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数字孪生业务增长,产品如何应对并通过Axure快速设计出科技感...
Blue · 2024-03-27 · via 人人都是产品经理

2024年各行各业对数字孪生3D可视化大屏的需求爆发式增长,涉及到建筑、医疗、制造业、农业等等,那么作为产品经理在了解客户的需求同时,如何能够抓住需求的核心,快速搭建出大屏原型,引导客户去实现业务价值就显得尤为重要。

一、数字孪生的核心价值

  1. 促进多源数据互通融合:数字孪生能够汇聚城市多源异构数据,包括地理矢量数据、模型数据、BIM数据等基础数据,以及城市各业务涉及的专题数据。这有助于解决数据碎片化、数据不完整、格式不一致、数据孤岛等问题,通过精准的“数据反哺”,为数据驱动城市运行提供基础。
  2. 打造多方建设的创新模式:数字孪生有助于构建产业生态,实现政府、企业、社会合作,打造集约化平台。这不仅可以推动整个社会参与城市治理服务和数字经济发展,还能实现公共资源的高效配置和城市事件的精准处置。
  3. 生产流程可视化提高生产管控:在制造业中,数字孪生技术可以优化产品生产制造流程,实现生产流程可视化、生产工艺可预测优化、远程监控与故障诊断等,从而提高生产质量和管控水平。
  4. 企业数字业务化降本增效:通过数字孪生技术,企业可以实现数字业务化,以数据流带动技术流、资金流、人才流、物资流,进而实现降本增效。此外,数字孪生还能提升设备管理运行效率,降低产品生产设备故障率和维护成本,进一步降低企业运营成本。

二、各行业实现数字孪生业务的异同点

相同点:

  1. 目标一致:无论在哪个行业,数字孪生的主要目标都是实现对实物对象或系统的数字化副本与其现实世界的对应物的结合,以便更好地监测、分析和优化实体世界。
  2. 技术基础相同:各行业实现数字孪生业务都依赖于数学建模、仿真和数据驱动的技术。这些技术为各行业提供了强大的工具,用于模拟物理系统的行为,并通过传感器数据和其他输入源实时更新。
  3. 优化决策和资源利用:通过数字孪生,各行业都能更好地理解和预测实物对象的性能、故障和维护需求,从而优化决策和资源利用。

不同点:

  1. 应用场景差异:不同行业的应用场景和需求各不相同。例如,在智能制造领域,数字孪生主要用于对工业厂房、生产线、设备等管理要素进行三维仿真展示,实现生产流程、设备运行状态的实时监测。而在航天军工领域,数字孪生则更注重于实现武器装备高精度外观结构可视化、数据驱动动作姿态显示等,以支持作战情报数据的可视化显示、分析、监测、指挥研判。
  2. 数据类型和处理方式不同:不同行业涉及的数据类型、数据规模和数据处理方式都存在差异。例如,制造业可能需要处理大量的设备运行监测数据,而城市规划则可能更关注地理空间数据。因此,各行业在实现数字孪生时,需要根据自身特点选择合适的技术平台和数据处理方法。
  3. 业务需求和挑战不同:各行业在实现数字孪生业务时,面临的业务需求和挑战也各不相同。例如,医疗保健行业可能需要关注如何利用数字孪生提高诊断准确性和治疗效率,而能源行业则可能更关注如何通过数字孪生优化能源分配和降低能耗。

三、如何更快的理解业务并快速搭建原型框架

1)深入理解数字孪生的核心概念和原理:

  • 研究数字孪生的定义、特点和应用领域,明确其是对物理实体或系统的状态进行建模的虚拟表示。
  • 理解数字孪生技术的工作原理,包括感知、建模和优化三个阶段,以及其在实时仿真、预测和优化方面的优势。

2)分析行业案例和应用场景:

  • 收集并研究不同行业的数字孪生应用案例,了解其在不同场景下的具体实现方式和效果。
  • 结合自身所在行业的特点和需求,思考数字孪生技术可能带来的业务价值和改进点。

3)学习相关技术工具和平台:

  • 了解并掌握一些用于数字孪生建模、仿真和优化的技术工具和平台,如CAD、三维建模工具、物理建模语言等。
  • 学习快速搭建数字孪生原型框架的工具或插件,比如大家常用Axblue元件库或echarts、antv等等;axblue元件库每个图表组件都拥有两个中继器,其中data为数据中继器,用于一键修改数据;theme中继器用于一键替换颜色、修改图例、单位等配置;非常方便,零代码操作,非常方便。
  • 大家自己可以打开链接预览下:https://tbl3m3.axshare.com

4)构建原型框架并迭代优化:

  • 基于对数字孪生业务的理解和技术工具的学习,开始构建数字孪生原型框架。
  • 在构建过程中,注重模块化和可扩展性设计,以便后续能够根据业务需求进行灵活调整和优化。
  • 通过不断测试和反馈,逐步完善原型框架的功能和性能。

写在最后

在数字孪生大屏需求中,产品经理需全面把握数字孪生的应用场景及行业价值,深入挖掘其潜在的业务增益,而非仅局限于可视化效果的展现。我们应致力于让数字孪生技术深入实际业务场景,通过算法建模与数据分析,以多维度的数据洞察来预测未来趋势,进而显著提升生产线的工艺水准,最终达成降低成本、提升效益的目标。

在业务理解层面,利用Axure等工具快速搭建三维可视化大屏原型至关重要。这能够将抽象的数字孪生概念转化为直观、可交互的展示形式,使业务需求方能够更直观地理解并参与其中。通过这一方式,我们能够更有效地与业务需求方达成共识,共同实现数字孪生大屏的业务价值。

因此,产品经理在推进数字孪生大屏项目时,应综合运用业务理解与技术能力,确保大屏不仅具备出色的视觉效果,更能为业务带来实质性的增益。通过不断优化和完善,我们将能够推动数字孪生技术在各行业中的广泛应用,为企业创造更大的价值。

本文由 @Blue 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

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