在智能制造场景中，数字孪生正推动生产系统向"预测性维护"模式转型。宝马集团莱比锡工厂的案例显示，其通过建立冲压机床的数字孪生体，将设备异常识别时间从传统人工巡检的4小时缩短至15分钟。该系统整合了PLC控制信号、激光测距仪数据与材料应力仿真模型，能提前近37天预警主轴轴承磨损风险。日本小松株式会社开发的挖掘机数字孪生平台，则通过驾驶员操作数据与液压系统模型的实时比对，实现燃油效率优化建议推送，使客户平均能耗降低8.3%。这些实践表明，工业数字孪生已从单体设备监控发展到产线级协同优化阶段。云计算部署方案需满足ISO/IEC 27001信息安全标准的三层加密要求。徐州园区招商数字孪生供应商家
近年来，随着国家数字化战略的深入实施，数字孪生技术在智慧城市、智慧物流、智慧水利等众多领域得到了广泛应用。中国数字孪生解决方案市场规模增长迅猛，从2020年的41亿元增长至2024年的149亿元，期间的复合年增长率达到38.07%。预计到2025年，市场规模将进一步扩大至214亿元，且在2025-2029年期间有望保持34.15%的年均复合增长率，至2029年市场规模将达到693亿元。这一系列数据充分彰显了数字孪生技术市场的强大增长潜力和广阔的发展前景。浙江园区招商数字孪生应用场景某新能源汽车厂商通过数字孪生平台优化电池热管理设计周期缩短30%。
数智孪生能够通过实时传感器数据（IoT）和先进的3D建模技术，精确镜像物理实体的状态与行为。不同于传统的静态数字化系统，数智孪生实现了动态的、高精度的物理世界虚拟映射。 它能够持续监测机械设备的运行状态，根据数据实时更新虚拟模型，确保信息与物理实体同步。虚实映射，智造未来-数字孪生赋能智能制造新范式此外，通过支持多物理场耦合仿真（如机械应力、热力学、电磁场），孪生系统可以帮助企业精确预测设备在极端条件下的响应行为。例如航空航天领域利用多场耦合进行材料分析，提高零件耐久性能。
GE 航空的发动机数字孪生系统采用 “时序提示 + 物理模型约束” 的方法优化发动机寿命预测。将发动机的时序数据转化为文本描述，注入物理模型知识，用大模型快速推理剩余寿命，解决了传统物理仿真模型计算效率低和模型泛化差的问题。
2018 年，日本船舶技术研究协会启动了 “船体结构高精度数字孪生模型研发” 项目。该项目结合有限元分析（FEA）和计算流体动力学（CFD）技术，创建了船体结构的高精度数字孪生模型，通过数据同化方法，将实测数据与仿真结果进行融合，实现了对船体状态的实时监测与潜在安全隐患的预测，使船舶的维护周期延长了 20%，同时降低了 15% 的维护成本。 开源数字孪生框架可以大幅降低初期投入成本。
数字孪生是物理对象、流程和系统的动态虚拟复制品。它通过传感器实时映射物理对象状态，在虚拟空间构建可计算、可预测、可优化的 “数字分身”，其本质是物理实体、虚拟模型、数据交互和智能分析的结合。例如，一个工厂中的设备，通过数字孪生技术，可以在虚拟空间中创建一个与之完全对应的虚拟设备，这个虚拟设备会根据物理设备的实时运行数据进行更新，反映物理设备的状态、性能等信息。
数字孪生的概念z早可以追溯到 20 世纪六七十年代美国国家航空航天局（NASA）的阿波罗计划。当时 NASA 地面站拥有多个模拟器，用于训练宇航员和指挥控制人员，并在阿波罗 13 号的救援任务中发挥了重要作用。2002 年，美国密歇根大学迈克尔・格雷夫斯（Michael Grieves）教授提出 “与物理产品等价的虚拟数字化表达” 概念，这可以看作是产品数字孪生的一个启蒙。2011 年 3 月，美国空军研究实验室shou次明确提到了 “数字孪生” 这个词汇。 企业级数字孪生解决方案的价格可能从几万元到数百万元不等。吴中区园区招商数字孪生技术指导
全球数字孪生技术市场规模2023年已达122亿美元，年复合增长率33.7%。徐州园区招商数字孪生供应商家
与此同时，数字孪生在制造领域的应用范围也在不断扩大，不同层次的制造运营都能从中受益。对于工业企业而言，数字孪生具有无限潜力。它们可以为下一代产品的改进提供信息支持，帮助确定流程瓶颈，为服务技术人员提供支持以加快维修速度。尤其值得注意的是，借助基于流程的数字孪生，企业可以实现生产可见性并进行合理规划，从而在整个供应链中改善运营敏捷性、提高吞吐量并优化流程效率。具体用例包括生产监控、资产监控以及机器诊断、可视化工作说明支持、预测性维护、车间性能改进、流程优化等等。整体而言，该技术主要从以下几个方面影响着制造业发展：徐州园区招商数字孪生供应商家
