Xây dựng Digital Twin bằng AI và Dữ liệu Thời gian Thực Khóa Học Đào Tạo

Giới thiệu về Digital Twin (Song sinh số)

• Khái niệm và sự tiến hóa của song sinh số
• Các trường hợp sử dụng trong sản xuất, năng lượng và logistics
• Kiến trúc và vòng đời của song sinh số

Mô hình hóa và Mô phỏng Hệ thống

• Mô hình hóa các hệ thống động với Simulink
• Mô hình hóa dựa trên vật lý so với mô hình hóa dựa trên dữ liệu
• Trực quan hóa các hệ thống với Unity

Tích hợp Dữ liệu Thời gian Thực

• Sử dụng MQTT và OPC-UA cho kết nối
• Truyền tải dữ liệu luồng (streaming data) với Node-RED
• Thu thập dữ liệu cảm biến và máy móc vào song sinh số

AI và Học máy trong Digital Twin (Song sinh số)

• Tích hợp các mô hình AI để dự đoán và tối ưu hóa
• Sử dụng TensorFlow hoặc PyTorch với dữ liệu trực tiếp
• Huấn luyện mô hình trên các đầu ra mô phỏng

Trực quan hóa và Bảng điều khiển (Dashboards)

• Thiết kế giao diện người dùng để giám sát song sinh số
• Các tùy chọn trực quan hóa 3D và 2D
• Bảng điều khiển tùy chỉnh với thông tin chi tiết thời gian thực

Nghiên cứu Trường hợp: Xây dựng Nguyên mẫu Digital Twin (Song sinh số)

• Thiết kế đầu-cuối cho một tài sản sản xuất song sinh số
• Thiết lập tích hợp dữ liệu và học máy
• Triển khai và kiểm thử trong môi trường mô phỏng

Duy trì và Mở rộng Digital Twin (Song sinh số)

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

Tóm tắt và Các Bước Tiếp theo