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峨边林德叉车

林德物料搬运系凯傲集团成员,为叉车设备及内部物流系统解决方案的集成供应商,在全球100多个国家及主要地区均设有销售及服务分支机构。林德(中国)致力于向市场提供高效的物料搬运系统解决方案,包括全系列的平衡重及仓储等叉车,专业的全方位的服务,优化的物料搬运综合解决方案及物流方案设计及咨询。林德(中国)现有2,900多名员工,销售服务网络覆盖全国153个城市,为全国的客户提供高效专业的服务。

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林德(中国)叉车有限公司,1993年成立于厦门,是林德物料搬运在亚洲的生产、销售、服务及技术研发基地,总投资17亿人民币,占地面积22万平方米。

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林德(中国)致力于向市场提供高效的物料搬运系统解决方案,包括全系列的平衡重及仓储等叉车,专业的全方位的服务,优化的物料搬运综合解决方案及物流方案设计及咨询。林德(中国)现有2,900多名员工,销售服务网络覆盖全国153个城市,为全国的客户提供高效专业的服务。

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叉车汇(www.chachehui.com),主要经营代理各品牌叉车、仓储设备;以提供高性价比的产品和极致服务体验为经营理念,为工厂和用户之间建立高效透明的供需渠道,目前已经成为国内领先的叉车供应链服务商。

服务全川
叉车汇(chachehui.com)可服务于成都绵阳德阳南充宜宾自贡乐山泸州达州内江遂宁攀枝花眉山广安资阳广元雅安巴中凉山甘孜阿坝等。

数字孪生:实现世界可持续性目标的途径?

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图片来源:来自Pixabay的Gerd Altmann

英国和澳大利亚的研究人员在最近发表在《自然-可持续发展》杂志上的一项研究中说,数字孪生的变革潜力可能对社会如何应对全球可持续发展挑战产生深远影响,但需要更具包容性、可靠和响应性的计算机模拟来支持这些努力。

凯瑟琳-理查德(Catherine Richards)博士:”数字孪生可以使基于情景的 "假设 "模拟的创建成为可能,从而为规划和运营决策提供信息。然而,挑战确实存在,必须密切关注解决这些障碍,重点是包容性设计、可及性和多样性。“

对数字孪生在支持社会缓解和适应环境变化方面的潜力的审查发现,该技术(在此定义为物理和生物实体的实时、虚拟复制品)有许多好处,特别是在帮助实现17个可持续发展目标(SDGs)中的雄心壮志方面。这些可持续发展目标是所有联合国会员国在2015年通过的共同蓝图的核心,是对所有发达国家和发展中国家作为全球伙伴关系一部分采取行动的紧急呼吁。然而,在存在数字鸿沟的地方,特别是在低收入国家,这些国家错过数字孪生技术--及其好处--的可能性就会增加,从而与 "不让任何人掉队 "的可持续发展目标相冲突,同时也破坏了四项可持续发展目标中所设定的目标。

这项研究由英国剑桥大学存在风险研究中心(CSER)的阿萨夫-扎克尔(Asaf Tzachor)博士和凯瑟琳-理查德博士与墨尔本大学的研究人员合作撰写,确定了数字孪生可以为可持续发展目标带来的四个好处。这些好处是:

●利用智能传感器监测大量实时数据的能力,以及对行动和事件进行高精度建模的能力,能够提高资源分配的效率,包括自然资源。例子包括在数字副本中验证水泄漏检测传感器,并将其整合到现实世界的供水网络中,以提高性能并实现预测性维护。

●为绿色技术的安全创新提供一个虚拟空间--这允许以速度和规模进行测试。一旦使用数字孪生模型进行验证,新的清洁技术就可以在社会的各个层面快速推广。

●创建整个环境的综合计算机模拟,包括农场、工厂和电网,可以通过云计算进行访问--这使得多个利益相关者之间可以建立可持续发展的包容性伙伴关系,而不受地理距离的限制。这就为包容性决策和共享数据以进行协作性规划提供了可能。例子包括墨尔本大学为澳大利亚维多利亚州政府开发的Fishermans Bend数字孪生,其目的是改善公共服务,包括道路基础设施和安全(支持澳大利亚最大的城市更新项目)。这个数字孪生产生的数据已经被20多个政府机构和市政当局共享,包括交通和水务部门,以设计基于证据和模拟的决策支持工具。

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●能够监测和报告可持续发展目标的进展,不受地理距离的限制。例如,墨尔本大学能够通过在他们的Fishermans Bend数字孪生中编程一个工作流程,并与澳大利亚的几个大城市比较可持续发展目标指标的表现,来衡量可持续发展目标的指标。

在工程系完成博士学位的理查德博士说:"随着其精度、传感器覆盖范围、计算处理能力和物理资产的实时动态数据的不断提高,数字孪生子有可能被用于实现雄心勃勃的可持续发展目标,如联合国可持续发展目标中规定的目标。使用借鉴实时数据的预测模型可以创建基于情景的'what-if'模拟,为规划和运营决策提供信息。然而,挑战确实存在,必须密切关注解决社会经济和技术障碍,重点关注包容性设计、可及性和多样性。"

根据他们的审查,有三个路障阻碍了数字孪生在可持续发展目标中的成功应用。这些障碍被定义为。

在研究、基础设施和使用技术方面存在的数字鸿沟,是数字孪生的基础。在低收入国家,由于缺乏科学投资、技术资格和治理结构,这些鸿沟更加明显。这个问题也延伸到了全球南北和贫富的数字鸿沟。

缺乏实时和/或质量差的数据使得模拟复杂的系统变得困难,使得数字孪生子无法提供一个 "活 "的虚拟副本。例如,这可能会阻碍数字孪生子在生态保护和恢复方面的使用,因为在那里不存在对自然生态系统的精确的同步监测。

可能的不适当的优化--即当涉及到生成未来场景的模拟时,如建筑,是为谁,由谁来做?在提出发展途径时,谁优先考虑某些参数和结果?算法会不会被优化为错误的指标?

扎克尔说:"解决这些限制需要对发展中国家的数字基础设施进行投资,包括对参与可持续发展的人进行计算机科学培训。这意味着要把培养数字素养作为优先事项,使中低收入国家的规划者有足够的技能来处理和理解数字孪生技术。如果没有这种知识,发展中国家可能会错失良机。同样,在为可持续发展开发数字孪生子时,决策支持模型应具有包容性,并对各种社会问题做出反应--包括在设计阶段解决潜在的偏见和误导问题。"

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