數字孿生能夠及時發現問題、實現更多結果可視化，以及更好地優化產品制造，從而顯著提升效率。

制造業的數字化轉型水平仍不高已成行業共識。超過90%的制造商表示，他們在數字化創新上面臨著各種障礙。企業希望利用工業4.0技術推進其運營已然成為趨勢，而數字孿生能夠幫助它們擴大全球工廠的運營規模、及時發現問題、實現更多結果可視化，并優化產品制造。

通過繪制工廠、生產線和硬件的完整虛擬化訪問足跡，數字孿生可以為企業顯著增效。為了獲得這些成效，領導者必須理解數字孿生的基本原理，了解仿真技術如何為數字孿生提供技術支持，以及大規模實施該技術的障礙。

數字孿生的基本原理

首先，理解數字孿生的含義至關重要。數字孿生，顧名思義，是真實世界資產的精確復制品（或稱“孿生體”），它為物理世界和虛擬對應物之間架起了實時連接的橋梁。

數字孿生在過去十年中發展迅速，但實際上，對物理世界進行建模的概念已經存在了幾十年。電子技術的出現推動仿真概念誕生，隨著時間的推移，這一概念已經發展為一個強大的運營決策工具。

但是，仿真和數字孿生并不能一概而論，而了解這兩者之間的區別至關重要。

數字孿生是真實世界資產的精確復制品，它為物理世界和虛擬對應物之間架起了實時連接的橋梁。

仿真與數字孿生

世界上的每個環境都由空間、時間和物質三種要素組成。物質可以是該環境中的任何物理“元素”。例如，在工廠中，物質可能是箱子、機器、材料、人等等。仿真則是指通過進入這些物理空間，在數字空間中對其環境中的元素以完全相同的方式進行建模。這個模型是物理環境中正在發生的事情的基本反映。

盡管仿真與數字孿生都使用基于虛擬模型的仿真技術來復制系統的各種流程，但數字孿生是一個可擴展的虛擬環境，由在物理世界和數字世界之間建立實時連接的各種技術組合而成。

數字孿生是仿真模型更進一步的體現——數字孿生可以復制多個組件交互的、更復雜的資產或流程。數字孿生覆蓋了仿真技術忽略的其他因素，如 IT系統、財務程序、環境的濕度和溫度等變量，以及管道、墻壁等人和物理特征等。

數字孿生使用連接到真實世界資產的傳感器來收集、交流、分析和使用實時數據，從而推動智能行動。這種從物理世界到數字世界，再回到物理世界的持續同步循環，正在為更加精準的建模釋放巨大潛力。隨著數字孿生的迅速崛起和加速應用，這一領域的創新剛剛蓬勃起步，科技行業的領導者們正努力創造一個更加互聯的未來，激發數字孿生背后蘊藏的無盡潛力。

企業專注數字化的緣由

工廠是由高度復雜的機械部件構成，這些部件之間，以及它們與整個公司的系統之間不斷產生相互作用。這種復雜性使得人們很難理解如何推動生產現場的改進，以及這些改變對上下游帶來的影響。傳統上，在工廠進行任何改變都是一項繁瑣的、耗時的且成本高昂的工作。這需要我們實際地去移動設備、人和生產線以完成測試，并觀察這些調整是否能有效提高產量和改善運營。

通過使用數字孿生技術，企業可以在允許改變和優化虛擬環境中測試更新的設備或產品配置，而無需任何物理世界的工廠參與。這樣可以使潛在問題在經歷漫長的試錯過程之前暴露得更加突出，從而降低成本高昂的誤判和時間損失的風險。

在沒有仿真的情況下，這一測試過程可能需要幾個月才能完成。比如，由于關乎患者健康，醫療設備的制造需要精確的規劃和預測，可能需要數年時間。在某個案例中，制造技術公司偉創力僅用了三周的時間就創建了一個工廠車間的數字孿生，并成功地加速和優化了 II類糖尿病產品的開發。

數字孿生應用落地的經驗

從理論上講，數字孿生前景無限，甚至可以從根本上顛覆行業。但是，一個成功的數字孿生項目需要的不僅僅是提供技術能力，它還需要與業務目標保持一致，并對營收和凈利潤產生可衡量的影響。

因此，數字孿生的部署必須契合現有工作流和企業運營。數字孿生并不是單獨存在的，它與現有流程、數據和技術相聯系，是整個生態系統的一部分。

此外，優質數據是可靠的數字孿生解決方案的基礎。將海量數據轉化為實用、實時的數字孿生仿真，意味著要進行一些嚴格的流程精簡，這正是機器學習和人工智能深耕多年的領域。

雖然數字孿生有助于推動創新、加速產品開發，但企業必須能夠管理數據流中的空白，并愿意采取必要的行動來在現有資產和流程的基礎上實現真正的價值。

未來，更加互聯

數字孿生旨在確定哪些輸入變量會對特定產出產生最大的影響，使制造商能夠預測未來結果，并在問題發生之前識別它們。描述制造業務中的物理資產和流程的關鍵變量，是數以百計甚至數以千計的。

擁有準確的生產數據和相關信息，數字孿生就有可能消除生產線測試的物理限制，打破設施和部門之間的壁壘，從而優化決策，解決制造業面臨的最大挑戰。