数字孪生，顾名思义，是指针对物理世界中的物体，通过数字化的手段来构建一个数字世界中一模一样的的实体，藉此来实现对物理实体的了解、分析和优化。 在现在及未来社会生产中，数字孪生提供了更多的可能性。例如，在医院或地产建筑中使用数字孪生技术，不只可以为建筑行政人员或业主提供决策参考，而且可以为这些建筑物内的人们创造良好的环境。数字孪生用以人为本的方法来思考问题和背景，较后添加连接设备到IT系统，以尝试解决大问题并创造长期价值。 总之，对于已经使用数字孪生技术的物联网公司而言，数字孪生是数字化进程的下一步。数字孪生可提高效率、优化流程，在问题发生之前预测问题，并为未来进行创新。数字孪生技术值得深入探索。数字孪生是一个物理产品的数字化表达。工厂数字孪生费用
数字孪生()与Digital Thread： 依靠Digital Thread，所有数据模型都能够双向沟通，因此真实物理产品的状态和参数将通过与智能生产系统集成的赛博物理系统CPS向数字化模型反馈，致使生命周期各个环节的数字化模型保持一致，从而能够实现动态、实时评估系统的当前及未来的功能和性能。而装备在运行的过程中，又通过将不断增加的传感器、机器的联接而收集的数据进行解释利用，可以将后期产品生产制造和运营维护的需求融入到早期的产品设计过程中，形成设计改进的智能闭环。然而，并不是建立了全机有限元模型，就有了数字孪生，那只是问题的一个角度；必须在生产中把所有真实制造尺寸反馈回模型，再用PHM（健康预测管理）实时搜集飞机实际受力情况，反馈回模型，才有可能成为。上海变电站数字孪生平台数字孪生尚无业界公认的标准定义，概念还在发展与演变中。
2002年一位大学教授在发表的一篇文章中提出了数字孪生概念，他认为通过物理设备的数据，可以在虚拟（信息）空间构建一个可以表征该物理设备的虚拟实体和子系统，并且这种联系不是单向和静态的，而是在整个产品的生命周期中都联系在一起。 显然，这个概念不只指的是产品的设计阶段，而延展至生产制造和服务阶段，但是由于当时的数字化手段有限，因此数字孪生的概念也只是停留在产品的设计阶段，通过数字模型来表征物理设备的原型。 在那之后，数字孪生的概念逐步扩展到了模拟仿真、虚拟装配和3D打印这些领域，而到了2014年以后，随着物联网技术、人工智能和虚拟现实技术的不断发展，更多的工业产品、工业设备具备了智能的特征，而数字孪生也逐步扩展到了包括制造和服务在内的完整的产品周期阶段，并不断丰富着数字孪生的形态和概念。
美国较早提出利用术，用于航空航天飞行器的健康维护与保障。首先在数字空间建立真实飞机的模型，并通过传感器实现与飞机真实状态完全同步，这样每次飞行后，根据结构现有情况和过往载荷，及时分析评估是否需要维修，能否承受下次的任务载荷等。 数字孪生，有时候也用来指代将一个工厂的厂房及产线，在没有建造之前，就完成数字化模型。从而在虚拟的赛博空间中对工厂进行仿真和模拟，并将真实参数传给实际的工厂建设。而工房和产线建成之后，在日常的运维中二者继续进行信息交互。值得注意的是：不是构型管理的工具，不是制成品的3D尺寸模型，不是制成品的MBD定义。在现在及未来社会生产中，数字孪生提供了更多的可能性。
什么叫数字孪生的实例化？我们不妨先看看什么叫实例化？ 根据百科：实例化是指在面向对象的编程中，把用类创建对象的过程称为实例化。是将一个抽象的概念类，具体到该类实物的过程。实例化过程中一般由类名 对象名 = new 类名（参数1，参数2...参数n）构成。 根据以上，我们可以说：将数字孪生赋予其相关参数固定值，就是将该实例化。 一个国家的制造业强不强，要看其产品设计(Design)阶段、工程验证测试阶段（EVT）、设计验证测试阶段（DVT）、生产/制程验证测试阶段（PVT）的能力强不强，特别是PVT阶段的能力强不强，体现在软件上则是工业软件强不强，应用成熟不成熟，而所有这些都和的应用密切相关。数字孪生更像是智能产品的概念，它强调的是从产品运维到产品设计的回馈。江苏变电站数字孪生厂商
数字孪生是采用信息技术对物理实体的组成、特征、功能和性能进行数字化定义和建模的过程。工厂数字孪生费用
自概念提出以来，数字孪生技术在不断的快速演化，无论是对产品的设计、制造还是服务，都产生了巨大的推动作用。 更完整地测量： 只要能够测量，就能够改善，这是工业领域不变的真理。无论是设计、制造还是服务，都需要精确的测量物理实体的各种属性、参数和运行状态，以实现准确的分析和优化。 但是传统的测量方法，必须依赖于价格不菲的物理测量工具，如传感器、采集系统、检测系统等，才能够得到有效的测量结果，而这无疑会限制测量覆盖的范围，对于很多无法直接采集到测量值的指标，往往无能为力。 而数字孪生技术，可以借助于物联网和大数据技术，通过采集有限的物理传感器指标的直接数据，并借助大样本库，通过机器学习推测出一些原本无法直接测量的指标。 例如，我们可以利用润滑油温度、绕组温度、转子扭矩等一系列指标的历史数据，通过机器学习来构建不同的故障特征模型，间接推测出发电机系统的健康指标。工厂数字孪生费用
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