Digital Twin Simulation
Digital Twin Simulation, first conceptualised by Michael Grieves at the University of Michigan around 2002 and formally described in his 2014 white paper, creates a continuously updated virtual copy of a physical system by fusing real-time sensor data with a mechanistic (physics-based) model and machine-learning components. The twin mirrors the physical asset's current state and projects its future behaviour, enabling fault detection, predictive maintenance, and operational optimisation without disrupting the real system.
Registro de origen
Citas copiadas textualmente del registro de origen del método. No se infiere ninguna verificación a nivel de afirmación de ellas.
- Grieves, M. (2014). Digital Twin: Manufacturing Excellence through Virtual Factory Replication. White Paper, University of Michigan. · URL
- Tao, F., Cheng, J., Qi, Q., Zhang, M., Zhang, H. & Sui, F. (2018). Digital Twin-Driven Product Design, Manufacturing and Service with Big Data. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 94, 3563-3576. · DOI 10.1007/s00170-017-0233-1
Afirmaciones curadas
Afirmaciones persistidas en el libro mayor de evidencia, cada una con su propia evaluación.
Esta vista no inventa una evaluación de afirmación si el libro mayor no tiene ninguna.
Métodos relacionados
Generado a partir del grafo de métodos y mostrado como relaciones sugeridas por la máquina; no se infiere ninguna afirmación de evidencia.