将数字孪生应用于
部署资产能够提供深刻洞见，而将数字孪生应用于生产流程则能够产生功能强大的应用程序。
将数字孪生应用于部署资产能够提供深刻洞见，而将数字孪生应用于生产流程则能够产生功能强大的应用程序。图中呈现了物理世界中某一生产流程的模型，及其在数字世界中的数字化镜像。数字孪生是对工厂环境中实际情况的准实时虚拟复制。实际生产流程中部署了数以千计的传感器，共同收集各个不同层面的数据，包括生产机械的行为特征、半成品（厚度、颜色质地、硬度、转矩、速度等）以及工厂内部的环境状况等。该等数据不断传输至数字孪生应用程序，并由该程序完成数据聚合。
数据孪生应用程序持续分析所输入的数据流。一段时间过后，该等数据分析可通过与一系列正常运行情况的对比，识别实际生产流程在哪些层面存在异常情况。企业可根据此类对比分析结果展开调查，并对实际生产流程进行一定改革。
这就是图中呈现的物理世界与数字世界的交互作用。这一过程体现了数字孪生所具备的巨大潜力：数以千计的传感器持续开展重要检测，并向数字化平台传输数据。数字化平台进而开展准实时分析，通过比较透明的形式优化运营流程。
模型图呈现了五大驱动要素——物理世界的传感器和促动器、集成、数据和分析，以及持续更新的数字孪生应用程序。以下是对这些构成要素的概括性介绍：
传感器
生产流程中配置的传感器可发出信号，数字孪生可通过信号获取实际流程相关的运营和环境数据。
数据
传感器提供的实际运营和环境数据将在聚合后与企业数据合并，企业数据包括物料清单，企业系统和设计规范等。其他类型的数据还包括工程图纸、外部数据源连接以及客户投诉记录等。
集成
传感器通过集成技术（包括边缘、通信接口和安全）达成物理世界与数字世界之间的数据传输。
分析
数字孪生利用分析技术开展算法模拟和可视化程序，进而分析数据，提供洞见。
数字孪生
图中的“数字化”层面是指数字孪生本身。该应用程序综合以上所有要素，建立物理实体和流程的准实时数字化模型。数字孪生旨在识别不同层面偏离理想状态的异常情况。无论是数字孪生出现逻辑错误（希望不是），还是分析结果显示应削减成本、提升质量、提高效率，出现偏离情况即意味着需开展运营优化。企业将最终根据分析结果采取实际行动。
促动器
若确定应当采取实际行动，则数字孪生将在人工干预的情况下通过促动器展开实际行动，推进实际流程的开展。
根据全球知名咨询公司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。
Gartner还将数字孪生列为2019年十大战略性技术趋势。
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。目前这个阶段，国内大部分企业都不具备这个条件。如果盲目跟风、仓促上马，投资很可能会血本无归。
相对来说，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。
本文内容来源：德勤工业4.0、数字化制造企业和数字化供应网络系列报告
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