统，该系统集成了来自物联网传感器的实时数据。数字孪生用于监控工厂机械的健康状况和性能。通过识别异常数据模式，工厂能够预见到即将发生的故障，并采取预防措施来防止生产中断。

结论

物联网传感器监控在数字孪生更新中起着至关重要的作用，为实时数据流提供输入，以保持数字孪生与物理资产同步。通过这种持续的更新过程，数字孪生能够准确反映资产的当前状态和行为，从而为预测性维护、预防性维护和优化维护策略提供基础，从而提高资产可用性并降低维护成本。第七部分增强现实技术在数字孪生维护中的应用增强现实技术在数字孪生维护中的应用

增强现实（AR）技术与数字孪生相结合，为维护活动带来了显著的增强。

概述

AR技术是一种先进的计算机技术，它将虚拟信息叠加到现实世界中，创造出增强现实体验。通过将AR眼镜或移动设备与数字孪生模型结合使用，维护人员可以获得实时信息、指导和增强感知，从而提高维护效率和效果。

AR在数字孪生维护中的应用

1.远程指导和故障排除：

通过AR，远程专家可以实时查看数字孪生模型，并通过语音或视频指导现场维护人员进行故障排除和维修。这消除了地理限制，允许专家团队提供即时支持，缩短维修时间。

2.可视化检查和缺陷检测：

AR眼镜使维护人员能够以叠加方式查看数字孪生模型，从而可视化检查设备和检测缺陷。通过比较数字信息和物理资产，可以快速识别异常或故障，加快故障排除过程。

3.实时数据叠加：

AR技术允许实时数据叠加到数字孪生模型中，例如温度、振动和压力读数。通过查看这些数据，维护人员可以监控设备状态，预测故障并采取预防性维护措施。

4.培训和模拟：

AR用于创建逼真的培训和模拟体验，让维护人员在安全的环境中练习维护程序。通过与数字孪生模型交互，他们可以在实际条件下练习任务，提高技能和知识。

5.改进维修规划：

AR技术可以帮助优化维修规划。通过查看数字孪生模型，维护人员可以提前确定所需的工具、备件和人员，从而避免延误和错误。

案例研究

*航空航天：AR用于可视化检查飞机组件的损坏并指导维修人员进行必要的修理。

*制造业：AR增强了生产线上的维护任务，允许工作人员可视化机械的内部组件并识别故障。

*能源公用事业：AR使远程专家能够安全高效地指导现场技术人员对配电系统进行维护。

优势

*提高维护效率和准确性

*减少停机时间和维护成本

*改善远程支持和故障排除

*提高维护人员的技能和知识

*支持预防性维护和预测分析

挑战

*技术实施和集成成本

*AR设备的可用性和可靠性

*需要改进的数字孪生模型质量

*维护人员培训和适应需要

结论

增强现实技术与数字孪生的结合为维护活动带来了革命性的变化。通过提供实时信息、增强感知和可视化指导，AR提高了维护效率、缩短了维修时间并降低了成本。随着技术的不断发展和采用率的提高，AR将继续在数字孪生维护中发挥至关重要的作用。第八部分数字孪生与物联网在维护中的可持续发展关键词关键要点资源优化

1.数字孪生通过实时数据监控和分析，识别设备和系统的低效率和浪费领域。

2.物联网传感器提供准确的性能和利用率数据，优化资源分配并减少不必要的开支。

3.数字孪生和物联网相辅相成，在维护阶段最大化资源利用率，提高可持续性。

故障预测

1.数字孪生基于历史数据和实时传感数据建立设备和系统的虚拟模型，用于预测潜在故障。

2.物联网传感器持续监测设备健康状况，识别微小的变化，以便在故障发生前采取预防措施。

3.数字孪生和物联网共同提高故障预测的准确性，减少计划外停机时间，确保设备和系统的可靠性。

远程维护

1.数字孪生提供远程访问设备和系统，允许维护人员远程诊断和解决问题。

2.物联网传感器将设备数据传输到中央位置，使维护人员能够实时监控和调整设备。

3.数字孪生和物联网相结合，实现远程维护，提高维修效率，降低成本，同时保持服务质量。

预防性维护

1.数字孪生通过模拟和分析预测故障模式，制定预防性维护计划。

2.物联网传感器监测设备运行状况，提前发现潜在问题，以便提前安排维护。

3.数字孪生和物联网共同促进预防性维护，最大限度地减少计划外停机时间，延长设备寿命。

能效优化

1.数字孪生用于模拟设备和系统的能耗模式，识别节能机会。

2.物联网传感器监测能源使用，并提供数据以优化能源分配和减少浪费。

3.数字孪生和物联网相辅相成，改善能效，降低运营成本，同时减少环境足迹。

数据驱动决策

1.数字孪生和物联网收集大量设备和系统数据，为数据驱动的决策提供基础。

2.通过分析这些数据，维护人员可以识别趋势、预测问题并制定证据支持的决策。

3.数据驱动决策提高维护效率，延长设备寿命，并优化资源分配，促进可持续发展。数字孪生与物联网在维护中的可持续发展

数字孪生与物联网的协同正在彻底改变维护领域，为可持续发展创造新的机遇。以下具体阐述其协同作用在可持续发展方面的影响：

预防性维护

数字孪生通过实时监控物联网传感器数据，可以深入了解资产的健康状况和性能。这使得维护团队能够主动识别和解决潜在问题，从而防止故障发生。通过减少计划外停机时间，预防性维护可提高资产效率、减少浪费并延长其使用寿命。

优化能源消耗

物联网传感器提供有关能源消耗的实时数据，而数字孪生