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在某些情况下，小数据可以比大数据有用。高质量的小数据集对于特定的工业服务比来源不明的大型观测数据更有意义。此外，大数据在评估不确定性方面的表现相对较差。
分析了小数据条件下模型误设定和不确定度的危险性，为校正不确定度提供了依据。忽视小数据也可能造成大数据的偏差。大数据通常在发现规则方面具有更好的性能，但在不可察觉的变化方面表现相对较差。因此，比较好将小数据和大数据方法的优势和局限性整合到混合方法中，以支持更好的工业服务。而且，在获取大数据和小数据的过程中，也要认真评估数据采集、数据传输、数据存储和数据分析的策略。 广东数字孪生建模售价。北京哪里有数字孪生联系方式
在制造流程中，Priyanka等人将数字孪生与机器学习相结合，以预测石油管道系统的风险概率，并评估其剩余使用寿命。 在离散制造业中，为减少不确定性和不可预测事件对调度的影响。
除了数据挖掘，人工智能还可以在数字孪生实施过程中应用于其他方面。考虑到车间计算能力的局限性，人工智能可以帮助解决优化分配计算资源的问题。此外，人工智能可以体现在边缘硬件中，**减少数据传输量，更好地满足数字孪生的时效性要求。**近一些基于神经网络和大型语言模型的产品，如ChatGPT，可能会为数字孪生提供更多的可能性。 北京什么是数字孪生平台陕西数字孪生模型供应商。
4.3工业应用的可解释人工智能许多工厂、车间、生产线和产品对安全性和可靠性有很高的要求，因为它们可能含有易燃易爆的危险物品（如原油）。虽然人工智能已经被用于提高一些数字孪生的工业应用效果和价值，但它通常是一个“黑匣子”，这意味着模型如何工作以及获得的结果可能并不完全清楚。此外，一旦发生事故，很难分配责任。可解释的人工智能提供了解决这个问题的途径。4.4数字资产安全孪生模型和孪生数据已经成为重要的数字资产，因为商业价值往往体现在这些模型和数据中。例如，数控机床的孪生模型包含了机床的结构、材料、液压系统、冷却系统、润滑系统等信息。因此，数字资产的安全性至关重要。如果安全问题得不到很好的解决，就很难实现产业链的协调（即不同企业之间的合作）。
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