数字孪生智能工厂管理平台基于可视化与智能交互引擎与分布式数据监控系统，将工厂现实场景转化为三维可视化场景，形成统一实景模型。
通过持续更新三维数据与扩展不同类型的数据信息，包括：工程数据、资产数据、工艺自动化数据、监控监测数据、信息系统数据，可在实景的空间里统一展示地理、地质、建筑设施、设备资产、自动化、监控、监测及其他扩展信息，以产生更的运行控制与协同管理。
智能化的核心是实现企业资产的数字化、智能化，而资产密集型企业的核心资产是设备（装置），数字孪生智能工厂管理平台应用是在工厂平台基础上运用三维和虚拟现实技术构建行业逼真的三维模拟现实场景。将企业资产三维模型以及信息属性有机地结合起来，采用基于网络的信息处理技术，实现资产运行监视、操作与控制、综合信息分析与智能告警、运行管理和辅助应用（维护、安防和环境监测）等功能的一体化监控管理，大幅度的提高了企业资产运营能力。
数字孪生的未来数字孪生必将成为许多不同行业的关键IT工具。根据Engineering.com?的说法，汽车数字孪生，数字孪生是与人工智能（AI）和机器学习（ML）并列的战略性技术趋势之一。
未来的一个关键领域就是供应链，数字孪生模型，因为制造流程要依靠送达的零件来实现准时化制造。供应链的数字孪生由许多物品和仓库组成，可库存和潜在交付时间。这样的数字孪生能够模拟和评估许多不同供应链方案的绩效，为经理们提供做出优化制造过程的决策的手段。
随着采用率持续增长，我们有望在包括城市规划、产品开发和工厂模拟在内的各个领域看到更多数字孪生的用例。
“能够为一个行业带来革命的事物本来就不多见。而同时给多个行业带来革命的东西可能一百年才会出现一次。”Vee说，泰州数字孪生，“虚幻引擎就是这样。”
不同物理实体的数字孪生应用重点差别很大。
产品数字孪生应用的重点在于复杂的机电软一体化装备，例如发电设备、工程机械、机械加工中心、、航空发动机、飞机、、船舶、轨道交通装备、电梯、通信设备，以及能够实现智能互联的通信终端产品。
在产品的设计制造生命周期，可以通过在实物样机上安装传感器，在样机测试的过程中，将传感器采集的数据传递到产品的数字孪生模型，通过对数字孪生模型进行和优化，从而改进和提升终定型产品的性能；还可以通过半实物的方式，部分零部件采用数字孪生模型，部分零件采用物理模型来进行实时和试验，验证和优化产品性能。另一方面，在产品创新设计时，大多数零部件会重用前一代产品的零部件，如果老产品已经建立了关键零部件的数字孪生模型，同样也应当进行重用，从而提升新产品研发效率和质量。
产品服役的生命周期是产品的数字孪生应用核心的阶段。尤其是对于长寿命的复杂装备，通过工业物联网采集设备运行数据，并与其数字孪生模型在相同工况下的结果进行比对，可以分析出该设备的运行是否正常，数字孪生引擎，运行绩效如何，是否需要更换零部件，并可以结合人工智能技术分析设备的健康程度，进行故障预测等。对于装备产品，其数字孪生模型应当包括每一个实物产品服役的全生命周期数字化档案。
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