快速导航：三条典型使用路径

为了帮助不同角色快速上手 DFS，本章节提供三条常见的使用路径。

• 历史/模拟数据源 → 用于仿真与场景回放；

• 通用数据集 → 用于数据探索、分析与可视化；

• 实时数据源 → 用于生产化场景中的实时驱动与监控。

图 2 DFS 典型使用路径

路径一：基于历史/模拟数据源的场景仿真

图 3 基于历史/模拟数据源的场景仿真

适用对象：需要在数字孪生场景中进行回放、演示或验证的用户。

数据源

• 设备或场景的历史数据。

• 用户上传的模拟数据文件。

基本流程

1. 搭建数字孪生场景：用 Designer 设计设备、场景及交互逻辑，构建可运行的数字孪生环境。

2. 导入场景：将孪生场景导入至 DFS 平台。

3. 创建模拟任务：

   • 历史数据源仿真任务 → 使用设备或场景已有的历史数据进行回放（参见创建历史数据源仿真任务）。

   • 模拟数据源仿真任务 →上传模拟数据文件生成虚拟设备数据，用于测试或展示（参见创建模拟数据源仿真任务）。

4. 运行仿真任务 →在【任务列表】中执行并回放。

5. 驱动孪生体/场景 → 绑定设备与孪生体，验证设备行为，支持测试和演示。

提示：历史/模拟数据源主要用于仿真，不会生成通用数据集，不能直接用于数据探索。

完成效果

• 一个可回放的仿真任务。

• 场景/孪生体根据历史或模拟数据驱动，支持测试、验证或展示。

路径二：基于通用数据集进行探索与可视化

图 4 基于通用数据集进行探索与可视化

适用对象：需要进行数据分析、指标计算和看板展示的用户。

数据源

• 在 Designer 上传模拟记录（系统自动生成通用数据集）

• 在【通用数据集】模块手动上传文件

• 通过后端接入的外部业务数据

• 执行数据探索自动生成的结果数据集

基本流程

1. 发起数据探索 → 基于通用数据集构建探索方法流，完成清洗、特征提取与计算。

2. 发布探索方法 → 同源的同构数据上传后自动执行，生成结果数据集。

3. 配置并发布数据看板 → 展示探索结果并在数据更新时自动刷新。

提示：通用数据集仅面向分析和可视化，不会被用作历史数据源。

完成效果

• 每次模拟运行结束后自动生成通用数据集。

• 系统会自动执行数据探索方法流。

• 看板同步更新，用户可以同时查看 3D 场景回放 + 图表分析，实现从模拟到决策的闭环。

路径三：实时接入设备数据（生产化场景）

图 5 实时接入设备数据

适用对象：已有真实设备或系统，期望实时驱动孪生体并进行监控的用户。

数据源

• 实时设备数据流（IoT、传感器、业务系统）

基本流程

1. 创建适配器实例 → 参见创建适配器实例，在【适配器实例】页面配置数据源接入。

2. 配置 Node-RED 流程 → 参见编辑 Node-RED 流程，定义采集、清洗与转发逻辑。

3. 设备与孪生体绑定 → 参见绑定设备和孪生体，建立设备数据与孪生体属性的映射关系。

4. 实时驱动场景 → 在 Designer 中验证孪生体随设备实时数据变化。

5. 可视化与运维 → Designer 中或定制化大屏进行实时监控。

完成效果

• 一个实时驱动的孪生场景。

• 支持实时监控、运维与告警。