什么是数字孪生？
数字孪生也叫数字映射，是物理产品或系统的数字化表达，可以实时动态地反映物理产品或系统的运行状态，用于进一步的仿真、分析和优化等。物理产品持续运行，其状态和运行环境不断变化，而产品的数字孪生体也伴随着数据的流入而不断反映实际产品的状态。
全球的工厂管理层一直在寻找机会，以减少产线、设备非计划停机，提高产品质量，降低生产成本，提升运营效率和盈利能力。但是，到目前为止，大部分解决方案仅能实现单点、局部效益的提升，难以提升企业的整体运营效率。究其原因，主要是企业缺乏全面、科学的数据分析和决策手段，难以获得对企业生产运营全过程的洞察。
而数字化领先的企业开始将数字孪生技术引入生产制造。将生产阶段的各种要素，如工厂布局、产线设备、物流库存以及人员环境等，通过工厂数字模型聚合起来，与物理工厂之间建立双向、动态的映射。
在正式生产前，企业可根据既定的业务规则和协作流程，通过数字孪生模型来模拟和仿真生产装配过程，以优化布局和产能。在正式生产过程中，将工厂数字孪生模型与物联网、数据分析技术相结合，可以获得工厂生产运营的全面洞察，实现对生产运营过程的监测、预警、控制和优化；还可以从不同维度（如产能、能耗、质量等）进行精准预测分析，优化各维度的资源配置或运行参数，从而达到提质降本增效的目标。
工厂数字孪生可以看作是将很多产品数字孪生组合而成的一个有机系统，通过可配置的业务规则和协作流程，以数据驱动实现整个系统的高效、透明和智能。由此可见，无论是建模、运作机理，还是分析模型，工厂数字孪生都比产品数字孪生要复杂得多，其实现的难度自然也更大。
目前，企业在构建工厂数字孪生上主要面临两大挑战。
第一大挑战是需要解决工厂或产线建模问题。从传统的CAD三维建模和VR技术的实现方式来看，建模工作量大、周期长，不易扩展。
第二大挑战是基于数字孪生的预测分析模型。工厂中数据分析的维度比较广，包括性能、产能、能耗、质量、成本、效率等。每个维度涉及的环节也很多，数据采集和建模的难度也比较大。
工厂数字孪生不仅适用于离散行业，如汽车制造、零部件、机械加工等；也适用于流程行业，如钢铁、石油化工、食品等，稍有差异的是基于不同的行业特性所要展示的信息。
