Đề cương khóa học

Giới thiệu về Digital Twins

  • Khái niệm và sự phát triển của digital twins
  • Các trường hợp sử dụng trong sản xuất, năng lượng và logistics
  • Kiến trúc và vòng đời của digital twin

Hệ thống Mô phỏng và Simulatio

  • Mô phỏng hệ thống động với Simulink
  • Mô hình dựa trên vật lý vs. mô hình dựa vào dữ liệu
  • Hiển thị hệ thống bằng Unity

Thời gian Thực Data Integration

  • Sử dụng MQTT và OPC-UA cho kết nối
  • Truyền dữ liệu với Node-RED
  • Nhập dữ liệu cảm biến và máy móc vào digital twin

AI và Machine Learning trong Digital Twins

  • Tích hợp mô hình AI cho dự đoán và tối ưu hóa
  • Sử dụng TensorFlow hoặc PyTorch với dữ liệu thực tế
  • Huấn luyện mô hình trên kết quả mô phỏng

Biểu đồ và Trực quan hóa

  • Thiết kế giao diện người dùng cho việc theo dõi digital twin
  • Các tùy chọn trực quan hóa 3D và 2D
  • Biểu đồ tùy chỉnh với thông tin thời gian thực

Trường hợp điển hình: Xây dựng Prototyp Digital Twin

  • Thiết kế end-to-end của digital twin cho tài sản sản xuất
  • Tích hợp dữ liệu và thiết lập học máy
  • triển khai và kiểm thử trong môi trường mô phỏng

Bảo trì và mở rộng Digital Twins

  • Quản lý vòng đời và cập nhật
  • Khả năng tương tác và tiêu chuẩn
  • Mở rộng đến nhiều tài sản hoặc quy trình

Tóm tắt và Bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Hiểu biết về mô hình hóa hệ thống hoặc hoạt động công nghiệp
  • Kinh nghiệm với Python hoặc ngôn ngữ lập trình tương tự
  • Am hiểu về các khái niệm tích hợp dữ liệu

Đối tượng tham gia

  • Lãnh đạo chuyển đổi số
  • Nhân viên IT nhà máy
  • Kiến trúc sư dữ liệu
 21 Giờ học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan