1. 数字孪生概念
数字孪生是现实世界的精准的数字化表达。它包括连接、数据、模型、交互、应用五大核心元素，具备动态、精确、实时、双向交互等关键特点，能够贯穿现实世界系统的全生命周期，提供监控、分析、诊断、预测、决策、控制等功能。
基于现实世界数据驱动，数字孪生支持在数字世界进行试验和决策，能够减少试错成本、提升决策效率和有效性、优化产品质量和业务体验。
2. 数字孪生应用领域
数字孪生已经率先应用到依赖复杂设施和机械的生产、以及涉及复杂系统或者过程的行业，数字孪生应用领域包括航空、制造、能源、汽车、公共设施和城市规划、建筑等。
2.1 航空航天
航空航天应用数字孪生的驱动来自两个方面，一方面是核心产品的单品价值高，另一方面是试验的运行环境相对极端，不适用频繁进行。数字孪生应用于航空航天，能够帮助降低实体尝试的昂贵成本，以及可能的高额损失;
2.2 制造业
制造业是资产密集行业，通过数字孪生的应用，能够进行投产前的产品设计、生产中交叉验证进行工艺优化和预测性维护，保证产品高质量的交付。
特别地，数字孪生可以赋能增材制造(AdditiveManufacturing)。通过运用计算机辅助设计(CAD)或三维物体扫描仪，支持以分层制造、逐层叠加的方法制造实体零件。数字孪生，辅助以3D打印等技术，能够快速制造出包括复杂几何图形的产品原型从而减少了零件数量和装配时间，提升机械性能，使能小批量定制生产和“零库存”管理。
2.3 流程工业
流程工业产品涉及复杂、单品价值昂贵的大型机械设施。这样的设施一旦出现故障，可能产生很大的损失。通过数字孪生应用于流程工业，使能远程监控、维修和预测性维护，减少宕机提升可靠性。
2.4 生命科学和健康护理
医疗和健康事业，涉及生命安全，一旦出错，则将造成人员伤亡。而生命科学和健康事业也是不断探索、非常复杂的过程，比如一方面需要验证新药解决新的疾病问题，另一方面即使是相对成熟的药品对不同的病人也有不同的效果。通过数字孪生应用于生命科学和健康护理，能够以最低的试错成本，以及最高的效率，为病人提供疾病处理和健康护理。
2.5 能源
以电力行业为例，涉及发电，输电，变电，配电、用电等多个环节，涉及到大量昂贵复杂的设施并目要求极高的可靠性。同时这些设施经常放置干偏远的区域。对设施的远程的状态监控、可视化、预测，具有较大的需求，数字孪生应用于电力行业可以帮忙实现这些相关的能力。
2.6 公共设施和城市规划
公共设施和城市规划，是复杂的工程，并且涉及大量的成本。数字孪生应用于公共设施和城市规划，能够在虚拟空间设计出性能和价格优化的方案。
2.7 建筑
建筑工程是不可逆的工程，并目建筑设计的合理性，将直接影响人员安全和建筑投资回报。同时，建筑施程还涉及到复杂的过程逻辑，以及施工安全等事项。总之建筑设计是一项复杂、成本也较高的工程。数字孪生应用于建筑设计和建筑施工，可分别提供仿真建模评估优化决策，以及过程监督、安全管理和质量评估等功能。
3. 数字孪生应用的价值
从数据驱动的角度，数字李生的功能是层次化的、丰富的，包括：描述或者监控功能、分析功能、诊断功能、预测功能、规范化决策功能，乃至认知，具体地，其常见的数字孪生的价值大概总结如下:
3.1 实时远程监控和更高的安全性
数字孪生基干不中断的网络和设备连接，持绩收集现实世界的数据，支持7*24小时无中断远程的实时监控。进一步地，支持从设备和过程中提取数据，识别缺陷、定位故障、实现信息可视化，防止因为设备或者过程异常造成的损失；
3.2 更高的产品质量和安全性
数字孪生通过模拟仿真，能够减少实物试验次数，缩短产品设计周期，降低试验与测试成本，提高可行性、成功率，可以防止特定行业产品缺陷引发的危险和失误。在制造业，数字变生使能虚拟的定制，使能制造商在投资之前解决问题，防止安装之后高成本的调整:
3.3 预测性维护
基于数字孪生，可以进行更多预测性的以及基于状态的检修，帮助长远实现性能提升。具体地，因为产品和生产过程的错误一般能够由采集的错误的状态和指标导出来的，数字孪生基于预测性的状态观测，使能主动维护和支持，潜在有助于解决运营和维护出现的高成本会机问题，缓解风险、避免突发的灾难性的破坏。
3.4“主动式”更有效的规划决策和效能优化
数字孪生积累了丰富高质的数据信息，使能企业基于数据驱动、主动分析优化决策质量。具体地，基干物理世界采集的数据，可以通过数据分析可视化呈现。数据仿直模拟智能决策等手段，实现有效的规划决策和肝有资产的效能优化;
3.5 个性化，柔性的生产(更有效的控制执行)
其于数字变生的实时数据采集和控制决策交互，能够提升环境和需求敏感度，支持实时，精细化响应变化，同时，基干数字孪生的跨系统、全流程的协作机制，方便使能快速个性化柔性制造;
3.6 跨系统、全流程的有效协作
数字变生能够方便使能跨系统，全流程的过程的协作，降低不同环节信息收集和关联的成本，支持跨系统，全流程的协同决策，也能够解决传统的团队间协同困难的问题。以生产计划和调度的优化为例，数字孪生通过通用接口自动从制造执行系统MES和企业资源计划系统ERP等系统采集生产和资源数据、以及客户需求的波动，基于需求数据驱动实时的生产资源优化、降低生产计划迭代以及避免库存浪费。
