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数字孪生技术如何推动产业发展？
其实数字孪生并不算是完全的新技术，而是建模仿真技术在制造领域的新发展之一。与一般的建模仿真相比，数字孪生的模型是数字化、动态的，数字模型与其物理对象始终保持一致。
然而技术的发展历来逃不开一个重要命题，那就是能否创造实际价值。数字孪生作为对实体对象的动态仿真，其对于企业的价值创造也成为新近热点。
数字孪生创造的商业价值是非常明确的，包括持续提升产品绩效、加快设计周期、发掘新的潜在收入来源，以及优化保修成本管理。
控制产品质量：数字孪生可以提升整体质量，预测并快速发现质量缺陷趋势，控制质量漏洞，判断何时会出现质量问题；
优化保修成本及客户体验：数字孪生能够了解当前设备配置，优化服务效率，判断保修与索赔问题，以降低总体保修成本，并改善客户体验；
减少运营成本：数字孪生则可以改善产品设计，有效实施工程变更，提升生产设备性能，减少操作与流程变化；
数据可追踪：数字孪生能够帮助创建数字档案，记录零部件与原材料编号，从而更有效地管理召回产品与质保申请，并进行强制追踪；
控制时间和总体成本：数字孪生将缩短新产品上市时间，降低新产品总体生产成本，有效识别交付周期较长的部件及其对供应链的影响；
提高效率，降低成本：对于收入增长机会来说，数字孪生则能够识别有待升级的产品，提升效率，降低成本，优化产品。
数字孪生技术通过创建物理实体的虚拟模型，极大地推动了产业的数字化和智能化发展。首先，它能够在虚拟环境中模拟和分析系统的性能，从而优化设计、降低成本，并提前预见潜在问题。例如，在制造业中，通过数字孪生技术，企业可以在产品投产前就精确预测设备的运行效果和维护需求，有效延长设备寿命并减少故障率。
其次，数字孪生支持实时数据分析，帮助企业实现精准的运维和决策支持。这种技术在智能城
市、健康医疗等领域的应用尤为显著，如通过模拟城市交通流量，优化交通管理和规划；在医疗领域，模拟病人器官或整体生理反应，为手术和治疗提供策略和预判。
随着三维信息建模、虚拟仿真交互、AI物联网、大数据、人工智能、云计算、虚拟现实、区块链等技术的广泛应用，人类社会进入了多维数字化体验时代。“数字孪生(DigitalTwin)”正在成为多维数字化体验时代最具潜力也最受关注的前沿科技。
数字孪生最早应用于军事领域，用于航空航天飞行器的健康维护与保障。首先在数字空间建立真实飞机的模型，并通过传感器实现与飞机真实状态完全同步，这样每次飞行后，根据结构现有情况和过往载荷，及时分析评估是否需要维修，能否承受下次的任务载荷等。
数字孪生相比通常意义上的数字化建模，它的突破在于：它不仅仅是物理世界的数字化镜像，也要引入物理世界的各项规则、规律，接收物理世界的实时信息，具备自主演化能力，同时要反过来实时驱动物理世界。这种打通物理世界和数字世界，实现虚实融合的复合技术，被称为数字孪生（DigitalTwin）。这里首先要强调互动，因为没有实时互动，数字世界和物理世界之间则是伪孪生。换言之，数字孪生体和物理世界都是活的智慧体。
目前，数字孪生主要应用于工业制造、智慧城市、医学分析、工程建设等领域。在文旅产业，数字孪生也有很大的应用潜力。
自主创新国产化的Hightopo 数据可视化能够完全贯穿全产业链做数字孪生产品，已实现智能化、无代码、可配置的产业数字化管理。已广泛应用于各类场景，以设计、监控类场景为主。智慧城市、工业4.0、智能驾驶行业是先进数字孪生技术使用较多的行业。为连接电力、船舶、城市管理、农业、建筑、制造、石油天然气、健康医疗、环境保护、航空航天领域等各行各业。
使用 Hightopo 的 2D、 3D 和 GIS 可视化技术结合倾斜摄影和数字孪生技术，搭建出各行业智慧管理的三维可视化系统。案例汇集如下：
智慧园区
工业互联网
智慧交通
数字孪生技术的一个重要应用场景——生产制造环节。个性化、多元化的市场消费需求成为主流，制造业正面对日益激烈的市场竞争，面临着巨大的时间、成本、质量、产品差异化等方面的压力。而搭建基于数字孪生技术的数字化工厂是解决这些问题的最佳途径，通过依托产品整个周期的真实相关数据，在虚拟环境中对生产全过程进行仿真、优化及重构。通过创建虚拟模型来模拟生产过程，并且这些虚拟模型可以为物理工厂车间里所有连接的机器、工具和设备进行数字操作。这就可以使企业能够快速配置生产系统，以最大限度地提高效率，提高资产利用率，防止停机，具备一定的灵活性。
因此，企业在数字化工厂建设中，通过数字孪生技术能够并行完成“实物设备数字化、运动过程脚本化、系统整线集成化、控制指令下行同步化、现场信息上行并行化”，形成整线的执行引擎，实物设备与所对应的虚拟模型进行虚实互动、指令与信息同步，形成一个支持实物设备连线的车间快速设计、规划、装配与测试平台。
通过数字化的手段，将原先无法[_a***_]的专家经验进行数字化，并提供了保存、***、修改和转移的能力。较于传统的工业设计、制造和服务领域，经验往往是一种模糊而很难把握的形态，很难将其作为精准判决的依据。
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