数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程，具有超高的前瞻性价值。利元亨针对各领域提出的更为严格的工艺、设备、产线需求，数字孪生技术，以自主研发的云系统、人工智能深度学习、数字及大数据分析管理等技术为基础，研发并实践了数字孪生工厂概念上的高度协同信息化集成系统。
数字孪生技术在制造业中的优势很明显:、缩短研发周期，三维数字孪生，实现快速交付;第二、快速换型，缩短换型时间;第三、提高可视化，数字孪生，解决检修的困难;第四、实现预测性分析，降低故障停机。
通过远程大屏幕或移动端与设备实体运作同步的虚拟动画，数字孪生和联合技术让企业管理者随时随地了解设备的实时运行情况和生产数据，如当生产线缺少物料的时候，系统可以提前进行预告，避免因为停产带来的损失。
期间一旦哪个传感器出现问题，就可以在模型上高亮闪现，不用工程师排查，有问题可以直接解决，避免以前工程师排查找到故障点耗费大量的时间。与此同时，系统还能预测设备未来的生产数据和可能出现的产线故障，在即将损坏之前就把易耗品全部准备好，以便企业管理者提前制定计划和对策。
数字孪生体技术在制造业中的快速发展和应用，不仅改变了制造企业的传统生产方式，也推动企业管理模式、组织形态的重构。
数字孪生体技术在制造业发展应用过程中主要体现了如下特点：
一是镜像
在产品甚至是生产线和工厂正式制造、建造之前，就可以通过数字化设计、模拟和出实体，输出3D、全息影像等形式的设计图纸和制造手册。分析过程形成了完整的产品数字化虚拟档案，不仅仅包括产品的结构和功能，还包括了材料、工艺和流程，是制造材料、制造过程、制造结果三位一体的数字化信息集成，不仅仅是制造现状的描述和记录，数字孪生工厂，还可以实现质量问题源头的追溯，例如某个电容是用在哪块电路板，还可以实现情景再现，例如模拟微型涡喷发动机的生产工艺流程规范是否科学以及运行效果是否达标等。
二是动态映射
传统的数字化制造技术主要停留在镜像阶段，没有实现制造过程中以及投入使用后，实体与虚体之间的数据交互。随着IoT技术的深入，通过实时智能传感和监测，可以到制造实体变化的动态信息，及时反馈到孪生虚体中进行记录和修正，通过计算和验证，降低风险减少误差，通过动态调整、虚实同步，实现产品全生命周期的相互孪生、共同成长。
三是质量预测
通过产品全生命周期大数据的积累和机器深度自主学习等技术的应用，及时发现制造环节和使用环节的错误和痛点，在孪生虚拟体上进行调整和验证，有效评估和提升产品质量管理水平，降低企业研发成本和生产成本。
数字孪生是一项非常有潜力的前沿技术，会给企业带来丰厚的价值回报。
基建工程也是数字孪生的一个重要应用领域。尤其是对中国这个“基建狂魔”来说，引入数字孪生意义更加重大。
我们在修建高速公路、桥梁等基础设施前，完成对工程的数字化建模，然后在虚拟的数字空间对工程进行和模拟，评估工程的结构和承受能力，还可以导入流量数据，评估工程是否可以满足投入使用后的需求。
在工程交付之后，还可以在维护阶段评估工程是否可以承担特殊情况的压力。以及监测可能出现的事故隐患。
除了上述领域之外，包括、物流、环保等很多场景都适合采用数字孪生技术，应用场景非常广阔。
也正因为如此，很多投资机构趁机热炒数字孪生的概念，也有很多企业迫不及待想要拥抱数字孪生。
根据全球咨询公司Gartner2019年初的调查，部署物联网的企业和组织中，已有13%应用数字孪生，62%的组织正在准备使用数字孪生。
但是，我们还是应该理性看待数字孪生。
拥抱数字孪生，既需要深厚的技术沉淀，也需要巨大的资金投入，还需要管理水平和员工技能达到相应的层次。
潜心研究、客观评估、谨慎投入，才是打开数字孪生世界的正确姿势。
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