数字孪生体不只是物理实体的镜像，更要实现与物理实体在全生命周期的共生。如果只是建立了数字化样机，却没有实现数字模型与其物理对象之间的交互或共生，就不能称为数字孪生。要想释放数字孪生的价值，整合数字孪生生态系统中的所有数据和模型就非常必要。构建数字孪生涉及多个领域的技术问题，如构建模型、数据传递、服务接口、连接识别、部署机制等，只有形成健全的生态系统，产业链上下游协同合作，才能达到数字孪生体与物理实体的“共生”。当前，正处于一个利用信息化技术促进产业变革的时代。数字孪生集中各类新兴技术，将数字世界与物理世界相融合，为工业设备等提供完整的生命周期数据，逐渐成为智能制造等行业的重要应用趋势，也成为数字化转型的基础设施。数字孪生技术推动着技术创新和产业革新，推动更智能、更绿色、更安全的可持续发展，将在我国建设制造强国和数字中国的进程中发挥重要作用。数字材料平台其原理就是利用物理模型进行数字化建模，将实体产线映射到网络上。找面料平台企业
数字孪生的价值:工业制造:在产品研发的过程中，数字孪生可以虚拟构建产品数字化模型，对其进行仿真测试和验证；生产制造时，可以模拟设备的运转，还有参数调整带来的变化。数字孪生能够有效提升产品的可靠性和可用性，同时降低产品研发和制造风险。维护阶段，数字孪生也能发挥重要作用。采用数字孪生技术，通过对运行数据进行连续采集和智能分析，可以预测维护工作的较好时间点，也可以提供维护周期的参考依据。数字孪生体也可以提供故障点和故障概率的参考。数字孪生给工业制造带来了显而易见的效率提升和成本下降，使得几乎所有的工业巨头趋之若鹜。江苏数字化面料平台开发数字材料平台作为虚拟空间中对实体产品的镜像，反映了相对应物理实体产品的全生命周期过程。
数字孪生技术在产品的运行监控和智能运维，工厂运行状态的实时模拟和远程监控，以及生产线虚拟调试、机电软一体化复杂产品研发等方面，正在给制造业创造巨大价值。三一重工利用数字孪生技术结合售后服务系统，使得工程师平均响应时间从300分钟缩短到15分钟，一次性修复率从75%提升到92%。海尔集团利用数字孪生技术实现了工厂的三维可视化，可以方便查看设备的产量、质量和设备维护情况，及时排查故障。很多制造企业都在建设能够生产和装配多种变型产品的柔性自动化产线，涉及各种智能装备如工业机器人、无人引导小车的集成应用。应用数字孪生技术可以在设备尚未安装之前就完成虚拟调试，并对客户进行远程培训。虚拟调试通过后，再在实际产线进行联调，这样就较大缩短产线交付使用的时间。广汽集团乘用车项目应用虚拟调试技术，就将现场调试时间由15天减至5天。
目前，数字孪生在物流行业的应用主要集中在这几个方面。从货源地到目的地的物流取决于多个要素的协调，包括船舶、卡车和飞机、订单和信息系统，应用数字孪生来提升物流基础设施的数字化水平将有助于减少差错，提高设施的运营效率。通过汇总历史数据，也有利于发现在运输过程中哪个地方较容易发生事故，从而有针对性地对这几个地方进行改善，精益供应链。对分拣中心园区内资源的较优配置，数字孪生技术提供了非常重要的资源管理及能效优化的决策依据。随着生产设备的小型化和智能化，快递企业将很有可能更快地进入空间地理信息数据生产领域，而数字孪生技术就是通过在网络空间构建一个与物理世界相匹配的孪生园区，以数字为基础，对园区治理进行运营、决策。通过数字材料平台技术，将会从多个方面赋能智能交通，以满足未来出行的需求。
“5G+数字孪生”开启智慧交通新动能：随着信息技术的不断迭代，5G标准的逐步完善和商用网络的建成，大带宽、高速率、低时延的网络性能将进一步赋能数字孪生智能交通系统的升级。一方面，5G超高速的网络性能让车辆在高速移动中进行安全可靠的通信成为可能，保障了车路协同自动驾驶、车辆编队自动驾驶、远程自动驾驶等功能的实现。另一方面，5G的加速发展，协同了物联网与人工智能，使交通系统具备“万物互联”的能力，允许数字孪生将“人-车-路-环境”交通四要素从物理世界“迁移”到数字世界，极大丰富了交通数据，让智慧交通的“数字化、网络化、智能化”得以真正落地。数字孪生虽然作为智慧交通的前沿趋势，但距离真正的全局管理、同步可视、虚实互动的数字孪生交通系统仍存在一定差距。不过在5G技术变革和需求升级的共同驱动下，数字孪生技术为智慧交通提供了新思路、新途径、新理念，在未来将会持续发展并较终形成一套完整的技术运行体系。随着数字材料平台应用价值逐步显现，越来越多的企业期望利用数字材料平台来提高企业效率和改进产品质量。山东数字材料平台厂商
对数字材料平台的认识与实践离不开具体对象、具体应用与具体需求。找面料平台企业
数字孪生思想由密歇根大学的 Michael Grieves 命名为“信息镜像模型”（Information Mirroring Model），而后演变为“数字孪生”的术语。数字孪生也被称为数字双胞胎和数字化映射。数字孪生是在 MBD 基础上深入发展起来的，企业在实施基于模型的系统工程（MBSE）的过程中产生了大量的物理的、数学的模型，这些模型为数字孪生的发展奠定了基础。2012 年 NASA 给出了数字孪生的概念描述：数字孪生是指充分利用物理模型、传感器、运行历史等数据，集成多学科、多尺度的仿真过程，它作为虚拟空间中对实体产品的镜像，反映了相对应物理实体产品的全生命周期过程。找面料平台企业
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