當下的數字化技術正在不斷改變每一個公司。將來，整體的公司都將變成數字化的企業，這不只是要求公司開發設計出具有數字化特點的產品，更指的是根據數字化方式改變整個產品的設計方案、開發設計、生產制造和服務項目全過程，并根據數字化的方式連接公司的內部和外部環境。
伴隨著產品全生命周期的減短、產品定制化水平的提升，及公司必須同上下游創建起協作的生態環境保護，都驅使公司不得不采用數字化的方式來加快產品的開發設計，提升開發設計、生產制造、服務項目的實效性及提高公司內外部自然環境的開放性。
這類數字化的變化針對傳統式的工業公司而言可能會十分艱難，因為它同延用了幾十年的基于工作經驗的傳統式設計方案和生產制造核心理念相去甚遠。設計方案人員可能不再需要取決于根據開發設計實際的物理原型來認證設計構思，也不用根據繁雜的物理實驗才可以認證產品的可信性，不用展開小批量生產研發就可以直接預測分析生產制造的短板，甚至于不用去現場就可以洞察市場銷售給顧客的產品運作狀況。
這類方法，毫無疑問將圍繞整體產品的全生命周期，不但能夠 加快產品的開發設計全過程，提升開發設計和生產制造的實效性和合理性，更合理有效的掌握產品的應用狀況并協助顧客預防損失，更能精確的將顧客的真正應用狀況反饋到設計方案端，完成產品的合理有效改善。
而所有的這一切，都需要公司具有詳細的數字化工作能力，而這其中的基礎，便是數字孿生，即DigitalTwin技術。
一、數字孿生的定義
數字孿生，說白了，就是指針對于物理世界中的物體，根據數字化的方式來搭建一個數字世界中一模一樣的的實體，借此來完成對物理實體的掌握、剖析和提升。
1、數字孿生定義的發展歷史
2002年密歇根大學專家教授Dr.MichaelGrieves在發布的一篇文章中第一次明確提出了數字孿生定義，他覺得根據物理設備的數據信息，能夠 在虛擬（信息內容）空間搭建一個能夠 定性分析該物理設備的虛擬實體和子系統，而且這類關聯并不是單向和靜態的，而是在整體產品的全生命周期上都關聯在一起。
顯而易見，這一定義不僅指的是產品的設計，而延伸至生產加工和服務項目環節，但是因為那時候的數字化方式比較有限，因而數字孿生的定義也僅僅滯留在產品的設計階段，根據數字實體模型來定性分析物理設備的原型。
在那以后，數字孿生的定義逐漸拓展到模擬仿真、虛擬安裝和三維打印這些領域，而到2014年之后，伴隨著物聯網、人工智能技術和虛擬現實技術的持續發展，大量的工業產品、工業設備具有了智能化的特點，而數字孿生也逐漸拓展到包括生產制造和服務項目在內的詳細的產品周期環節，并不斷完善著數字孿生的形態和定義。
2、數字孿生定義的不同形態
數字孿生技術貫穿了產品全生命周期中的不同環節，它同PLM（ProductLifecycleManagement）的核心理念是如出一轍的?？梢哉f，數字孿生技術的發展將PLM的工作能力和核心理念，從設計真正拓展到項目生命周期。
數字孿生以產品為主線，并在全生命周期的不同環節引進不同的因素，產生了不同環節的主要表現形態。
二、設計階段的數字孿生
在產品的設計階段，運用數字孿生能夠 提升設計方案的精確性，并認證產品在真正自然環境中的特性。這一環節的數字孿生，主要包含以下作用：
數字設計模型：應用CAD工具開發設計出滿足技術性規格型號的產品虛擬原型，精準的記錄產品的各類物理學主要參數，以數據可視化的方法展現出來，并根據一系列的認證方式來檢測設計方案的精確水平；模擬和仿真：根據一系列可重復、可變參數、可加快的仿真實驗，來認證產品在不同環境因素下的特性和主要表現，在設計階段就認證產品的適應能力。
比如，在汽車設計過程中，因為對節能降耗的規定，達索協助包括寶馬、特斯拉、豐田在內的汽車企業運用其CAD和CAE服務平臺3DExperience，精確展開空氣動力學、流體聲學等層面的剖析和仿真，在外形設計通過數據統計分析和仿真，大幅地提高流線性，減小了摩擦阻力。
三、生產制造環節的數字孿生
在產品的生產制造環節，運用數字孿生能夠 加速產品導入的時間，提升產品設計方案的品質、減短產品的產品成本和提升產品的交付速度。
產品環節的數字孿生是一個高度協作的過程，根據數字化方式搭建起來的虛擬生產流水線，將產品自身的數字孿生同生產線設備、加工過程等其它形態的數字孿生高度集成化起來，實現以下的作用：
加工過程仿真：在產品生產制造之前，就可以根據虛擬生產制造的方法來仿真模擬在不同產品、不同參數、不同外部標準下的加工過程，完成對生產能力、效率及可能出現的生產制造短板等難題的提前預測，加快新產品導入的過程;數字化生產線：將生產制造環節的各類因素，如原料、機器設備、加工工藝秘方和工藝流程規定，根據數字化的方式集成在一個緊密合作的加工過程中，并根據明確的標準，自動的進行在不同標準組成下的實際操作，完成自動化技術的加工過程；另外記錄加工過程中的各種數據信息，為事后的剖析和提升出示根據。重要指標值監管和過程能力評定：根據收集生產流水線的各類生產線設備的實時運作數據信息，完成所有加工過程的數據可視化監管，而且根據工作經驗或是機器學習創建主要設備參數、檢測指標值的監管對策，對出現違反對策的異常現象展開妥善處理和調節，完成平穩并持續提升的加工過程。
比如，后蓋板電子玻璃生產線搭建的線上品質監管管理體系，充分收集了冷端和熱端機器設備產生的數據信息，并根據深度學習獲得流程加工過程中重要指標值的最佳規格型號，設置相對的SPC監管報警對策，并根據相關分析，在上萬個數據采集點中完成對特殊的品質異常情況的診斷剖析。
四、服務項目環節的數字孿生
伴隨著物聯網的完善和傳感器成本的減小，許多 工業產品，從大中型裝備到消費級產品，都應用了很多的傳感器來收集產品運作環節的自然環境和運行狀態，并根據數據統計分析和提升來預防產品的常見故障，改進顧客對產品的應用感受。這一環節的數字孿生，能夠 完成以下的作用：
實時監控和預測性檢修：根據載入智能化工業產品的傳感器或是自動控制系統的各類即時主要參數，搭建數據可視化的實時監控，并給予收集的歷史記錄，搭建層次化的構件、子系統乃至整個機器設備的健康評價指標體系，并應用人工智能技術完成發展趨勢預測分析；根據預測分析的結果，對維修策略及備件的管理模式展開提升，降低和預防客戶由于非計劃停機產生的損失；提升客戶的質量指標：針對許多 必須依靠工業設備來完成生產制造的工業客戶，工業設備基本參數的合理化及在不同生產制造標準下的適應能力，往往決策了客戶產品的品質和交付周期時間。而工業設備生產商能夠 根據大量收集的數據信息，搭建起針對不同應用領域、不同加工過程的經驗實體模型，協助其客戶提升參數配置，以改進客戶的產品品質和生產率。產品應用意見反饋：根據收集智能化工業產品的實時運作數據信息，工業產品生產商能夠 洞察客戶對產品的真正需求，不但可以協助客戶加快對新產品的導入周期時間、預防產品錯誤應用造成 的常見故障、提升產品參數配置的精確性，更可以精準的掌握客戶的需求，預防產品研發管理決策出錯。
五、數字孿生的實際意義
自定義明確提出至今，數字孿生技術在持續的迅速演變，不論是對產品的設計方案、生產制造還是服務項目，都產生了極大的促進功效。
1、更方便快捷，更適合自主創新
數字孿生通過設計工具、仿真工具、物聯網技術、虛擬現實等各類數字化的方式，將物理設備的各類特性映射到虛擬空間中，產生可拆卸、可復制、可遷移、可改動、可刪除、可反復操作的數字鏡像系統，這極大的加快了實際操作人員對物理實體的掌握，能夠 讓許多 原先因為物理學標準限制、務必取決于真實的物理實體而沒法進行的實際操作，如模擬仿真、批量化復制、虛擬安裝等，變成近在咫尺的工具，更能激起大家去探尋新的方式來優化設計、生產制造和服務項目。
2、更全面地精確測量
要是可以精確測量，就可以改進，這是工業行業不變的真知。不論是設計方案、生產制造還是服務項目，都必須精準的測量物理實體的各類特性、主要參數和運作情況，以完成精確的剖析和提升。
但是傳統式的測量法，必須依賴于價格昂貴的物理學測量儀器，如傳感器、采集系統、監測系統等，才可以獲得合理的精確測量結果，而這毫無疑問會限制精確測量覆蓋的范疇，對于許多 沒法直接收集到精確測量值的指標值，通常束手無策。
而數字孿生技術，能夠憑借物聯網技術和云計算技術，通過收集比較有限的物理傳感器指標值的直接數據信息，并依靠大樣本庫，根據深度學習推斷出一些本來沒法立即精確測量的指標值。
比如，我們可以運用潤滑油溫度、繞組溫度、電機轉子扭矩等一系列指標值的歷史記錄，根據深度學習來搭建不同的常見故障特征模型，間接性推斷出發電機組系統軟件的健康指數。
3、更全面的剖析和預測分析能力
目前的產品全生命周期管理方法，很少可以完成精確的預測分析，因而通常沒法對掩藏在表象下的難題提前展開預測。
而數字孿生能夠融合物聯網技術的數據收集、互聯網大數據的解決和人工智能技術的模型剖析，完成對當今情況的評定、對過往產生難題的診斷，及其對未來發展趨勢的預測分析，并給予剖析的結果，仿真模擬各類概率，出示更全面的管理決策支持。
4、工作經驗的數字化
在傳統式的工業設計方案、生產制造和服務項目領域，工作經驗通常是一種模糊不清而難以掌握的形態，難以將其做為精確裁定的依據。而數字孿生的一大重要發展，是能夠根據數字化的方式，將原來無法保存的專家工作經驗展開數字化，并出示了儲存、復制、改動和遷移的能力。
比如，對于大中型機器設備運作過程中出現的各類常見故障特點，能夠將傳感器的歷史記錄根據深度學習訓練出對于不同常見故障狀況的數字化特征模型，并融合權威專家處理的記錄，將其形成將來對機器設備常見故障情況展開精確裁定的依據，并可針對不同的形態的常見故障展開特征庫的豐富和升級，最后產生基層民主化的智能化診斷和裁定。