数字孪生提供数字信息以及可视化信息，帮助设计师、建筑师、工程师和其他相关利益方以的方式直观了解各种结构。通过使用数字孪生，三维数字孪生，传统分析方法难以辨别的模式可以清晰显现，让你对于如何提洞若观火。
以城市规划为例，如果获得对交通模式的鸟瞰图以及到毫秒的车流变化和交通信号灯数据，就可以帮助城市规划人员分析交通模式，确定在哪些位置添加新的信号灯或改有信号灯的切换时机。这样的数字孪生还可以帮助他们判断添加新购物中心或办公楼的可行性，或者新增一条高速公路出口匝道是否能缓解市中心的拥堵。
对于无人驾驶汽车，可以将来自传感器的数据与车辆的速度、制动、启动和转弯数据相结合，应用于3D模型，从而了解车辆任何时候的动态。可以将视角拉近到仪表盘，数字孪生技术，查看那里的视野，也可以在车辆运动时获得不断变化的实时数据指标。使用数字孪生，工程师可以获得单靠数据流送难以把握的深刻见解。
通过工厂的数字孪生，你可能会注意到，如果把某些原材料或机器人放置在离特定机器更近的地方，可以大大缩短生产时间。
简而言之，数字孪生提供了通过监视与分析资产、工艺和工作流程来节省时间与金钱的途径。
在产品的制造阶段，利用数字孪生可以加快产品导入的时间，提高产品设计的质量、降低产品的生产成本和提高产品的交付速度。
产品阶段的数字孪生是一个高度协同的过程，通过数字化手段构建起来的虚拟生产线，将产品本身的数字孪生同生产设备、生产过程等其他形态的数字孪生高度集成起来，实现如下的功能：
生产过程：在产品生产之前，就可以通过虚拟生产的方式来模拟在不同产品、不同参数、不同外部条件下的生产过程，实现对产能、效率以及可能出现的生产瓶颈等问题的提前预判，加速新产品导入的过程;
数字化产线：将生产阶段的各种要素，如原材料、设备、工艺配方和工序要求，通过数字化的手段集成在一个紧密协作的生产过程中，并根据既定的规则，自动的完成在不同条件组合下的操作，实现自动化的生产过程；同时记录生产过程中的各类数据，数字孪生，为后续的分析和优化提供依据。
关键指标监控和过程能力评估：通过采集生产线上的各种生产设备的实时运行数据，实现全部生产过程的可视化监控，并且通过经验或者机器学习建立关键设备参数、检验指标的监控策略，对出现违背策略的异常情况进行及时处理和调整，实现稳定并不断优化的生产过程。
随着物联网技术的成熟和传感器成本的下降，很多工业产品，从大型装备到消费级产品，都使用了大量的传感器来采集产品运行阶段的环境和工作状态，并通过数据分析和优化来避免产品的故障，改善用户对产品的使用体验。
这个阶段的数字孪生，可以实现如下的功能：
远程监控和预测性维修：通过读取智能工业产品的传感器或者控制系统的各种实时参数，构建可视化的远程监控，并给予采集的历史数据，构建层次化的部件、子系统乃至整个设备的健康指标体系，并使用人工智能实现趋势预测；基于预测的结果，对维修策略以及备品备件的管理策略进行优化，降低和避免客户因为非计划停机带来的损失；
如果你的工作中要使用3D模型及其数据，那么你很可能听说过作为潜在的分析与优化解决方案的“数字孪生”。那么，数字孪生究竟是什么？
按照简洁的定义，数字孪生就是物理实体的3D模型，而且该3D模型的动画是由真实实体的实时数据驱动的。
一套数字孪生包括：一个物理实体，它生成关于其运作的实时数据，或使用传感器收集关于其周边活动的实时数据。一个该物理实体的3D模型。从物理实体到3D模型的实时数据流送。一个基于软件的机制，根据收到的实时数据，使3D模型的视觉表现与物理实体保持一致。
不过，理解数字孪生的定义是一回事，理解你可能需要数字孪生的原因则是另一回事。
为什么你需要数字孪生？
假设你的工作要求你优化一家工厂的生产流水线，尝试减少制造时间或成本。你的步工作就是构建该工厂的3D模型，其中包含了生产涉及的一切——机器、机器人、原材料、传送带、叉车、推车，乃至工人。然后，在那座实体工厂里，你对机器和机器人进行配置，让它们发送关于自身运作情况的实时数据，例如完成一个循环的时间长度。你在关键区域布置了传感器，以便了解什么时候会发生变化，比如一个货盘的原材料送达，或者成品装满某个容器。
接下来，你设置了一个软件界面，用于处理实时数据和实时更新3D模型。这时候你就有了这家工厂的情况的表示，可以在你的电脑屏幕乃至VR中查看——这就是这家工厂的数字孪生。
在任何时候，数字孪生城市，主管和工程师都可以通过观察数字孪生来“看到”工厂车间实况，甚至可以与其交互。可以拉近视角来查看某个特定流程的运行情况，也可以拉角来查看它对整体流程的影响。还可以通过数学模型和工具，进一步分析捕获的数据。
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