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課程簡介
數位孿生簡介
- 數位孿生的概念與演進
- 在製造業、能源與物流領域的應用案例
- 數位孿生架構與生命週期
系統建模與模擬
- 使用Simulink對動態系統進行建模
- 基於物理的建模與數據驅動的建模之比較
- 使用Unity進行系統視覺化
即時數據整合
- 使用MQTT和OPC-UA實現連接性
- 使用Node-RED進行數據串流
- 將感測器與機器數據匯入孿生系統
數位孿生中的AI與機器學習
- 整合AI模型以進行預測與最佳化
- 使用TensorFlow或PyTorch處理即時數據
- 在模擬輸出上訓練模型
視覺化與儀表板
- 設計用於孿生監控的使用者介面
- 3D與2D視覺化選項
- 具備即時洞察的自定義儀表板
案例研究：建構數位孿生原型
- 製造資產孿生的端到端設計
- 數據整合與機器學習環境設定
- 在模擬環境中進行部署與測試
數位孿生的維護與擴展
- 生命週期管理與更新
- 互操作性與標準規範
- 擴展至多個資產或流程
總結與後續步驟
最低要求
- 對系統建模或工業運作有基本理解
- 具備Python或類似程式語言的經驗
- 熟悉數據整合概念
目標受眾
- 數位轉型領導者
- 工廠IT人員
- 數據架構師
21 小時
