领先企业利用图驱动的数字孪生来管理相互关联的复杂系统
CSX Transportation、Transport for London、Neanex、ASML 等公司选择 Neo4j 来实现其业务的准确实时表示
加州圣马特奥 – 2022 年 9 月 21 日 – Neo4j®,全球领先的图数据平台,宣布对图技术用于数字孪生的需求急剧增加。各组织正在利用图技术构建大型数字孪生,这些孪生能够统一来自不同来源的数据,提供丰富的分析,并支持对关键资产的近实时监控。
2022 年,数字孪生市场规模 价值 69 亿美元,预计到 2027 年将达到 735 亿美元。此外,Gartner 预测,到 2025 年,全球 25 家企业将从其数字孪生计划中实现 10 亿美元的收入或成本节省,而 2021 年这一数字为 1 家。来源:Gartner,《新兴技术:数字孪生的收入机会预测》,Alfonso Velosa 等人,2022 年 2 月 16 日。虽然数字孪生的价值引人注目,但创建它们所需的努力范围却可能令人望而却步。一个有效的数字孪生是根据来自多个来源的大量不同格式的数据创建的,包括 3D 模型、会计系统和运营系统,以及来自物联网设备的数据。

图片说明:Neo4j 知识图正在各个行业中用于构建数字孪生。
知识图谱擅长协调复杂数据,并灵活地对海量现实世界结构及其业务逻辑进行建模。借助 Neo4j 的图数据库作为基础,组织可以将任何结构或流程的数字孪生体在任何行业中显现出来,从而带来各种各样的用例。Neo4j 的图数据平台提供了构建、管理和查询企业级数字孪生体的灵活性、性能和分析能力,以经济高效的方式将来自众多来源的数据统一起来,以提供最大的商业价值。图谱将最先进的分析带到数字孪生体,并支持强大的查询,以及从算法到嵌入的数据科学和机器学习技术。
Neo4j 产品营销高级总监 Maya Natarajan 强调了数字孪生技术所释放的价值以及为广泛的行业带来的价值。
“虽然数字孪生技术才刚刚出现,但它正在迅速成为企业战略中的热门话题,赋予我们了解现在和预测未来的力量,”Natarajan 说。“今天,我们可以使用数字孪生来创建我们业务各个方面的数字化模型模拟,从供应链到人力资源系统、汽车制造等等。通过将数字孪生与图技术充分结合,组织可以实现一种新的、智能的、有弹性的能力,最终获得最大的商业价值。”
Neo4j 数字孪生客户成功案例
客户使用 Neo4j 图技术来帮助构建跨越各个行业和用例的尖端数字孪生体。供应链的数字孪生体提供对复杂网络的可见性,将汽车产品验证生命周期的多样化数据连接起来,并镜像生命科学制造中的复杂生产线。
将 Neo4j 图技术作为数字孪生计划的一部分实施的组织,具有灵活性的优势。以下是一些他们如何使用 Neo4j 推进关键举措的示例
据北美领先的铁路货运供应商 CSX Transportation 的企业架构和 IT 服务主管 Dave Rich 介绍,选择 Neo4j 来帮助他们构建其物理网络的数字孪生模型。
“我们很快认识到,我们需要解决的问题是基于连接的——更深入地了解机车、货车、客户、运输订单、里程碑等资产之间的复杂关系,”Rich 说。“借助 Neo4j,我们能够高效地跟踪、报告和可视化数十万资产及其随时间的相互关系,以及它们是如何发生的。这个数字孪生体还让我们的客户了解他们的订单在哪里以及何时到达,也改善了这方面的业务。”
Turku City Data 使用“智慧城市知识图谱”来支持其数字孪生体,以解决关键的城市优先事项,例如减少能源消耗和寻找优化送货速度和交通资源的路线。
Neanex 提供基于 Neo4j 构建的数字孪生服务,使资产所有者能够创建连接所有类型数据的数字孪生体,从 3D 模型到建筑许可证。
一家大型全球 F100 制药公司实施了一个由 Neo4j 支持的数字孪生体,以支持广泛的供应链用例,从用于决策的模拟、成本和时间等参数的优化、风险评估和缓解,以及生产线设计方案等。
通过结合图技术和数字孪生的力量,组织获得了独特的竞争优势。随着世界数字环境的扩展,这些虚拟等效物将在设计以前难以想象的最佳解决方案方面变得越来越重要。
更多信息
要了解有关组织如何利用 Neo4j 进行数字孪生的更多信息,请观看“在 CSX 构建铁路网络数字孪生体”和“使用知识图谱、物联网和数字孪生优化您的供应链”,这是一个关于知识图谱如何为供应链管理的数字孪生体提供支持的点播网络研讨会。
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关于 Neo4j
Neo4j 是全球领先的图数据平台。我们帮助组织——包括 康卡斯特、ICIJ、NASA、瑞银 和 沃尔沃汽车——捕捉其数据中存在的现实世界的丰富背景,以解决任何规模和范围的挑战。我们的客户通过遏制金融欺诈和网络犯罪、优化全球网络、加速突破性研究以及提供更好的推荐来改变他们的行业。Neo4j 提供实时事务处理、先进的 AI/ML、直观的数据可视化等等。在 neo4j.com 上了解更多信息,并在 @Neo4j 上关注我们。
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