当前的商业格局受到了众多新技术的影响，有时确实让人很难能跟上技术迭新的速度。虽然很多人都熟悉工业4.0和物联网（IoT）这两个词，这里面包含了太多的技术内容以及商业应用上的含义，而Digital Twin则是另一个正在稳步升起的下一波接力词汇。

事实上，很多人都认为Digital Twin是物联网的自然演进。毕竟，如果所有内容都已经以某种数字形式或其他形式被连接起来，为什么不让它“顺理成章”地进入下一个进程呢？

从本质上讲，这是Digital Twin架构和技术背后的主要驱动力——在数字环境中完全复制物理世界，为公司提供新的自由、机会和优势。

什么是Digital Twin？

Digital Twin概念由密歇根大学的Michael Grieves首次提出，自2001年以来一直存在，但近年来，现代技术的不断快速迭代，才为其实现与普及提供了可能性。

简而言之，Digital Twin指的是物理产品或资产的虚拟副本。此副本实时更新（或尽可能定期更新），以尽可能地匹配其真实世界。

然后，该模型可用于各种目的，从测试新策略到分析以前的结果，都是可以实现的。

那么，这个模型是如何工作的呢？通常，传感器和其他组件用于收集有关资产的准确数据。然后处理该数据并用于创建副本。毋庸置疑，更先进的传感器，无论是更精确的设备还是更密集，更紧凑的阵列，都将有助于创建更加详细的数字模型。

Digital Twin建模的好处是什么？

对物理产品和资产进行试验可能是一个临时且昂贵的过程。但是，可以快速编辑数字副本以测试新的解决方案并运行Demo。如果实验不符合要求，则不会浪费任何物理资源。

Digital Twin的另一个好处是，允许专家们可以在不与物理设备接触的情况下进行项目的开发与处理

NASA就是一个很好的例子，NASA长期以来一直是这项技术的先驱——即使在虚拟模拟之前，工程师也会创建1:1比例的发射设备复制模型。Digital Twin允许工程师处理已经在太空中并且完全无法访问的设备，而没有物理复制带来的麻烦和困难。在管理员对物理实体进行更改之前，可以运用这一模型进行详细计划更新和更改，并在现场进行测试。

美国宇航局国家先进制造中心制造专家兼经理 John Vickers表示：“Digital Twin的最终愿景是在虚拟环境中创建、测试和构建我们的设备。只有当我们把它带到我们要求的地方时，我们才能实际制造它。然后，我们希望物理构建通过传感器与Digital Twin连接，以便Digital Twin包含我们通过检查物理构建可以获得的所有信息。”

同样，对于希望或需要对现有产品或设备进行更改的公司，Digital Twin可帮助将停机时间降至最低。例如，在一条生产线中，无效的链接可能会限制整个链条的最佳效率，但是根本无法将其完全删除以进行审核/评估，因为这会关闭它所属的整个流程。但是，虚拟副本可以在不产生这些成本的情况下进行测试和改进。

Digital Twin和物联网

那么为什么我们认为Digital Twin是“物联网的下一个浪潮”呢？这是因为前者在传感器和输入数据上已取得了不错的发展，而后者正在越来越多地将这些已有的成果更好地为我们所用。

通过更多互连的设备和应用程序，我们可以更轻松地链接数据并更好地了解更为详细的情况。因此，Digital Twin是一种收集和组合这些数据的高级方法。

事实上，这是一场已经在进行中的革命。据Gartner称，预计到明年（2020年），75％与物联网整合的企业将使用 - 或计划开始使用 - 某种形式的Digital Twin技术。据估计，13％的公司已经在使用此类解决方案，另有62％的公司已经采用某种形式的Digital Twin。

数字双用例和行业

对于许多Digital Twin应用程序而言，它们使用的最佳场景与其他技术一起配合，例如人工智能或机器学习。其他的同样也可以使用Digital Twin解决方案，作为工业4.0或物联网的一部分。

值得注意的是，它不是一种全新的替代解决方案。Digital Twin是用于改进现有流程的，它为人们提供了一种“虚拟游乐场”，我们可以在模拟环境中尝试各种方法，而不会影响真实产品。

Digital Twin技术用于各种用途，大多数企业都可以从中获益。但是，Digital Twin确实对于部分行业有着更为深远的意义，这一点值得我们在此讨论。

制造与工程

毫无疑问，创建虚拟副本对制造业和工程行业有着非常重要的意义。Digital Twin在制造业中的作用几乎不需要介绍。它使公司能够快速有效地测试新设计，无论是小型产品还是大型复杂设备。在虚拟环境中测试新的供应链很容易，而测试物理实体则涉及关闭生产，从而导致企业的损失——只有在必要时以及确定最佳策略时才会这么做。

当然，这种技术可以做得更多。一个有趣的例子是GE的数字风电场。通过使用其风电场的数字再现，运营商可以制定优化后的维护策略，并将天气和其他因素也都考虑在了优化方案中。由于维护的优化升级，让维护人员对各种条件下的设备状态有了更好评估，设备与判断的可靠性也随之增加，有效提高了风电场产生的能量输出。

由于这一切都是以数字方式完成的，所以工程师可以自由地进行实验和研究，相反如果直接对实际涡轮机进行物理测试，可能是需要付出较为昂贵的代价。而前者的存在，就是确保后者仅在解决方案经过全面测试和评估后才再去实施。

这些好处也适用于生产过程。工厂可以使用虚拟复制品来测试更简化的解决方案，发现其当前生产能力的极限，以及测试新解决方案的压力。

汽车

我们之前提到Digital Twin可以使用传感器记录任何项目的持续状态。这种Digital Twin分析具有很大的潜力——尤其是在汽车领域。随着汽车与物联网和数字技术的集成越来越多，复制每个细节的能力变得越来越容易。

例如，在任何事件发生后，Digital Twin可以使用传感器记录创建所发生事件的实时复制。这样，工程师可以直接分析每个确切的问题对车辆的影响，而不仅仅是分析后记录的数据。

然而，Digital Twin在汽车领域的优势要远远超过这个。工程师可以在数字化的情境中测试车辆的安全功能，降低不不必要的因安全而需要召回新车辆的风险。

这对于汽车零件制造商们也很重要，因为汽车行业的零部件来自众多不同的公司。Digital Twin允许供应商或生产商的产品在真正被安装到汽车上之前获得更多数据，测试新解决方案并改进他们的产品。

同样，在智能汽车方面，Digital Twin也可以提供很好的帮助。许多智能汽车制造商都是在数字化虚拟环境中进行自动驾驶方面的测试。由于自动驾驶技术仍在发展阶段，制造商可以将实际测试时获得数据，用Digital Twin不断地测试和改进他们的解决方案。

卫生保健

医疗保健领域的Digital Twin可以识别各种医疗领域中涉及的各种设备（通常非常昂贵并且需要拥有较高操作水平的专门人员）的故障或问题。例如，MRI扫描仪等产生了大量的日常日志和消息，这些日志和消息可以输入Digital Twin以查看其当前状态，以及项目新出现的问题。有了这个，工程师可以提前设计预测问题的解决方案，避免关键时刻的突发问题，保持这些设备的良好维护。

在更个人的层面上，医疗设备也可以扩展到云，其中来自传感器的数据可以立即与患者的病史以及外部数据（例如人口统计数据）相关联。由此，还可以运行机器学习分析——这在初始医疗设备上是不可能实现的——尽可能多地获取信息以提供更高的洞察与分析能力，而所有这些都由每个虚拟副本为患者提供支持（至少从医学数据的角度来看）。

对于医院和医疗设施而言，Digital Twin可用于压力测试操作，模拟在大规模紧急情况下医院应该如何进行最佳操作。从医生及工作人员的调配、病床和诊室的进出等，以达到在大规模紧急情况下可以更好地帮助患者。

同样，在医疗保健产品中应用Digital Twin也可用于帮助医生为个体提供定制护理。有了足够的信息，Digital Twin可以提出更私人的解决方案，将每个人不同的身体状态和数据囊括其中。

事实上，已经有很多人都期望未来能在医疗保健行业中从这个技术上获益。随着医疗领域的进步和更精确的传感器（如基因组读取）变得越来越普遍，实际上将所有这些结合起来的能力将为整个行业开辟新的可能性。

零售

从产品制造周期的一开始到商店的战略性展示，零售领域就是数据蓬勃发展的领域。因此，有理由认为，在零售业务中使用Digital Twin可以带来很多好处。

在产品层面，公司可以使用Digital Twin模拟从产品生产一直店内展示的全流程。在这里，公司可以分析制造流程、供应链和物流、测试新的简化解决方案等等，可以有效降低成本（从而提高利润率）。

想测试新包装或设计是否可以降低费用？Digital Twin让您无需对整个产品系列进行大规模物理更改即可对其进行测试。

在更广泛的业务层面，零售商店可以使用Digital Twin技术模拟他们的商店情况，并使用传感器跟踪客户行为。然后，可以将此信息存储在Digital Twin上，以研究关键产品的最佳位置。然后可以建议并以数字方式测试产品和布局更改。

亚马逊已经在做类似的事情，使用分析数据来确定其仓库的最佳布局，最需要的项目存储在最易于访问的位置。Digital Twin提供了一种测试此类自动化的好方法，确保提出的解决方案不会产生无法预料的后果，例如直接访问通道或路由交叉并导致延迟等问题。

如何实现Digital Twin

从技术角度来看，Digital Twin技术正变得越来越容易获得。云技术提供了一种在不需要配备昂贵服务器的情况下处理和运行应用的方法。

如果您的公司一直在采用大数据，物联网集成或工业4.0解决方案，那么您可能已经开始使用Digital Twin架构了。这些技术趋势都涉及使用传感器和其他数据收集手段进行分析和评估。在某些情况下，您可能已经有足够的资源来创建原型或工作模型。

Digital Twin的商业文化

话虽这么说，实施Digital Twin也需要强大的数字文化。当企业已经使用传感器和其他数据收集技术尽可能多地学习时，这些模型才能发挥最大效用。

然而，对任何一家公司而言，使用新技术的至关重要的因素是确定您想要改进的领域。就像大数据一样，捕获所有内容非常容易，但不能保证它完全有用。应该改进这些解决方案，并将其重点放在最适用的领域。这是为什么最好从小规模开始，将Digital Twin技术应用于最有利的原因之一。

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