解释一下数字孪生？

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（Digital Twin）的概念最早由密歇根大学Michael Grieves教授于2002年提出，简单地说是指利用数字技术模拟、仿真物理对象在现实世界中的行为。数字孪生体不仅仅是对物理对象的虚拟再现，还可以模拟对象在现实环境中的各种行为。

数字孪生技术的两个应用场景：

实现全生命周期的数据管理

数字孪生可以通过设计工具、仿真工具、物联网、 等多种技术手段，将物理对象的各方面属性映射到虚拟空间中，形成数字镜像。在产品设计过程中采用数字孪生技术，可以实现产品全生命周期的管理。

实现基于状态的维护预测

数字孪生可以通过传感器采集数据，借助大数据分析，通过机器学习预测原本无法直接测量的指标。由此完成评估、诊断、分析、模拟、预测和决策等一系列操作。

该过程主要包含三个步骤：

第一步，对产品进行 ；

第二步，对运维阶段的关键指标进行分析，掌握产品的具体情况；

第三步，利用同步和交互等技术，提前发现问题并及时修复。

具体可以运用在工业互联网行业上：

预见设计质量和制造过程

运用数字孪生技术，建立包含所有制造过程细节的数字孪生模型，在虚拟环境中验证制造过程，发现问题后及时在模型中进行修正。这种明显区别于传统流程验证的高效方法，在产品设计阶段即可预见其性能并加以改进，在制造流程初期就能掌握准确信息并预见制造过程，保证所有细节都准确无误，帮助企业更快的向市场推出优质的产品，抢占先机。

推进设计和制造高效协同

借助数字孪生模型可以设计出包含所有细节信息的生产布局，包括机械、自动化设备、工具、资源甚至是操作人员等各种详细信息，并将之与产品设计进行无缝关联。设计人员和制造人员实现协同，设计方案和生产布局实现同步，这些都大大提高了制造业务的敏捷度和效率，帮助企业面对更加复杂的产品制造挑战。

确保设计和制造准确执行

在数字孪生模型中对不同的生产策略进行模拟仿真和评估，结合大数据分析和统计学技术，快速找出有空档时间的工序。调整策略后再模拟仿真整个生产系统的绩效，进一步优化实现所有资源利用率的最大化，确保所有工序上的所有人都尽其所能，实现盈利能力的最大化。

此外，还可以使用大数据技术，直接从生产设备中收集实时的质量数据，将这些信息覆盖在数字孪生模型上，对设计和实际制造结果进行比对，检查二者是否存在差异，找出存在差异的原因和解决方法，确保生产能完全按照规划来执行。