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一、數字孿生的概念
從理論的概念來看，Digital Twin數字孿生:是充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據，集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應的實體裝備的全生命周期過程。它是一種超越現實的概念，可以被視為一個或多個重要的、彼此依賴的裝備系統的數字映射系統。
二、何時開始
2002年密西根大學教授Dr. Michael Grieves在發表的一篇文章中第一次提出了數字孿生概念，他認為通過物理設備的數據，可以在虛擬(信息)空間構建一個可以表徵該物理設備的虛擬實體和子系統，並且這種聯繫不是單向和靜態的，而是在整個產品的生命周期中都聯繫在一起。最早由美國用於航空航天飛行器的健康維護與保障。首先在數字空間建立真實飛機的模型，並通過傳感器實現與飛機真實狀態完全同步，這樣每次飛行後，根據結構現有情況和過往載荷，及時分析評估是否需要維修，能否承受下次的任務載荷等。
三、如何應用
數字孿生，有時候也用來指代將一個工廠的廠房及產線，在沒有建造之前，就完成數位化模型。從而在虛擬的賽博空間中對工廠進行仿真和模擬，並將真實參數傳給實際的工廠建設。而工房和產線建成之後，在日常的運維中二者繼續進行信息交互。
對於Digital Twin的極端需求，同時也將驅動著新材料開發，而所有可能影響到裝備工作狀態的異常，將被明確地進行考察、評估和監控。Digital Twin正是從內嵌的綜合健康管理系統(IVHM)集成了傳感器數據、歷史維護數據，以及通過挖掘而產生的相關派生數據。通過對以上數據的整合，Digital Twin可以持續地預測裝備或系統的健康狀況、剩餘使用壽命以及任務執行成功的概率，也可以預見關鍵安全事件的系統響應，通過與實體的系統響應進行對比，揭示裝備研製中存在的未知問題。Digital Twin可能通過激活自愈的機制或者建議更改任務參數來減輕損害或進行系統的降級，從而提高壽命和任務執行成功的概率。
四、設計階段的數字孿生
在產品的設計階段，利用數字孿生可以提高設計的準確性，並驗證產品在真實環境中的性能。
這個階段的數字孿生，主要包括如下功能：
數字模型設計：使用CAD工具開發出滿足技術規格的產品虛擬原型，精確的記錄產品的各種物理參數，以可視化的方式展示出來，並通過一系列的驗證手段來檢驗設計的精準程度；
模擬和仿真：通過一系列可重複、可變參數、可加速的仿真實驗，來驗證產品在不同外部環境下的性能和表現，在設計階段就驗證產品的適應性。
例如，在汽車設計過程中，由於對節能減排的要求，達索幫助包括寶馬、特斯拉、豐田在內的汽車公司利用其CAD和CAE平臺3D Experience，準確進行空氣動力學、流體聲學等方面的分析和仿真，在外形設計通過數據分析和仿真，大幅度地提升流線性，減少了空氣阻力。
五、製造階段的數字孿生
在產品的製造階段，利用數字孿生可以加快產品導入的時間，提高產品設計的質量、降低產品的生產成本和提高產品的交付速度。
產品階段的數字孿生是一個高度協同的過程，通過數位化手段構建起來的虛擬生產線，將產品本身的數字孿生同生產設備、生產過程等其他形態的數字孿生高度集成起來，實現如下的功能：
生產過程仿真：在產品生產之前，就可以通過虛擬生產的方式來模擬在不同產品、不同參數、不同外部條件下的生產過程，實現對產能、效率以及可能出現的生產瓶頸等問題的提前預判，加速新產品導入的過程；
數位化產線：將生產階段的各種要素，如原材料、設備、工藝配方和工序要求，通過數位化的手段集成在一個緊密協作的生產過程中，並根據既定的規則，自動的完成在不同條件組合下的操作，實現自動化的生產過程；同時記錄生產過程中的各類數據，為後續的分析和優化提供依據。
關鍵指標監控和過程能力評估：通過採集生產線上的各種生產設備的實時運行數據，實現全部生產過程的可視化監控，並且通過經驗或者機器學習建立關鍵設備參數、檢驗指標的監控策略，對出現違背策略的異常情況進行及時處理和調整，實現穩定並不斷優化的生產過程。
六、服務階段的數字孿生
隨著物聯網技術的成熟和傳感器成本的下降，很多工業產品，從大型裝備到消費級產品，都使用了大量的傳感器來採集產品運行階段的環境和工作狀態，並通過數據分析和優化來避免產品的故障，改善用戶對產品的使用體驗。
這個階段的數字孿生，可以實現如下的功能：
遠程監控和預測性維修：通過讀取智能工業產品的傳感器或者控制系統的各種實時參數，構建可視化的遠程監控，並給予採集的歷史數據，構建層次化的部件、子系統乃至整個設備的健康指標體系，並使用人工智慧實現趨勢預測；基於預測的結果，對維修策略以及備品備件的管理策略進行優化，降低和避免客戶因為非計劃停機帶來的損失；
優化客戶的生產指標：對於很多需要依賴工業裝備來實現生產的工業客戶，工業裝備參數設置的合理性以及在不同生產條件下的適應性，往往決定了客戶產品的質量和交付周期。而工業裝備廠商可以通過海量採集的數據，構建起針對不同應用場景、不同生產過程的經驗模型，幫助其客戶優化參數配置，以改善客戶的產品質量和生產效率。
產品使用反饋：通過採集智能工業產品的實時運行數據，工業產品製造商可以洞悉客戶對產品的真實需求，不僅能夠幫助客戶加速對新產品的導入周期、避免產品錯誤使用導致的故障、提高產品參數配置的準確性，更能夠精確的把握客戶的需求，避免研發決策失誤。
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