隨著制造技術的不斷升級迭代，理解這些工廠產線的孿生數據會越來越困難，火車虛擬裝配方案，對監控、決策人員的要求越來越高，同時伴隨著的是評判與決策效率的降低。
這時我們有了兩種解決方案：
1、 構建-，通過ai輔助進行評判與預測；
2、 讓數字孿生體易懂，降低認知難度。
而很長一段時間內，ai雖然可以提供輔助的評判，虛擬裝配方案，但決策依然需要“人”來做，決策的依據依然是對數據的認知，“人”成為了瓶頸。
隨著三維顯示、圖像處理、傳感等技術的快速發展，虛擬現實在工業領域的應用逐漸從設計、生產環節向管理、服務等環節延伸，為用戶提供更完善的產品及服務解決方案。利用虛擬現實技術和設備，用戶可獲得身臨其境的沉浸感，通過交互技術實現操作維護、對人員進行維護指導和培訓，提升運維的效率并降低維護成本。電力、軌道交通、航空航天等行業-性非常高，人員的運維成本，時間成本高，和遠科技針對相關行業內的用戶需求，進行運維仿真系統的定制，如，電力虛擬仿真系統、crh380故障仿真系統、航空登機橋虛擬仿真培訓平臺等，減少用戶的人員培訓運維成本，航空航天虛擬裝配方案，提升競爭力。
vr智能化加工工藝與制造舉薦從定義開端，在設計方案、加工工藝環節，大家樹立了產品的產品研發數字孿生樣機，依據此數字孿生樣機可以制造出實體線產品，組成產品設計方案數字孿生。
在制造和交貨客戶運營維護階段，實體線產品在物理運轉進程中的數據信息可以投射到設計方案數據樣機實體模型上，組成產品運營數字孿生。
而面對工廠生產線，除開產品制造進程的雙生數據信息外，還集合了買賣機器設備、消費加工制造、原材料運轉、購物管理辦法等眾多方面的數字孿生數據信息，一同搭建了一個愈加冗雜、多、多學科、相互之間-危害的數字孿生體。
登錄后臺
