主要的行业应用场景包括：物联网数据（空气质量、供暖、CO2 水 平等）和实时数据（航班时刻表、人流 量、客流量等），历史数据输入到数字孪生中。 主要用例包括资产管理、设施管理、工作现场 QA/QC 等来自机器可编程逻辑控制器 （PLC)）的输入访问权限（油温、轴的位置）和制造执行系统信息（机器上的工作调度）
四级数字孪生是规范性孪生，利用建模（基于物理、基于资产等）和实时模拟来了解潜在未来场景，并利用以机器学习辅助的行业佳实践为基础的规范性分析和建议。该级别可模拟和复制设备/设施/产品和人员行为，并包含内置物理模型、流程模型和数据模型。
三维可视化为数字孪生
如果说数字孪生是对产品生产经营过程的跟踪，那么三维可视化就是对终结果的数字显示。
数字双胞胎通过准确反映产品的运行轨迹，跟踪反馈产品的整个生命周期，利用持续的优化，使产品的输出更加完善。三维可视化利用数据建立产品模型，在大屏幕上显示，促进产品交易。
在实际数字孪生项目交付中，通常对三维数字模型有以下要求，需要引起注意：
化：模型需要能够准确地反映物理实体或系统的结构、属性、方法和行为，以及与环境的交互。并且，具有足够的细节和精度，以满足不同层次和目标的分析和仿真需求。
标准化：遵循统一的规范和格式，便于三维数字模型在不同平台和系统之间进行共享和交换。模型应该具有良好的可读性、可理解性和可扩展性，以便于后期进行模型资产的修改和更新。
轻量化。模型应尽可能地减少数据量和计算量，以提高运行效率和节省资源。需要采用合适的抽象和简化方法，去除冗余和无关信息，保留模型核心特征。
可视化：模型应该能够通过图形、图像、动画等方式进行直观地展示，以便于用户观察、理解和操作。支持多种视角和尺度的切换，以适应不同场景下模型展示和变换的需求。
3D可视化技术在工业领域的应用案例
介绍三维大数据可视化平台，三维大数据暖风监测、三维大数据城市管理等三维可视化的监控平台等多个行业提供个性化解决方案
在工业自动化方面，3D可视化技术的应用也非常广泛。比如在工业机器人的操作过程中，通过三维可视化技术，我们可以更加清晰地看到机器人的运动轨迹和动作状态，进而更加地控制机器人的操作。在工业过程监控方面，3D可视化技术也可以帮助工程师更加直观地了解工艺过程中的变化和异常情况，及时进行调整和控制。 总的来说，3D可视化技术在工业领域的应用前景非常广阔，能够有效地提高工业生产的效率和质量。因此，如果您是从事工业自动化或生产管理的行业人士，不妨关注一下3D可视化技术在工业领域的应用，了解它的优势和应用场景，或许会对您的工作有所帮助。
