数字孪生是指每个流程、服务或物理产品都有动态的数字形式或表示。然后，可以根据对各种工作环境中的数字孪生的分析来评估和操作物理产品。

数字孪生概念是物理环境和虚拟环境融合的完美范例。从本质上讲，数字孪生利用现实世界中的数据通过计算机程序创建模拟，该程序可以预测产品或流程的运行情况。这些程序很容易集成到物联网 (IoT)、人工智能 (AI) 以及软件分析中，所有这些都是为了提高产量。

第四次工业革命，或工业4.0，以自动化和数据交换为主，并且广泛的制造技术构成了工业在商业世界中运作的核心。

数字孪生的概念带来了无限的可能性。构建事物然后在新版本和发行版中对其进行调整的传统方法现在已经过时了。使用基于虚拟的设计系统，只需了解产品、流程或系统的特定功能、性能和可能出现的潜在问题，就可以简单地确定和创建产品、流程或系统的最佳效率水平。

具有数字孪生的产品的开发周期简化了复杂过程。从设计到部署阶段，组织都可以为自己的创作创造一个数字足迹。这些数字创作的各个方面都是相互关联的，并能够实时生成数据。这有助于企业从最初的设计阶段就更好地分析和预测实施中可能存在的挑战。问题可以提前纠正，或者可以发出预警，以防止任何停机。

由于在现实世界中的应用中进行了模拟，该过程还为以更具成本效益的方式创建更新和改进的产品提供了可能性。最终结果将是更好的客户体验。数字孪生过程融合了大数据、人工智能、机器学习和物联网，代表了工程和制造领域的未来。

有几种用于数字孪生的模拟器。

这些是单独产品的数字模型。制造商创建这些虚拟模型并在不同条件下检查产品。在创建生产线和生产实际产品之前，可以在单个产品级别上对产品进行所有必要的更改。这样可以提高设计效率，减少制造费用并缩短上市时间。

这些是制造流程的数字模型。借助生产流程在不同情况下如何工作的虚拟模型，企业可以评估其在每种情况下的运作情况。这是创建高效生产方法的最简单方法。这个流程可以通过数字孪生对每个设备进行微调。对于企业而言，这意味着有能力建立预防性维护系统。这减少了代价高昂的停机时间，并安全高效地加快了制造运营。

数字模型也由整个工厂或工厂系统组成。可以从现有系统中的各种设备和产品中收集大量运行数据。这有助于获得洞见，以创造更新、更好的商机，从而优化所有相关流程。

有人预测，在诊断出现故障的设备时，数字孪生将取代人类工作者。实际上，某些企业已经在如此操作。虚拟模型往往更有效，因为它们具有收集信息的能力。例如，虚拟模型可以通过在线模式下存在的各种传感器评估备件的状况。这样可以确保它们可以快速得到维修或更换。

毫无疑问，数字孪生概念是大多数商业领域的下一件大事。通过分析数字资产对应物，它将有助于准确预测实物资产的当前和未来状态。借助数字孪生，组织将能够更智能、更准确地洞察产品绩效并增强客户服务。组织将能够根据收集到的洞见做出更好的运营和战略决策。以下是一些广泛使用的行业。

数字孪生正在改变制造业的基础，创建高效的设计模型，并改进维护和升级。制造商将能够显著缩短生产时间。

数字孪生创建联网汽车的虚拟模型，捕获行为和运营数据。这有助于分析车辆及其所有联网功能的整体功能和性能水平，从而为车主提供个性化的体验，并可根据其特定需求进行定制。

可以创建客户的虚拟模型来试穿衣服、试用口红和试戴配饰，一些已经在网上购物中使用过的物品。数字孪生可用于模拟室内设计方案的外观，包括装饰和固定装置。这就是客户体验的全部意义，并且数字孪生通过创建虚拟孪生模型和模拟客户在相关场景中的外观或感受，在增强零售客户体验方面发挥着核心作用。数字孪生可以协助店内规划、安全实施和能耗管理。

数字孪生应用可以在医疗保健行业的众多领域中找到。如果与物联网相结合，它可以在每个阶段实现平稳运行，从监测患者到预防性医疗保健，甚至是基于数字孪生的定制医疗保健结果。

智能城市

数字孪生可以帮助规划更智能的城市；结合物联网，数字孪生可以通过高效的资源管理、减少工业的生态足迹以及生活质量的全面提高来促进经济发展。根据从多个传感器网络和智能系统中收集的见解，城市规划者将能够为城市的运营和维护实施更好的政策，着眼于适应城市扩容。

采用数字孪生模型的工业企业有能力以数字方式监控、跟踪和控制其工业系统的物理环境。不仅运营数据，数字孪生还提供了捕获环境数据（包括位置、配置和财务模型等详细信息）的能力。所有这些都有助于未来的运营预测以及异常的处理。

美国国家航空航天局 (NASA) 在制造物理版本之前，先在虚拟环境中测试所有设备设计。只有当它以数字形式满足所有必要的要求时，才认为已准备制造航天器。世界各地的航天中心也可以采用同样的方法。

使用数字孪生，英国石油公司 (BP) 的工程师能够可视化和控制阿拉斯加积雪深处的数千条地下管道。西门子在监控大型燃气轮机方面也是如此。数以千计的测试在传感器上运行，有助于数字孪生过程。

在其他领域，使用数字孪生使运营商能够在数字模型上进行培训，而不必花费资源创建专用模拟器。随着机器学习和人工智能的重要性日益提高，机器可能很快就会基本上实现自主性。据预测，如果出现任何故障，这些机器将能够自我诊断和自我修复。在虚拟环境中纠正这种情况将是在现实世界中管理事物的最具成本效益的方法。

数字孪生已主要用于制造业。但是，这种情况正在迅速改变，各种企业都有潜力，尤其是那些将物联网整合到运营流程中的企业。数个行业将在不久的将来意识到数字孪生的好处。

将产品从纸面变为实物的过程代价很高。产品的每次迭代都涉及几个阶段和人工成本。借助数字孪生，企业能够在生产过程中减少现有或潜在的缺陷，从而使工程师有机会在虚拟环境中测试和模拟产品。在虚拟环境中纠正错误比在真实环境中更具成本效益。制造商将能够消除产出中的所有可能风险，并确保产品在推出后按预期运行。

快速将产品推向市场

借助数字孪生，公司可以缩短进入市场所需的时间，就可以击败竞争对手。产品的整个生命周期可以在数字环境中进行模拟，所有改进都可以快速高效地进行，大大降低了公司的风险。通过虚拟副本验证产品在现实中的工作方式，开发时间就更快了。

数字孪生还可以预见问题并提前提供解决方案，这被称为预测性维护。所有远程拷贝都在不断监视其物理对应物，并通过传感器收集一系列信息。这些数据是实时分析的，任何停机时间或故障都可以预测和解决。人工操作员使用这些信息来报告问题并立即解决问题。

该技术的好处确实是惊人的，对于采用该技术的企业来说，它可以改变游戏规则。但是，像所有技术一样，在选择技术时需要避免某些陷阱。

数据安全

数字孪生概念的根本问题之一是数据安全和隐私问题。该系统使用智能软件，自然可以访问有关企业的大量资源和私人信息，使其成为网络攻击和数据盗窃企图的目标。在为数字孪生技术实施安全系统时，企业必须考虑各种选择并制定战略。

数字孪生的另一个缺点是实施所需的投资水平很高。在财务资源紧张的情况下，并非每个企业都能负担得起投资回报。

随着机器学习和大数据使用的创新水平和速度，这些虚拟模型在现代工程中占有永久的位置，在不断努力促进创新和提高性能。使用数字孪生概念，每个企业都将能够接受和加强具有战略重要性的技术趋势。他们将能够防止实物产品出现代价高昂的故障。企业还将具备采用先进的分析监控和预测能力的理想基础。