【“TWINHOW”高質(zhì)量發(fā)展觀察：Neo4j、圖數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)字孿生】2022 年，數(shù)字孿生市場(chǎng)規(guī)模為 69 億美元，預(yù)計(jì)到 2027 年將達(dá)到 735 億美元。知識(shí)圖譜擅長(zhǎng)協(xié)調(diào)復(fù)雜數(shù)據(jù)和將大量現(xiàn)實(shí)世界中的結(jié)構(gòu)及其業(yè)務(wù)邏輯靈活地建模。以Neo4j的圖數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ)，企業(yè)可以在任何行業(yè)的任何結(jié)構(gòu)或流程中展示數(shù)字孿生，從而產(chǎn)生各種各樣的用例。 Neo4j的圖數(shù)據(jù)平臺(tái)提供了根據(jù)企業(yè)規(guī)模經(jīng)濟(jì)地構(gòu)建、管理和查詢數(shù)字孿生模型所需的靈活性、性能和分析能力，統(tǒng)一了無(wú)數(shù)來(lái)源的數(shù)據(jù)以提供最大的商業(yè)價(jià)值。圖為數(shù)字孿生帶來(lái)了最先進(jìn)的分析，并支持強(qiáng)大的查詢，以及從算法到嵌入的數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。
 
 
 
 
領(lǐng)先公司利用圖驅(qū)動(dòng)的數(shù)字孿生管理互連的復(fù)雜系統(tǒng)
 
CSX 運(yùn)輸、倫敦運(yùn)輸、 Neanex、ASML等公司采用 Neo4j 的圖技術(shù)實(shí)現(xiàn)其業(yè)務(wù)的準(zhǔn)確實(shí)時(shí)呈現(xiàn)
 
 
 
 
 
中國(guó)北京，2022 年 9 月 22日——全球領(lǐng)先的圖數(shù)據(jù)平臺(tái)Neo4j?宣布對(duì)用于數(shù)字孿生圖技術(shù)的需求急劇增加。企業(yè)正在利用圖技術(shù)構(gòu)建大規(guī)模數(shù)字孿生，從而能夠統(tǒng)一來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)、提供豐富的分析，并支持對(duì)關(guān)鍵資產(chǎn)的近實(shí)時(shí)監(jiān)控。
 
2022 年，數(shù)字孿生市場(chǎng)規(guī)模為 69 億美元，預(yù)計(jì)到 2027 年將達(dá)到 735 億美元。此外， Gartner在2022年2月發(fā)布的《新興技術(shù): 數(shù)字孿生的收入機(jī)會(huì)預(yù)測(cè)》研究報(bào)告指出，到 2025 年， 25 家全球企業(yè)將通過(guò)其數(shù)字孿生計(jì)劃實(shí)現(xiàn) 10 億美元的收入或成本節(jié)約，而2021年只有一家。雖然數(shù)字孿生的價(jià)值顯而易見(jiàn)，但創(chuàng)建它們所需的努力程度可能令人生畏。一個(gè)有效的數(shù)字孿生是由來(lái)自眾多來(lái)源和多種格式的大量不同數(shù)據(jù)創(chuàng)建的，其中包含 3D 模型、會(huì)計(jì)系統(tǒng)和運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)等元素，以及來(lái)自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)。
 
 
各行各業(yè)都在使用 Neo4j 知識(shí)圖譜來(lái)構(gòu)建數(shù)字孿生
 
 
知識(shí)圖譜擅長(zhǎng)協(xié)調(diào)復(fù)雜數(shù)據(jù)和將大量現(xiàn)實(shí)世界中的結(jié)構(gòu)及其業(yè)務(wù)邏輯靈活地建模。以Neo4j的圖數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ)，企業(yè)可以在任何行業(yè)的任何結(jié)構(gòu)或流程中展示數(shù)字孿生，從而產(chǎn)生各種各樣的用例。 Neo4j的圖數(shù)據(jù)平臺(tái)提供了根據(jù)企業(yè)規(guī)模經(jīng)濟(jì)地構(gòu)建、管理和查詢數(shù)字孿生模型所需的靈活性、性能和分析能力，統(tǒng)一了無(wú)數(shù)來(lái)源的數(shù)據(jù)以提供最大的商業(yè)價(jià)值。圖為數(shù)字孿生帶來(lái)了最先進(jìn)的分析，并支持強(qiáng)大的查詢，以及從算法到嵌入的數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。
 
Neo4j 產(chǎn)品市場(chǎng)高級(jí)總監(jiān) Maya Natarajan 強(qiáng)調(diào)了數(shù)字孿生技術(shù)解鎖并為眾多行業(yè)帶來(lái)的價(jià)值，她表示：“雖然數(shù)字孿生技術(shù)才剛剛出現(xiàn)，但它正在企業(yè)戰(zhàn)略中迅速流行起來(lái)，讓我們有能力了解現(xiàn)在并預(yù)測(cè)未來(lái)。今天，我們可以使用數(shù)字孿生為業(yè)務(wù)的所有部分創(chuàng)建數(shù)字化模型進(jìn)行模擬，從供應(yīng)鏈到人力資源系統(tǒng)、汽車制造等等。借助圖技術(shù)充分發(fā)揮數(shù)字孿生的潛力，企業(yè)可以獲取全新、智能和靈活的能力，并最終獲得最大的商業(yè)價(jià)值。”
 
Neo4j 數(shù)字孿生客戶成功案例
 
客戶使用 Neo4j 圖技術(shù)來(lái)幫助構(gòu)建跨各個(gè)行業(yè)和用例的尖端數(shù)字孿生。用于供應(yīng)鏈管理的數(shù)字孿生提供對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的可視性，在汽車行業(yè)中連接各種各樣的產(chǎn)品驗(yàn)證生命周期數(shù)據(jù)，在生命科學(xué)制造中映射復(fù)雜的生產(chǎn)線。
 
已將Neo4j圖技術(shù)作為其數(shù)字孿生計(jì)劃一部分進(jìn)行實(shí)施的企業(yè)在敏捷性方面處于有利地位。以下是他們?nèi)绾问褂?Neo4j 推進(jìn)關(guān)鍵計(jì)劃的一些示例：
 
北美鐵路貨運(yùn)領(lǐng)先供應(yīng)商CSX Transportation的企業(yè)架構(gòu)師和IT服務(wù)主管Dave Rich提到，他們選擇Neo4j幫助構(gòu)建其物理網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字孿生模型。他表示：“我們很快意識(shí)到我們需要解決的問(wèn)題是建立在關(guān)聯(lián)的基礎(chǔ)上，需要對(duì)機(jī)車、軌道車、客戶、運(yùn)輸訂單、里程標(biāo)等資產(chǎn)之間的復(fù)雜關(guān)系有更深入的了解。借助 Neo4j，我們已經(jīng)能夠有效地跟蹤、報(bào)告和可視化數(shù)十萬(wàn)資產(chǎn)和隨著時(shí)間推移的相互關(guān)系，以及它們是如何發(fā)生的。數(shù)字孿生還讓客戶能夠了解他們的訂單在哪里以及何時(shí)到達(dá)，也改善了這方面的業(yè)務(wù)。”
 
城市數(shù)據(jù)編織平臺(tái)Turku City Data 利用“智慧城市知識(shí)圖譜”來(lái)支持其數(shù)字孿生，從而解決關(guān)鍵城市優(yōu)先事項(xiàng)，例如減少能源使用和尋找提高交付速度和運(yùn)輸資源的路線。
 
Neanex提供基于Neo4j的數(shù)字孿生服務(wù)，使資產(chǎn)所有者能夠創(chuàng)建連接從3D模型到構(gòu)建許可的所有類型數(shù)據(jù)的數(shù)字孿生。
 
一家全球財(cái)富100強(qiáng)大型制藥公司通過(guò)實(shí)施基于Neo4j的數(shù)字孿生，支持廣泛的供應(yīng)鏈用例，包括決策模擬、成本和時(shí)間等參數(shù)優(yōu)化、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和緩解，以及生產(chǎn)線設(shè)計(jì)備選方案。
 
通過(guò)結(jié)合圖技術(shù)和數(shù)字孿生的力量，企業(yè)獲得了獨(dú)特的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。隨著世界數(shù)字化格局的擴(kuò)大，這些虛擬等價(jià)物在設(shè)計(jì)以前無(wú)法想象的最佳解決方案方面將變得越來(lái)越重要。
 
 
關(guān)于 Neo4j
 
Neo4j是全球圖數(shù)據(jù)平臺(tái)的領(lǐng)導(dǎo)者。我們幫助包括康卡斯特(Comcast)、美國(guó)宇航局(NASA)、瑞銀(UBS)和沃爾沃汽車(Volvo Cars)等客戶，捕捉數(shù)據(jù)中隱藏的現(xiàn)實(shí)世界豐富的上下文情境，以應(yīng)對(duì)任何規(guī)模的挑戰(zhàn)。我們的客戶通過(guò)遏制金融欺詐和網(wǎng)絡(luò)犯罪、優(yōu)化全球網(wǎng)絡(luò)、加速突破性研究和提供更好的建議來(lái)改變其所在的行業(yè)。Neo4j提供實(shí)時(shí)交易處理、先進(jìn)的AI/ML、直觀的數(shù)據(jù)可視化等支持。