处于下一代无线网络与计算智能交汇处的工业数字孪生：综述
信息论
2021-08-11 v1 math.IT
摘要
通过融合最新的通信与控制技术、计算与数据分析技术以及模块化制造，工业 4.0 促进了通过信息物理系统（CPS）和数字孪生（DT）对工业过程进行监控、优化和预测，从而实现信息物理世界的整合。DT 是一种新兴但在概念上不同于 CPS 的构造。与 CPS 一样，DT 依靠通信来创建对象或物理过程的高度一致、同步的数字镜像。此外，DT 在此精确图像上使用内置模型，利用反馈来模拟、分析、预测和优化其实时操作。随着工业物联网（IIoT）、边缘和云计算、机器学习、人工智能和高级数据分析的最新进展，DT 正在工业中迅速普及。然而，现有文献在从通信和计算角度识别和讨论这些技术在 DT 赋能行业中的作用和要求方面存在不足。在本文中，我们首先介绍 DT 在智能工业中的功能方面、吸引力及创新应用。然后，我们通过系统地回顾和反思下一代（NextG）无线技术（例如 5G 及超 5G 网络）、各种工具（例如信息年龄、联邦学习、数据分析）以及网络计算中其他有前景的趋势（例如边缘和云计算）的最新研究，详细阐述了这一观点。此外，我们讨论了在不同工业通信层的 DT 部署策略，以满足工业应用的监控和控制要求。我们还概述了若干关键思考和未来的研究挑战与方向，以促进工业 DT 的采用。
引用
@article{arxiv.2108.04465,
title = {Industrial Digital Twins at the Nexus of NextG Wireless Networks and Computational Intelligence: A Survey},
author = {Shah Zeb and Aamir Mahmood and Syed Ali Hassan and MD. Jalil Piran and Mikael Gidlund and Mohsen Guizani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.04465},
year = {2021}
}
备注
21 pages, 11 figures, 3 Tables