AI-Enabled Digital Twins: Soft Computing Methods for Industrial Data Mining

2024

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/icngn63705.2024.10871831
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Digital twins (DTs) have become a critical constituent in the continuous digital evolution of industrial systems, enabling instantaneous insight, anticipatory analytics, and tactical enhancement across various sectors. This paper provides an extensive examination of DT principles, historical progressions, market trends, enabling technologies, fields of application, economic impacts, modeling methodologies, challenges, and prospective developments. Special emphasis is placed on the food industry, which exemplifies how DTs can enhance traceability, ensure quality assurance, and build resilience in complex global supply chains. Based on a wide-ranging review of the scholarly literature and industrial analysis, this work highlights how DTs integrate IoT data, AI-driven models, cloud/edge computing, and robust engineering data management systems into cohesive decision-support frameworks. The result is a powerful skill that stimulates continuous improvement, goals toward sustainability, and strategic visioning in dynamic industrial settings.