为物联网设计解决方案架构时，要权衡哪些方面？

模型。

来自诸多工业采购设备的原始数据存储设备在Amazon S3之中，以紧密转化制造原始数据河，该原始数据河可以再进一步加载到Redshift for Datawarehouse之中，借由AWS Glue通过ETL管道来处理，并常用Amazon Athena继续执行即席查询。最后，跨国公司可以常用QuickSight为业务部门其他用户包括仿真原始数据。

流原始数据经过转换和处理，将输入返回到产品的设备或将搬运个人信息返回到卡车。此外，这套种系统之中还有电脑学习接口，可继续执行采购预测，并将该原始数据发布到ERP和PLM种系统之中以减低效率采购效率。电脑学习可能会在边缘继续执行，以了解到的设备状况并发出警报，从而缩短备用时间。

职业培训雇主常用的设备和创建者利用计算机物时，填充仿真层很有本质。现在有了AR/VR（增强现实/实体化），填充仿真层就视作可能。这时候，十进制孪生也能登台亮相了。

上头不妨再进一步了解到十进制孪生。

全面实施十进制孪生

十进制孪生是电学电脑的十进制铜制。在十进制孪生之中，跨国公司可常用AR/VR紧密转化电脑的利用计算机透露，实现可视原始数据渐变的仿真。通过转化电脑学习，十进制孪生并能查看可视货运和正常原始数据；跨国公司可以从实质行为（比如继续执行主动式管理）熟悉了解到情况。十进制孪生便于利用计算机假设量化场景，以考虑到电脑的最佳KPI，并为转换医务人员包括紧密转化沉浸式教育和职业培训，以帮助转换医务人员处理的设备。

十进制孪生常用高科技年中利用可视原始数据，可以从十进制铜制控制电脑的运行。它包括了电脑实质模型的沉浸式体验，并能警戒、预测和减低效率。十进制孪生继续执行下图上图的此表任务：

常用十进制孪生对电脑的理性进行利用计算机

如图上图，十进制孪生通过此表方式来管理电脑：

•监控：十进制孪生通过在实体化之中复现十进制铜制来利用和量化原始数据。电脑遥测原始数据可以来自虹浓缩的传感。车间车间原始数据可以浓缩自基于本地客户端紧密转化的API包装器。

•量化：要紧密转化十进制铜制，跨国公司可以常用流行的AR/VR技术，比如微软HoloLens、Amazon Sumerian或Oculus。倚靠在十进制铜制上创建者原始数据渐变层，能揭示原始数据如何从各种传感流入，并可以进行再进一步的量化。要紧密转化原始数据仿真和搜索功能，跨国公司可以常用Amazon OpenSearch和Quicksight等用以。十进制孪生可以常用基于人工智能的一站式，通过语音进行控制。常用电脑学习功能，能体能训练、调整和部署电脑学习模型。

•实质行动：跨国公司获得原始数据阐明和预测后，可以将传言发回到货运开发团队，以继续执行所需的实质行动。跨国公司可以通过为一线工作医务人员创建者自动管理工单来知可能会转换客户端。AWS IoT Core可以接收一线的传言，并这样一来对电脑继续执行转换。如果汽化风扇运行诱发或熔点少于预期，转换医务人员可以这样一来从十进制孪生暂缓电脑。

上头，不妨以飞机喷气式飞机涡轮引擎的十进制孪生的参考管理模式为例，如下图上图。在这里，跨国公司常用高科技传感可视利用涡轮引擎熔点和速度原始数据，并在十进制涡轮引擎铜制之中揭示原始数据渐变层，以获得阐明力，并采取实质行动。

飞机喷气式飞机涡轮引擎的十进制孪生管理模式

如上图上图，熔点和涡轮引擎速度原始数据从喷气式飞机涡轮引擎截取虹端。AWS IoT Analytics继续执行原始数据处理转换，以熟悉了解到利用的传感原始数据，并在Amazon QuickSight内嵌之中揭示仿真个人信息。喷气式飞机涡轮引擎的举例来说精神状态常用Device Shadow来管理，因此如果传感停运，转换医务人员基本上可以继续执行利用计算机。在这里，常用Amazon Sumerian实体化平台创建者了喷气式飞机涡轮引擎十进制铜制，并部署在Oculus之中。常用Amazon Lex AI一站式，转换医务人员可以通过语音或传言来启动/暂缓实质的涡轮引擎。

节录

在减低效率采购和缩短货运备用时间方面，工业采购高科技将可能会越发盛行。如何大规模应付IIoT货运关键问题，如何制作联网车间的高科技管理模式，将AR/VR技术与高科技相转化，包括沉浸式体验，如何倚靠十进制孪生，常用可视原始数据渐变层，创建者电学电脑的利用计算机铜制，这些关键问题相信本文都可能会给读者一些启发。

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