一、基本介绍
数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。
数字孪生是个普遍适应的理论技术体系，可以在众多领域应用，在产品设计、产品制造、医学分析、工程建设等领域应用较多。在国内应用最深入的是工程建设领域，关注度最高、研究最热的是智能制造领域。
二、解决企业的痛点
（一）各系统间的数据孤岛现象，降低数据集成和呈现成本。
（二）数据实时性呈现能力差，故障问题发现滞后，运维人员无法及时发现问题。
（三）运营数据、制造数据、服务数据融合深度不高，缺乏从顶层到底层的指标分析体系。
（四）数据模型分析能力较弱，数据持续挖掘能力弱，加强以数据驱动的业务决策能力。
（五）业务化和业务数据化闭环的双向驱动，持续推动业务运营和数据价值释放。
三、建设宗旨
通过数据采集与管控，以孪生车间为基础，整合信息流、产业流、资金流，打通销售、制造、服务和供应链体系，利用多维度数据分析，打造孪生智慧大脑，有利于管理者对企业经营决策的全局管控，为决策执行提供强有力的数据支撑。
四、预期价值
（一）系统集成
打通了各系统之间的信息封闭，增强各部门之间的信息交流，解决了多系统之间数据不一致的问题。
（二）业务管控
数据实时分析，管理人员可以根据实际情况制定生产计划主动预警和逐级异常机制加速故障问题解决。
（三）数据分析
形成一套完整的数据分析体系，数据分析与交互、呈现更加直观。
（四）决策部署
异常与超时数据的积累、分析并查找流程的薄弱环节、对症下药经营驾驶舱的实现，数据分析针对性更高，颗粒度更细。
（五）品牌建设
利用虚拟仿真技术，将车间、工位、设备按照比例建模还原，提升公司的产品影响力和数字化进程 。
五、技术支撑
（一）数字孪生编辑器
基于WEBGL技术，支持GPU实时渲染，基于云原生的B/S架构，可实现一键发布，多平台，多终端浏览，用所见及所得的设计方式，零门槛、高效率、低成本地快速搭数字孪生场景及虚拟仿真培训应用。
（二）RBI决策分析
满足数据收集、分析、展示等不同阶段需求，用数据连接各业务系统，实现整体效率提升用户无需编写复杂的代码，简单拖拽即可轻松实现业务数据可视化分析。
六、案例展示
（一）某制造企业数字孪生平台
以数字孪生为驱动，对某制造企业的厂区、车间、管线、设备进行建模，制定以工程装备制造建设为核心，以监测数据集成为基础，通过B/S架构的展示形式，结合实时数据，实现对厂区、车间、设备的水、电、天然气、二氧化碳、氩气等能耗监测，实现线上巡检与自动预警，大大降低重大异常发生频次，同时提高生产效率。
（二）某工程机械企业透明工厂
定位于以生产现场管理为核心，围绕产线生产工序及人、机、料、法、环五大核心要素，利用伏锂码J3D实现了厂区-车间-产线-工位的数字孪生场景应用，辅助管理者经营决策，展示企业实力，提升生产运营管理效率。
