数字孪生的概念起源于 2000 年代初，由密歇根大学的 Michael Grieves 博士提出。数字孪生最初应用于制造业和产品生命周期管理，后来扩展到能源和资源、医疗保健和智慧城市等各个行业。信息管理、物联网、云计算、人工智能、数据分析和网络安全等关键技术的发展，加快了在设备或设施层面扩展数字双胞胎及其专业化的能力。

数字双胞胎是如何工作的？

数字双胞胎通过物理世界和数字世界之间的持续数据交换发挥作用。传感器和物联网设备从物理对象或流程中收集实时数据，是数字孪生的关键信息源。其他信息来源包括但不限于资产文件（如工程图纸、设备手册、操作说明、标准操作程序）、业务网络信息交换（如跟踪备件、更换设备、现场服务的到达情况）、地理信息系统、维护记录系统、财务记录系统等等。数字孪生系统会处理这些信息，应用分析或模拟模型，并提供可用于优化物理对象性能以及直接或间接支持物理对象、业务流程或系统的团队性能的见解。在数字孪生历程中，双向关系形成了一个反馈回路，物理实体为数字模型提供信息，数字模型通过人类行动的直接或间接方式帮助改进物理实体。通过可信信息、自主信息以及随处可见的人工智能和安全技术，可以在整个过程中产生商业价值。数字孪生的创建过程应与企业的信息管理过程同步进行。

名为 "数字孪生如何工作 "的图表显示了实物资产与数字孪生之间的流程。风力涡轮机和工厂代表实物资产，通过箭头与 "传感器和连接 "图标相连。箭头指向中央 "数字孪生 "区块，包含三个组成部分：数据存储与处理、分析与人工智能以及可视化与界面。然后，箭头指向一个标有 "洞察、优化、行动 "的圆圈，该圆圈与实物资产相连，形成一个反馈回路。在洞察力圆圈周围是工程文档、地理信息系统、维护系统、业务网络和财务系统的图标。

数字孪生的核心组件通常包括

实物资产或流程：被复制的现实世界物体或系统
传感器和连接：从物理实体收集数据的设备
数据存储和处理：管理和分析所收集信息的系统
可视化和界面：展示洞察力并实现与数字孪生互动的工具
分析和人工智能：将数据转化为可行见解和预测的能力

上述第三至第五部分是信息管理软件技术领域不可或缺的组成部分。

不同类型的数字孪生技术

数字孪生的复杂程度和应用范围各不相同，有几个不同的类别服务于不同的目的：

部件级数字孪生

这些数字孪生也被称为离散数字孪生，主要针对较大系统中的单个组件或部分。它们捕捉有关特定部件的运行、性能指标和特性的信息。在制造和产品设计中，了解单个组件的行为至关重要。例如，涡轮叶片的数字孪生可以帮助工程师分析其在各种条件下的性能，而无需进行物理测试，从而在优化设计的同时节省时间和资源。

资产级数字双胞胎

资产级孪生结合了多个部件级孪生，可提供整个资产（如机器、车辆或建筑物）的整体视图。它们帮助组织了解不同组成部分如何相互作用并影响整体绩效。这些双胞胎对于全面的资产管理至关重要，可根据实际使用模式而不是预先确定的时间间隔来制定预测性维护计划。例如，风力涡轮机的资产级数字孪生可以整合所有组件的数据，优化能源生产并减少停机时间。

系统级数字孪生

系统级双胞胎代表整个系统或相互连接的资产网络，如工厂车间、工业厂房、电网或交通网络。它们模拟多个资产及其环境之间的复杂互动，提供对整个系统性能的洞察力，并确定优化机会。在与医疗保健、财务管理和客户体验相关的使用案例中，这些双胞胎正越来越多地应用于人类，创建反映个人行为和需求的个性化模型。

企业级数字孪生

企业级孪生系统将系统级孪生系统连接起来，以提供整个组织运营的全面视图。他们侧重于监控和优化高层业务活动和成果，整合来自不同部门和流程的数据。企业双胞胎可在实施前模拟变革的潜在影响，降低风险并改善资源分配，从而帮助领导团队做出明智的战略决策。

流程级数字孪生

流程级双胞胎模拟端到端业务流程和工作流程，重点关注相关企业应用程序，以建立完整的流程模型。这些双胞胎使企业能够监控和优化供应链管理、客户体验和财务运营等跨企业和跨生态系统流程。通过模拟流程变化及其潜在影响，企业可以发现效率低下的问题，并满怀信心地实施改进。

产品数字孪生的三个维度

产品数字孪生通常包含三个关键维度，可以全面了解产品的整个生命周期：

物理尺寸

物理尺寸代表产品的材料属性、几何形状和结构。它捕捉产品的有形方面，包括其组件、连接和物理特征。这个维度是数字孪生的基础，为其他维度提供了基本框架。三维扫描、摄影测量和计算机辅助设计（CAD）等先进技术被用来创建精确的物理模型，作为模拟和测试的基础。

行为层面

行为维度模拟产品在各种条件下的功能和性能。它包括操作参数、性能指标和响应特性，可确定产品在实际场景中的表现。通过这一维度，企业可以模拟产品在不同环境和使用模式下的性能，在实际产品出现问题之前发现潜在问题。行为层面通常采用物理建模、数学算法和历史性能数据来预测未来行为。

背景维度

情境维度包括产品环境、用户互动以及影响产品运行的外部因素。它考虑的因素包括使用模式、环境条件、监管要求以及影响产品性能和生命周期的市场趋势。这一维度为了解产品在实际情况中的功能以及外部因素如何影响其性能和寿命提供了重要的背景。背景信息有助于企业就产品改进、维护计划和退役时间做出更明智的决策。

什么是供应链数字孪生？

供应链数字孪生是一个详细的仿真模型，它复制了一个组织从原材料采购到最终产品交付的整个供应链生态系统。它整合了供应链各个环节的实时数据，包括供应商信息、库存水平、生产计划、物流运输和需求模式。通过创建一个全面的供应链虚拟复制品，企业可以以前所未有的精确度可视化、监控和优化其运营。供应链数字孪生使组织能够

预测潜在的干扰并制定应急计划。
优化多个地点的库存水平。
模拟不同情况，确定最有效的物流战略。
在整个供应链中减少浪费，提高可持续性。
提高整个网络的透明度和可追溯性。
通过分享见解，加强与供应商和合作伙伴的合作。

根据 IDC 的数据，到 2023 年，30% 的制造商将利用实时信号转发器数据增强其车间数字孪生系统，从而减少车间和存储区域的物流瓶颈 80% 。供应链数字孪生与 B2B 协作网络平台的整合可支持生态系统，从而实现敏捷性、控制力和复原力，同时提供数字连接以协调跨网络的物理活动。

其他类型的数字孪生及其价值

除了常见的类别外，专门的数字孪生正在出现，以满足特定行业的需求并创造独特的价值：

工业数字孪生

工业数字孪生是物理工业系统（如机械、生产线或整个设施）的虚拟复制品。它们整合了来自传感器、物联网设备和操作系统的实时数据，以反映物理资产的行为、性能和状况。数字双胞胎可用于制造、能源和其他工业设施等行业，实现预测性维护、流程优化和情景模拟，从而提高效率并降低成本。通过利用人工智能、机器学习和分析技术，它们可以提供可操作的洞察力，加强决策，支持创新，同时最大限度地减少停机时间和物理环境中的风险。

客户数字双胞胎

客户数字双胞胎可模拟客户的个人行为、偏好和互动，从而创造个性化的体验和产品。这些双胞胎分析历史数据、当前行为和预测模型，以预测客户需求并优化参与策略。金融机构正越来越多地利用客户数字双胞胎来模拟偏好和行为模式，从而更好地定位和定制产品与服务。据估计，人类数字孪生可以在短短两周内创建，并能显著提高客户满意度和忠诚度，同时增加创收机会。

智慧城市数字双胞胎

智能城市双胞胎集成了来自各种城市系统--交通、能源、水、废物管理和公共服务--的数据，以创建城市环境的综合模型。这些双胞胎有助于城市规划者和管理者优化资源分配，改善服务提供，提高居民生活质量。它们可以模拟新基础设施项目、政策变化或紧急情况的影响，为决策者提供有价值的见解。例如，数字双胞胎已被用于模拟交通模式和优化信号配时，从而减少城市地区的拥堵和排放。

医疗数字双胞胎

医疗保健双胞胎模拟病人的生理、治疗反应和医疗保健系统，以改善病人的治疗效果和提高运营效率。针对特定患者的数字双胞胎可以模拟个人对不同治疗的反应，从而实现个性化医疗方法。在系统层面，医疗双胞胎可以优化医院运营、资源分配和护理路径。这些双胞胎在慢性病管理、手术规划和医疗设备开发方面尤其有价值，它们可以通过精确的模拟降低风险，改善疗效。

重新构想的数字双胞胎：OpenText 方法

OpenText 位于互联生态系统和云互联网的中心，重新构想了数字双胞胎。在企业采用云、安全和人工智能的过程中，我们发挥着至关重要的作用，所有这些都是创建和管理数字孪生的关键技术。我们的 "数字孪生 "框架包含关键的信息管理组件，这些组件作为横向线贯穿整个数字结构，在机器、流程和系统的整个生命周期中为其创建可信、自主和安全的数字表示。以下是 OpenText 提供的部分解决方案：

内容管理解决方案

OpenText™ Content Cloud 可管理与资产相关的关键文档，包括设备手册、产品数据表、安全手册、工单和安装图像。这可确保与实物资产相关的所有文档在整个资产生命周期内得到妥善整理、访问和维护，为数字孪生提供重要的背景信息。

AI 内容管理

OpenText™ Content Aviator 支持人工智能内容管理，可作为智能人工智能助手快速查找资产文档中问题的答案。这一功能大大提高了信息检索的速度和准确性，使项目、工程、运营和维护团队无需进行大量手动搜索，即可获取数字孪生中代表的资产的关键信息。

供应链自动化

OpenText™ Business Network Cloud 可在资产所有者、制造商和现场服务提供商之间安全共享机器传感器和 B2B 数据交换。任何人都不应该通过打电话、发邮件或搜索跟踪号码来确定重要部件或服务的预计到达时间。数字孪生可以完整、无障碍地洞察与实物资产相关的 B2B 交易信息。这有利于供应链自动化，并有助于在故障发生前进行预测，从而增强数字孪生跨越组织边界的预测能力。

供应链人工智能

OpenText™ Business Network Aviator 通过生成式人工智能为供应链提供洞察力，充当虚拟顾问，快速获取有关备件、更换或服务何时到达的信息。它还能显示有关供应商交易的其他信息，这些信息会对机器产生影响，从而提高数字孪生所代表的供应链的响应能力和应变能力。

分析解决方案

OpenText™ Analytics Cloud 可丰富资产文档、分析资产图像中的危险状况、为预测性维护提供大数据分析以及更多用例。这些功能增强了数字孪生的分析能力，能够更深入地洞察资产行为和性能模式。

用于分析的生成式人工智能

OpenText™ Aviator 平台可应对大规模数字孪生分析挑战。该平台利用 150 多个连接器连接各种数据源，有助于创建数字孪生。分析平台针对速度和规模进行了优化，可用于识别模式和预测传统分析可能无法发现的结果，为数字孪生实施增添重要价值。

客户体验管理

OpenText™ Experience Cloud 通过无人机视频、技术支持呼叫质量管理和分布式资产的众包信息，提升了围绕资产的讨论。该解决方案将人类体验维度与数字孪生连接起来，提供了更多来自用户和运营商的背景和见解。

用于客户体验的生成式人工智能

OpenText™ Experience Aviator 通过创建量身定制的内容，让客户、合作伙伴或其他利益相关者了解资产性能，从而提升沟通和体验的成功率。这种能力有助于将数字孪生洞察转化为可操作的通信，从而改善运营成果。

IT 运营管理

OpenText™ Observability and Service Management Cloud 提供服务管理和网络运营管理，以加快设备监控、配置和解决问题的速度。该解决方案可确保支持数字孪生的 IT 基础设施可靠、安全，并能以最佳状态运行。

用于服务管理的生成式人工智能

OpenText™ Service Management Aviator 使用户、服务代理和 IT 人员能够利用类似设备上服务单据的知识，通过虚拟代理找到所需的答案，从而快速解决问题。这缩短了解决问题的时间，并提高了通过数字孪生监控发现的问题的服务质量。

网络安全解决方案

OpenText™ Cybersecurity Cloud 可抵御针对能源和资源基础设施的复杂网络攻击，确保数字双胞胎及其连接的系统安全无虞，免受威胁。这一点尤为重要，因为数字孪生往往提供对操作技术系统的访问，而这些系统可能容易受到攻击。

用于网络安全的生成式人工智能

OpenText™ Cybersecurity Aviator 通过人工智能网络安全和敏捷的威胁检测来改善安全态势，提供基于行为的网络威胁捕猎和检测。该解决方案有助于识别和降低可能危及数字孪生完整性或其监控系统的安全风险。

DevOps 解决方案

OpenText™ DevOps Cloud 可简化软件部署，增强数字孪生创建和资产表示。这就确保了数字孪生应用的高效开发、测试和部署，以及适当的质量控制和持续改进。

面向 DevOps 的生成式人工智能

OpenText™ DevOps Aviator 可加快应用交付、开发和自动化软件测试，从而提高数字双胞胎的质量、可靠性和扩展性。该解决方案可加快数字孪生应用的开发生命周期，确保其保持最新、稳健并符合业务需求。

信息管理方法

OpenText 的信息管理 (IM) 数字孪生实施方法包括与 SAP、 Microsoft 和 Salesforce 等解决方案提供商建立产品级合作伙伴关系。这些集成可简化流程、改善协作并加强信息管理。要成功实施数字孪生解决方案，在整个资产生命周期内实现最大价值，使用即时通讯系统将信息孤岛联合起来至关重要。

已在使用数字孪生的组织

数字孪生技术已被各行各业所采用，其显著的采用趋势和实施情况如下：

制造业和工业

根据 Gartner 的数据，半数大型企业预计到 2023 年将使用数字孪生，三分之一的中大型企业将实施至少一个与 COVID-19 激励用例相关的数字孪生。具体到制造业，到 2023 年，30% 的制造商将利用实时信号转发器数据增强其车间数字孪生系统，从而减少车间和存储区域的物流瓶颈 80% 。

能源和公用事业

在能源和资源领域，由于这些行业的资本密集型特点，数字双胞胎变得越来越重要。这些公司的厂房、财产和设备总值与员工人数之比约为其他行业的 10 倍（每名员工的 PP&E 总值为 200 万美元），因此它们正在利用数字双胞胎来管理复杂的基础设施。以英国的国家地下资产登记试点计划（NUAR）为例，42 家资产所有者参与创建了数字孪生系统，绘制了 150 万公里的地下服务地图，估计每年的经济价值为 2.45 亿英镑。

智能建筑

阿姆斯特丹的"The Edge" 被誉为世界上最智能的建筑之一，它使用近 3 万个传感器，将用户生成的内容输入"数据湖" ，帮助运营商管理其尖端资产。通过这些数据，运行和维护管理人员可以预测哪些区域需要最多的维护和资源。英国数字建筑中心的分析师指出，虽然这种方法很先进，但如果能更好地整合建筑信息模型（BIM），就能更好地处理所产生的大量数据，从而使这种实施方法受益匪浅。

跨行业采用

据估计，全球 65% 的制造商有望通过使用数字双胞胎节省 10% 的运营开支。实施数字孪生的组织通常会将维护成本降低 10-40% ，将设备停机时间减少 35-50% 。根据安永最近的一份报告，使用精确的数字双胞胎可使维护和运营效率提高 35% 。

企业如何使用数字孪生技术

各组织正在实施数字孪生，以应对特定的业务挑战，并以多种方式创造价值：

预测性维护和资产优化

数字双胞胎可实时监控设备状况，在故障发生前预测维护需求。这种方法可减少停机时间，延长资产使用寿命，并根据实际情况而不是预先确定的时间间隔优化维护计划。通过数字双胞胎实施预测性维护的公司通常会将维护成本降低 10-40% ，将设备停机时间减少 35-50% 。

产品设计和开发

数字孪生无需实体模型即可进行虚拟原型设计、测试和验证，从而加速创新。这一功能通过广泛的模拟，缩短了开发时间，降低了成本，并提高了产品质量。根据麦肯锡的研究，数字孪生技术可将收入提高 10% ，将上市时间加快 50% ，并将产品质量提高 25% 。

生产规划和优化

数字双胞胎可模拟制造流程，找出瓶颈，优化工作流程，提高资源利用率。这一应用提高了生产率，减少了浪费，并提高了业务灵活性，以应对不断变化的情况。使用数字双胞胎进行生产优化的制造商通常报告说，效率提高了 15-20% ，浪费减少了 10-15% 。

质量控制与合规

数字双胞胎可实时监控生产流程，识别质量问题，确保符合监管要求。这一功能可减少缺陷，最大限度地减少召回次数，并确保生产过程中产品质量的一致性。以质量为中心的数字孪生实施将缺陷率降低了 25% ，同时简化了合规文档。

客户体验和服务提供

数字双胞胎模拟客户互动和服务交付流程，以提高满意度和忠诚度。该应用可根据客户的实际行为提供个性化体验、优化服务运营并确定改进机会。使用数字孪生进行客户体验管理的公司，客户满意度得分通常会提高 10-15% ，客户保留率也会提高。

供应链复原力和优化

数字孪生模拟供应链场景，以识别漏洞、优化物流并提高端到端的可视性。该应用改善了库存管理，降低了运输成本，并增强了抵御干扰的能力。据报告，实施供应链数字孪生的组织在保持或提高服务水平、显著增强应对中断的能力的同时，库存减少了 15-30% 。

智能助手

数字孪生不仅仅是人、流程和事物的数字呈现。它们是虚拟的智能助手，人类可以与之互动，提出问题，并期待得到可信和安全的答复。例如，上次校准是什么时候？您上次失败是什么时候，原因是什么？您的压力等级是多少？

数字孪生开发和实施的挑战

尽管数字孪生具有重大优势，但企业在开发和实施数字孪生时也面临着一些挑战：

数据质量和整合

数字双胞胎需要从多个来源获取高质量、一致的数据，而这些数据可能很难获取和整合，尤其是在系统分散、数据实践不一致的组织中。糟糕的数据质量会导致不准确的模型和不可靠的洞察力，从而损害数字孪生的价值。各组织必须开发强大的数据管理框架、标准化流程和集成能力，以确保数字双胞胎准确反映物理现实。

技术复杂性和专业知识

构建和维护数字双胞胎需要多个领域的专业知识，包括数据科学、建模、特定领域知识和软件开发。许多组织都在努力组建具备必要技能的团队或寻找具备适当能力的合作伙伴。投资信息管理基础知识培训项目、建立卓越中心以及与技术提供商建立战略合作伙伴关系，都有助于弥补这些专业知识方面的差距。

可扩展性和系统架构

随着数字孪生的复杂性和范围不断扩大，企业在设计可扩展的架构以应对日益增长的数据量和计算需求方面面临着挑战。从试点项目到全企业范围的实施，往往需要大量的基础设施投资和架构修改。基于云的平台、模块化设计方法和明确的扩展战略对于管理数字孪生实施的增长至关重要。

安全和隐私问题

数字孪生系统收集和处理敏感的业务数据，一旦泄露就会带来安全风险。各组织必须实施强有力的安全措施，以保护双胞胎及其连接的系统。此外，当数字孪生包含个人数据时（如在客户或医疗保健应用中），必须谨慎处理隐私问题。全面的安全框架、定期审计和隐私设计原则应纳入所有数字孪生计划。

投资回报理由

数字孪生计划往往需要大量的前期投资，然后才能带来可衡量的回报，因此要获得预算批准和利益相关者的支持具有挑战性。各组织必须制定明确的业务案例，建立适当的衡量标准，并在实施过程的早期确定能体现价值的速赢方案。从高价值用例开始的分阶段方法有助于为更广泛的数字孪生部署造势和提供支持。

文化和组织障碍

要成功实施数字孪生，往往需要对工作流程、决策方法和组织结构进行重大变革。对这些变化的抵触情绪会影响数字孪生的采用，并限制数字孪生投资所实现的价值。变革管理策略、高管支持和以用户为中心的设计方法对于克服这些障碍和培养拥抱数字化转型的文化至关重要。

结论

数字孪生代表着组织在理解、管理和优化其物理资产、流程和系统方面的根本性转变。通过创建动态、数据驱动的虚拟副本，企业可以获得前所未有的洞察力，提高运营效率，降低成本，并推动整个运营的创新。随着数字孪生技术不断发展，并与人工智能、物联网和数据分析的进步相融合，其应用和价值将进一步扩大，成为企业寻求竞争优势的基本能力。通过将数字孪生重新想象为跨系统和流程连接的综合信息结构，企业可以创建可扩展的智能表示，从而显著提高运营绩效。

虽然实施数字孪生带来了挑战，特别是在数据质量、专业知识和组织变革方面，但其潜在效益远远超过了这些障碍。利用信息管理技术和最佳实践成功缓解这些挑战的组织将能更好地适应不断变化的条件，优化绩效，并为所有利益相关者创造可持续的价值。

随着数字双胞胎的成熟和普及，它们将越来越不仅仅是一种竞争优势，而是各行各业实现卓越运营的基本要求，尤其是在资产密集型行业。数字孪生之旅代表着一次重大转型，但对于愿意接受这种连接物理世界和数字世界的强大方法的组织而言，它有望在效率、创新和可持续性方面带来可观的回报。