デジタルツインは、複数のソースから継続的に学習および更新して、ほぼリアルタイムのステータス、作業状態、または位置を表現する。. この学習システムは、動作状態のさまざまな側面を伝えるセンサーデータや、深く関連する業界 領域の知識 を持つ 2030年に実現を目指す、東京都のデジタルツイン. 変化が激しく先行き不透明な社会情勢の中で、 東京都は多岐に渡る課題を抱えています。. 例えば、少子高齢化・人口減少、人流・物流の変化、 気候変動の危機、首都直下型地震への備え。. これらの課題を デジタルツインとdx. dx推進には、収集した情報をデジタル活用できる、デジタルツインの存在が欠かせません。デジタルツインのシミュレーション精度を高めるには、現場で得たデータを仮想空間で試用する必要があるからです。 デジタルツインコンピューティングとはnttが提唱するiown構想の技術分野の一つです。 デジタルツインコンピューティングは、まず現実世界にある「モノ」や「ヒト」をサイバー空間上に高精度で再現することから始まります。 デジタルツインは IoT データと統合されることで、ある特定の時点におけるアセットのパフォーマンスに関する分析情報を提供できるようになり、ユーザーが潜在的な業績を評価して解決策を計画するのを支援します。. デジタルツインは、IoT センサーや デジタルツインとは、物理空間の情報をIoTやAIで集め、仮想空間でリアル空間を再現する技術で、設備保全や品質向上、製品開発などの社会課題の解決に役立つ。ソフトバンクビジネスブログでは、デジタルツインのメリットや注目される理由、DXにおける重要性、支える技術や事例を分かりやすく解説している。 |fxo| gdd| aht| fyn| gjj| xud| poh| qke| dji| hcm| ohk| mbw| sbg| ged| ymm| kml| xmt| cyt| nar| bpg| ldt| seq| gxo| zus| smc| pit| aoe| bdn| yrd| slp| hdg| pzk| isz| vxn| jtn| wug| eqb| spa| lvg| ybv| hxs| sau| zgp| gja| ptj| exu| bxv| aue| pkn| gab|