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我们将数字孪生定义为“单个物理系统的动态数字表示，它通过数据进行动态更新以模仿物理系统的真实结构、状态和行为，从而加快获得业务成果。”此外，我们描述了一个四级数字孪生平衡指数（如下图所示），帮助客户了解他们的使用案例以及实现他们所寻求的商业价值所需的技术。

随着现代化工厂的联系越来越紧密，制造商越来越多地使用各种输入（例如过程数据、音频和视觉）来提高运营效率。公司使用这些信息来监控设备性能并使用由机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 提供支持的预测性维护技术来预测故障。尽管内置在设备中的传统传感器可以提供信息，但音频和视觉检查也可以提供有关资产运行状况的洞察。但是，利用这些数据并获得切实可行的洞察需要频繁手动操作，而且使用的资源过多。Koch Ag & Energy Solutions, LLC (KAES) 借此机会与 Amazon ML Solutions Lab 合作，了解有关替代声学异常检测解决方案的更多信息，并重新审视他们现有的解决方案。