怎样利用AI技术与数字孪生系统相结合，使管理更加智能化

1.项目背景

近些年来，随时信息化技术的不断发展，越来越多的城市管理、园区管理、企业管理、生产管理等场景，使用上了信息化的管理手段，建设了多套管理业务系统。但是随着业务管理系统越建越多，管理人员需要在多套系统内频繁切换使用，造成了使用的不便与管理上的混乱，逐步形成数据孤岛现象的发生，而业务系统之间数据不同步更容易造成难以管理和经济上的损失，影响企业长期发展。

通过搭建数字孪生系统，使管理和生产环节具备可视化，更加便于管理，通过数字孪生系统的数据中台汇总底层各端业务数据，实现数据的汇总、清洗、治理、筛选、利用，以可视化的方式把底层数据呈现在前端系统进行展示，同时相关场景与设备也可实现一比一的孪生还原，使管理更加智能和便捷。

2025年随着AI系统的快速发展，呈现出来更多更智能的业务管理场景，例如：通过国产优秀AI大模型DeepSeek对底层运行数据的分析，可提前预判设备生产问题和剩余使用寿命，及时提醒停机检查或者更换配件，从而为企业提高生产效率避免业务中断造成损失。AI大模型打通了领域知识壁垒，使数字孪生在工业制造、智慧城市等场景中实现多专业协同优化，解决传统系统碎片化应用难题，推动数字孪生向全要素映射、全生命周期管理进化。

2.建设目标

通过数字孪生系统的建设，使各业务管理系统数据孤岛的问题得以解决，通过数据孪生系统的物联网平台对接到一线的物联网传感器设备进行数据采集，再由数据中台进行数据的汇总和分析治理，实现管理场景的智能化三维展示与操作。

数字孪生系统与DeepSeek的结合，实现给“数字世界”装上了“超级大脑”，让数据更智能、决策更精准、响应更快速，同时降低企业管理成本、提升效率。

DeepSeek通过其强大的多模态数据处理能力，可整合来自不同传感器的异构数据，解决传统数字孪生中数据孤岛与维度单一的问题，其深度学习算法可优化物理模型参数，突破传统机理建模在复杂动态系统中的精度瓶颈，实现更精准的仿真预测。

3.技术路线

架构图

智能生产执行层：通过部署在产线前端的IoT数据采集设备或产线自己的传感设备实时获取生产数据信息向上传输到IoT平台（物联网平台）或信息化业务系统。

基础平台/数据中台：信息化业务系统和IoT平台通过对接生产线前端生产数据和物联网采集设备进行数据记录，把数据信息同步对接到数据中台进一步处理。

技术中台/AI大模型：技术中台在已有数据基础的情况下可支持页面的快速开发、自定义部署，支持组件编排引擎，AI大模型通过获取数据中台的信息可以进一步进行数据处理，如：智能训练、因果推理、动态预测、模型优化、语言交互等，从而实现更加智能的场景。

展示平台：支持通过登录Web网页端（B/S架构、国产化自研引擎、轻量化便于多场景使用）界面进行业务展示与管理，也可支持登录客户端（C/S架构、虚幻引擎、超高分辨率效果好）进行更好的视觉展示和展厅大屏展示，还可支持移动端展示，便于随时查询孪生状态进行实时管理。

平台支持多拓展场景，可支持对外提供数据共享和支持多类型业务数据对接处理，实时在数字孪生系统管理设备进行开关操作等。

4.实现收益

4.1实时数据处理与智能分析

DeepSeek通过其强大的多模态数据处理能力，可整合来自不同传感器的异构数据，解决传统数字孪生中数据孤岛与维度单一的问题，其深度学习算法可优化物理模型参数，突破传统机理建模在复杂动态系统中的精度瓶颈，实现更精准的仿真预测。

4.2复杂决策支持与困果推理

设备健康监测与预测性维护：基于数字孪生体实时监控设备运行状态，DeepSeek分析振动、温度等数据，预测零部件寿命并生成维护计划。通过因果推理，可以准确识别设备故障的根本原因，提前进行维护，避免生产中断。工艺优化与弹性产线重构：通过模拟不同生产参数对产品质量的影响，DeepSeek快速生成最优参数组合，缩短试错周期。当检测到关键设备故障时，可以实时生成替代工艺路线，保障生产的连续性。

4.3动态模型优化

数据驱动的模型优化：DeepSeek的AI模型能够处理海量实时数据，包括传感器数据、历史记录、环境参数等，自动优化数字孪生体的模型参数，使其更贴近物理实体的真实状态。这种数据驱动的模型优化方式，使得数字孪生系统能够更准确地反映物理世界的动态变化。

高精度建模：DeepSeek的深度学习算法可以从海量数据中提取复杂特征，帮助构建更精确的数字孪生模型。在工业制造领域，例如机床加工场景中，DeepSeek算法可识别振动频谱中的微弱特征，预判刀具磨损程度，将预测准确率从传统方法的75%提升至92%以上。

实时更新与调整：通过实时接入和处理来自物理世界的海量数据，DeepSeek驱动数字孪生体动态更新和自我进化，保持与物理世界的同步。这种实时更新与调整的能力，使得数字孪生系统能够迅速响应物理世界的变化，提供准确的决策支持。

4.4 AI智能训练场

智能预测与决策支持：DeepSeek能够基于历史数据和实时数据，预测设备可能出现的故障，并评估其剩余寿命。这种智能预测能力为决策者提供了有力的支持，使得他们能够提前制定维护计划，降低维护成本，提高设备利用率。

AI智能训练场：数字孪生体与AI模型形成闭环，使用数字孪生技术为AI大模型提供训练，能极大降低AI大模型的训练成本，特别是AI大模型的基础素材采集，我们将使用数字孪生虚拟仿真来模拟基础素材数据。

持续学习与优化：DeepSeek的自学习机制使得数字孪生模型能够根据实时数据进行自适应建模与优化。通过对环境变化的实时感知，数字孪生体能够快速更新建模路径，从而保证了孪生体的实时性、准确性与智能性。

4.5自然语言交互

DeepSeek的语义分析能力可精准解析用户意图，结合数字孪生系统的实时数据，实现自然语言驱动的交互式管理。

例如，在工业场景中，用户可通过语音指令查询设备运行状态，系统即时反馈故障预警或维护建议，提升操作效率。

工人通过语音指令的交互方式查询生产进度、质量数据或工艺参数。DeepSeek分析实时数据与工艺文件，推荐最优参数组合，缩短试错周期。

如有项目需求可联系：周经理 156-2095-1980

5.项目案例

智慧港行

通过对港区全域范围内场景、航道、船舶、设备设施等全要素进行三维建模，超精细还原真实场景纹理细节，超大场景全尺度实景还原，对港区进行全方位复现。

接入真实GIS定位数据、智慧气象数据、状态感知以及视频流等数据，构建多源信息融合联动的港区数字底座，驱动三维场景完整、实时、同步港区运行态势。

接入空气监测、潮汐监测、气象监测、船闸水位监测、扬尘监测、风速仪、污水监测、码头水位监测等多种物联网设备，同时接入气象预警信息，全面展示港区环境水文情况。

智慧医疗

医院建筑内暖通、给排水、医疗气体、消防等管道BIM数据重建，暖通系统，风、水走向等数据补充、修改与优化；给排水系统，水走向等数据补充、修改与优化；变配电系统（包括变配电机房、配电柜）等；氧气、负压、液氧等医疗气体系统管道，气体走向等通过模型构建。

对集成物联网平台数据采集的，采暖、通风、空调等暖通设备（空调主机、通风风机、空调水泵、制冷主机、冷却塔等）；给排水设备（水泵、水箱、水箱、排污泵、气压罐等）；电气设备可通过api进行标签打点（配电柜(箱)）、变压器、稳压器、备用电源、新能源充电桩等）；医用气体设备等通过api进行标签打点，并关联设备高亮效果，实现点击设备查看属性和高亮效果。

智慧水利

水利行业的数字孪生是一个复杂的模拟系统，通过创建实际物理系统的虚拟副本，这个副本可以在虚拟环境中模拟实际物理系统的运作和性能。这个模拟系统包括一系列的算法和模型，可以对各种因素进行计算和预测，如气候条件、自然环境、水文条件等。

数字孪生可以对水利设施进行监测和预警，对水资源进行高效管理，对水文环境进行模拟和预测，对水利工程进行监测，对水灾害进行预警和防控，对水生态环境进行保护和恢复等。

审核编辑 黄宇