数字化工厂能够收集底层数据，将企业里所有员工、自动化设备系统、办公系统、计算机系统关联起来，在计算机虚拟环境中为现实工厂建立数字化的映射。数字化工厂模型主要功能是:产品辅助设计、设施规划、生产过程数字仿真等。（1）产品辅助设计数字化工厂建立重用库和知识库等，设计工程师可以快速查看各种设计标准及在重用库中选取合适的数据，加快了产品研发进度，实现重用库中的数据重用。此外，数字化工厂将富有丰富经验的设计师经验进行总结归纳后生产相应的向导系统。在运用向导工具时，即使经验欠缺的技术员也能够像专家一样从容应对各种难题，间接达到数据重用的目的。 （2）设施规划数字化工厂设施规划主要是利用布局规划，将各种设施合理的安置。合理的布局方式会为企业带来成本的削减、生产效率和设备利用率的提升。生产布局可以通过布局仿真的建模进行验证，包括设备干涉检查、物流设施利用率、人力需求研究。（3）生产过程数字仿真数字化工厂生产过程数字仿真是对生产加工区域开展的仿真，包括装配仿真、人员工作仿真、机器人过程仿真等。通过装配过程仿真来进行装配工艺改进，让整个装配过程达到最优序列，计算出最短装配周期。数字化工厂人员仿真可以确保工人能够在规定的时间内到达工作站，完成产品的加工、设备维护、零部件的装配等；机器人仿真，在机器人固定工作区域设计并验证机器人路径，判断其是否存在干涉，简化冗杂的运动路径，缩短运动周期。企业可以将数字化工厂技术应用到新生产线设计、旧生产线整改、人力资源配置、生产过程仿真和提高生产线产能等场景中。数字化工厂减少了企业的产品上市时间、缩短研发周期、完善了工艺规划，为企业发展带来巨大帮助。 建筑模型的制作方法的到底有哪些?那么就和我们一起来了解下他的制作方法。 一、计划 在着手制作模型时，首先必须考虑的恐怕是模新的“利用方法”或者说“表现方法”问题，按照“利用方法”便可确定方针，比例等。城市规划，住宅区规划等大范围的模型，通常是采用与设计图相同的比例者居多。根据项目效果图完整制作，一般需要详细设计图，建筑基本采用ABS和有机玻璃结合制作，模型景观根据项目景观设计图，完全写实表达，在效果上对绿化树的色彩搭配要求极高，层次感必须要细致体现，小品配景等都要添加。 二、底座与建筑场地 比例决定之后，随后，就可着手做模型了，我一般习惯先做模型底座与基地。如果建筑场地是平坦的，则制作模型也简单易行。若场地高低不平，且表现要求上也有周围邻近的建筑物，则依测量方法的不同，模型的制作方法也有相应的区别。尤其是针对复杂地形和城市规划等大场地时，常常是先将地形模型事先做成，一边看着模型一边进行方案设计的情况较多，因而必须在地形模型的制作上多下些功夫，但也不需把地形做的过细。 三、可以使用卡纸做模型 卡纸是*常用模型材料，你可以根据你的需要选择不同的卡纸，如:白卡，灰卡，色卡。单层白卡通常用来做草模，双层白卡一般用来做正模，灰卡可以用来表现素混凝土的材质，色卡则用来表现不同饰面。 四 、可以使用木板做模型 灵活运用轻木料木材所具有的柔软而粗糙的才质质感及加工方便的特点，可以做出各种不同的表现效果来。切割薄而细的软木材坂料时，要尽可能使用薄形刀具，细小的软木在切割时，应使用安全刀片的刃口精心切下，切割范围很小时，应在木材下面帖上一层赛路硌透明纸带，这样可以增加其强度，是切割不受影响。我建议大家选用0.7--2mm的航模木板。不过要注意的是垂直于木纹切割时不要太用力，否则很容易切坏。 五、可以使用泡沫苯乙烯纸做模型 这种材料*适合做一些草模和研究模型，非常便于加工。 六、可以使用有机玻璃做模型 由于这种材料很难切割，要用专门的刀才能切开，这种材料由于很透明，通常用来做外表面，可以看到内部空间。也可用来做一些研究性模型。 七、可以使用塑料板做模型 这种材料模型公司用的多，非常正是的模型才会用，加工起来很麻烦，那些膜结构，是用硫酸纸做的。 八、可以使用实木做模型 可以很好的规避设计调整问题，实木材料质感很好，但不能表达清楚项目用材及真实感受，属概念性表达，给人以档次感很强的效果，亦需要有观赏能力的消费者配合，缺点就是不能完全表达。 九、可以使用仿木做模型 采用ABS材质，调制出实木效果，在项目设计图没有完善，但因销售或其他急需模型展出的前提下，可以选择本方案。 基于电力交易大数据的市场用户画像体系架构如图5所示。图5 电力市场用户画像标签体系基于电力市场行为数据的精准化推送服务。精准化推送服务以用户历史属性、行为特征数据为基础，选取具备广泛代表意义的训练样本和测试样本用于模型构建和验证，确定样本用户属性特征与服务之间的匹配关系，形成模型训练样本数据库，然后通过算法与人工相结合的方式对样本用户属性特征数据和服务数据进行整理清洗，基于训练样本基础数据，采用随机森林和梯度提神决策树算法对每一类服务的用户属性特征进行学习，完成用户属性特征与精准服务模型的构建，利用模型预测测试样本服务推荐结果，并对服务推荐结果的准确率进行评估。电力市场主体征信评估与分析。海量市场注册、交易、履约及结算信息与市场主体信用状况密切相关，基于大数据技术挖掘分析海量数据信息，利用大数据算法构建电力市场主体信用评估模型，采用感受性曲线下面积（ROC_AUC）、区分度指标（KS）、群体稳定指数（PSI）等分析方法评估分析模型效果，为应对新形势下电力市场多重信用风险问题、防范电力市场主体信用风险、建立相应的信用风险防范机制提供了重要支撑。图6 基于大数据的电力市场主体信用信息分析模型多源异构环境下电力市场运营大数据挖掘分析。