数字双胞胎越来越多地被用于帮助制定更广泛的商业决策，并从根本上改变商业模式。而且，当在工业物联网(IIoT)环境中跨数字线程实施时，数字孪生可以在不同系统之间共享数据，从而在更大范围内(例如整个工厂和供应链)提供更清晰、更精确的性能图像。
模拟可以提供了解现实世界中可能发生的情况的方法，而数字孪生则允许工程师和操作技术人员将可能发生的情况与实时发生的情况进行比较。现场生产流程或资产的数字化转型可以增强产品设计，优化资产性能，并为构建下一代系统和工厂提供见解。然而，这在很大程度上取决于数据的质量，以及智能边缘设备和传感器的智能水平。
数字孪生是基于多层架构的大型工业物联网生态系统的组成部分，从企业级云网络基础设施到边缘计算服务和平台，并在智能设备和工业物联网端点的远端达到高潮。因此，数字孪生依赖于这个多层体系结构所支持的数字线程。
关键的不同点
用于产品测试和验证的底层仿真技术(计算机辅助工程- cae)与现场物理生产系统和资产的虚拟建模共享，以实现数字孪生。尽管这两个应用程序共享执行虚拟模拟的能力，但它们并不相同。虽然当今集成设计/测试平台的仿真能力非常强大，并大大加快了产品开发过程，但数字孪生的能力远远超出了产品开发的范围。在这两个应用程序中，仿真都是使用虚拟模型执行的，但只有在产品生产出来之后，模型才成为数字孪生。
在实施数字孪生时，用户很快就会明白，它需要在工业物联网环境中运行，在整个产品/生产生命周期中都有一个工作的数字线程。在这种环境中运行的数字孪生体可以快速接收并处理真实世界的数据，使产品设计师或制造工程师能够虚拟地看到真实产品、设备或资产的运行情况。
虽然虚拟仿真(用于产品测试和数字孪生)使用虚拟模型来复制产品功能和生产过程，但这两种实例的应用存在一些关键差异。CAE仿真应用程序通常确定产品是否符合配合、形式和功能的设计标准。相反，在实施数字孪生时，会创建一个虚拟环境，工程师可以在其中研究多个仿真，这些仿真由实时数据和数字孪生模型与从资产收集数据的传感器和智能终端设备之间的双向数据流支持。其结果是更准确的预测/规范分析，从而推动优化并增强对产品和资产的操作理解。
产品测试/验证仿真通常使用CAE应用程序(如有限元分析、多物理场和计算流体动力学)创建仿真模型，设计师可以在其中引入和测试各种设计元素。最终的计算机辅助设计(CAD)模型基本上是静态的，直到设计师引入新的元素。
数字孪生的虚拟方面可以从CAD的创建开始。然而，数字孪生的真正价值是在虚拟模型从其物理世界对应模型接收实时数据时实现的。在这一点上，数字孪生模拟变得活跃，模型随着实际数据的接收而变化。基于不断变化的数据的数字孪生的动态特性使其能够在产品生命周期中成熟，并基于产品的成熟和改进来驱动业务决策。
建议
目前，数字孪生在各行各业的应用势头日益强劲，特别是随着提供全面闭环数字孪生平台和技术的供应商的出现。考虑到所涉及的高级模拟技术、操作和基础设施需求，以及您想要关注的用例的明确定义，开始数字孪生之旅最初可能看起来非常令人生畏。这些用例可能涉及整个企业环境，包括产品开发、制造过程和业务模型开发过程。公司应该研究和评估能够提供全面和集成的数字孪生的供应商，包括经过验证的仿真技术、工业物联网连接和配套的基础设施架构。
