数字孪生技术正在对企业的智能制造产生直接而重大的影响。 　　

　　近年来出现的多种技术正在不断推动智能制造和工业物联网的发展。其中，高级分析的生成式设计、人工智能(AI)和机器学习(ML)、操作智能、高级机器人技术、网络物理系统和增材制造是代表。虽然这些技术中的每一项都在改变甚至重塑着当今制造业的面貌，但根据ARC咨询集团的研究结果，工业物联网、互联智能资产和数字结对这三项技术对企业智能制造的实施具有最直接和最重要的影响。 　　

　　当前，数字孪生是如何实现的？ 　　

　　生产系统中的数字结对主要是为现实世界中的产品、资产和流程建立虚拟模型。虚拟建模使制造工程师能够同时或分别模拟和建模虚拟和物理副本。这种数字孪生建模方法使工程师能够了解他们在整个制造生态系统中的资产和生产系统的整体性质。此外，来自供应商的更强大的数字化双胞胎开发工具也相继出现，帮助制造企业准确理解工厂系统和设备的功能，并通过人和AI做出可靠的决策，提高设施性能和产品质量。 　　

　　数字结对适用于制造业的三个环节：产品、生产和绩效。 　　

　　产品类数字结对主要强调更高效的产品设计和改进。在某些情况下，产品也可以指生产系统中使用的实际设备和资产。虚拟建模可以验证产品性能，模拟产品在当前物理环境下的性能。这为产品开发人员提供了物理产品和虚拟产品之间的桥梁，使他们能够分析产品在不同条件下的性能，并在虚拟设计模型中进行修改，以确保物理产品能够在现场以设计的方式运行。这就消除了工程师对物理样机的依赖，可以大大缩短开发时间。 　　

　　类似生产的数字结对主要用于制造和生产项目。在物理生产设备和工作单元进入实际生产之前，数字结对可以帮助在车间中验证这些制造过程的实施。如今，生产自动化的虚拟调试(一个成熟的技术过程)正在与广泛的数字孪生模型融合。需要强调的是，传统的虚拟调试只是对自动化生产系统的一次性验证，而数字孪生则代表了实时的持续分析和优化过程。数字孪生可以模拟生产过程，分析数字线程中的物理事件，然后制造商可以建立一套可变条件下的高效生产环境。 　　

　　性能类数字双胞胎主要用于捕捉、分析和处理运营数据。开发和实施数字化时的一个重要出发点是，首先确定作为物理要素的产品、资产或生产设备的具体操作配置。 　　

　　数字孪生，离不开情境与配置数据 　　

　　在实施过程中，企业需要将上下文信息引入到数字孪生配置中。此外，由于整个产品生命周期可能涉及许多数字孪生用例，实施者应该优先考虑能够与各种灵活/动态数据模型接口的数字孪生技术。 　　

　　数字结对与工业物联网的概念和技术密切相关。虽然传统的虚拟CAD模型和产品性能模拟也在一定程度上定义了产品的组合、形式和功能，但在数字孪生中应考虑实体生成的实时数据。这些将通过传感器、工业物联网端点、智能边缘设备实现实时捕捉，再将数字双胞胎与实体连接起来，最终实现流程的持续改进和优化。 　　

　　相关建议 　　

　　成功实施不仅取决于工程设计模型或生产单元中的机械或电气组件，还取决于基于虚拟和物理元素的建模、所有必要的输出，甚至整个数字孪生系统中的目标需求。为了使数字结对、分析和运算真正有效，我们必须找到一种方法来掌握t