近年来，随着定制化、智能互联产品和服务模式越来越普及，数字孪生逐渐成为业界备受关注的热点。通过建立物理产品的数字孪生，并基于产品使用过程中产生的数据形成闭环反馈和优化，“数字孪生”可以全面提升产品的全生命周期管理，打通研发、供应链、制造、营销等不同环节的数据，提升产品体验，降本增效。

根据德勤的观点，数字孪生由六大部分组成：

一、传感器：生产流程中的传感器负责搜集数据、传递信号；

二、数据：传感器提供的实际运营和环境数据和企业的生产经营数据（如物料清单、设计图纸等）合并形成数字孪生的数据来源；

三、集成：传感器通过集成技术（包括边缘计算、通信接口等）实现物理世界和数字世界之间的数据传输；

四、分析：利用分析技术开展算法模拟和可视化程序，进行数据分析；

五、模型：基于上述数据与信息，建立物理实体和流程的数字化模型，通过模型计算物理和生产流程是否出现错误偏差，从而得出解决错误偏差的方式和行动；

六、控制器：基于模型计算的结果，通过控制器开展行动，调整和纠正错误。

工业界有一种“工业领域 1%的革命”的说法，即全球工业的生产效率提升1%，成本将减少300亿。数字孪生能在工业、交通、城市、环保等各个领域带来显著的效率提升，未来将带来成本的极大下降。

具体来说，分为如下几个部分：

数字孪生将使生产更便捷，创新速度更快，生产周期更短

如前所述，数字孪生通过设计工具、仿真工具、物联网等各种手段，将物理设备的各种属性映射到虚拟空间中，形成了一个可拆解、可复制、可修改、可删除的数字镜像，这就提升了操作人员对物理实体的了解。

数字孪生将极强地提升测量、分析和预测能力

通过对物体传感数据的实时了解，借助经验模型的预测和分析，可以通过机器学习计算和总结出一些原本无法测量的指标，从而极大地提升对机械设备、流程的理解力以及控制和预测力。

数字孪生帮助将经验完成数字化

在传统的工业设计、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。而数字孪生的一大关键进步是可以通过数字化的手段，将原先无法保存的专家经验进行数字化，并提供了保存、复制、修改和转移的能力。

数字孪生给工业制造带来了显而易见的效率提升和成本下降，使得几乎所有的工业巨头趋之若鹜。国内的很多工业科技企业也在数字孪生技术上有所布局。比如国内较早涉足工业数字孪生技术的百子尖科技。专注以“人工智能”和“模拟仿真”技术为核心，致力于智能制造的“智慧化”和“自动化”。自主研发应用于石油化工领域的计算机仿真技术产品，是国内少数能够提供石油化工流程模拟仿真系统及解决方案的公司之一。其高端智能仿真系统、模拟仿真平台等均处于业内前瞻地位。