上面三类数字孪生并非详尽无遗，只是提供了数字孪生类型、应用和预测带来业务价值的代表性例子。
数字孪生还可以用于培训应用(例如，将适当的FAA批准的模拟系统连接到飞机的数字孪生中，以预测不同操作场景下的飞行员性能)。数字孪生的其他潜在应用包括可靠性/可用性/可维护性/安全预测、事故重建和库存预测/估计。所有这些潜在的应用都应该进一步探索。
1a.数字孪生校准
基于真实世界产品操作数据/条件(例如，样块试验、风洞试验、地面试验、飞行试验、作战演习试验)对数字孪生进行验证/校准。数字孪生校准的示例：
1b.产品性能监控、验证和优化
虚拟验证产品性能，同时展示产品当前在物理世界中的作用，以优化性能。嵌入序列号以适应操作和环境因素的闭环控制，使操作更接近性能边界。
1c.产品设计优化和升级分析
分析产品在各种条件下的性能，并在虚拟世界中进行调整，以确保下一个物理产品在现场完全按照计划运行。
1d.产品市场差距分析和能力
能力/需求评估的备选方案分析。通过数字孪生的高保真分析，减少开发和认证时间。
2a.制造数字孪生
与工程配置无关的飞机出厂配置细节，如序列号、厂家代码、保障数据、制造期间的测量指标、不合格文件、供应商披露和新增检查。
2b.生产性能验证和优化
飞机生产性能模型，包括任务跨度时间（task span times），单件总耗工时（hours per unit，HPU），操作顺序（sequence of operations）。
2c.工厂数字孪生
工厂的离散事件仿真和数字建模，模拟工厂布局、物料流、工具，并识别瓶颈和工厂运营中断的结果，如质量或零件问题。
2d.零部件数字孪生
模型/模拟材料结构(如颗粒结构或沉积)，包括尺寸和分布。零件/组件级模型/模拟，包括与原始工程版本的不符合和偏差。
3a.保障性能优化
跨机队的资产、运营团队的横向绩效分析。
3b.机队的数字孪生
产品级别(特定SN)模型/模拟，其中包括运行中数据(如设备运行状况监测和环境背景数据)，以告知维护决策并反馈给操作人员以提高性能。
3c.健康状态验证和优化
故障预测和预测性维护：早期故障检测，使操作适应延长寿命的模式，因此故障不会先于服务。长期生产或配送物流的预测零件需求。
3d.失效分析
根因分析(RCA)基于特定零件/组件的全谱系(设计、制造、操作、服务)和详细的操作使用数据。
通过无监督流形学习在操作数据中识别出新的故障模式(未知未知)，用于异常检测。
3e.基于条件的维修CBM
来自传感器的反馈使基于状态的维护成为可能;疲劳寿命分析和严重事件跟踪。基于风险的工作范围，基于预测寿命、使用期限和到下一次服务的间隔。
3f.零件寿命分析
零件/组件级模型，用于评估已使用、已设计和可修复。
3g.零件管理
零件/组件级模型/模拟(特定序列号)，包括几何和材料劣化以及与原始工程版本和竣工条件的偏差。
3h.运营权衡分析
情景分析以评估不同运营选择的权衡影响。
3i.数据完整性检测
测量数据、控制指令、系统元数据(例如，延迟)与学习的基线和基于物理的模型中的异常检测，以识别错误或恶意活动，并保护资产和操作的完整性。
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