在很大程度上，工业物联网（IIoT）使数字孪生成为可能，更易于对工业运营、设备和系统进行优化。数字孪生和IIoT技术可以协同工作。实施数字孪生可以使工业运营和系统受益。

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数字孪生的定义

数字孪生（Digital Twin），是真实世界机器、设备或过程的数字表示。但数字孪生不仅仅是仿真。数字孪生jingque地复制了真实世界中的系统功能和行为。这种复制是通过数字线程实现的。数字线程是一种通信框架，它从与现实世界系统互连的平台中提取数据，并将这些数据馈送到数字孪生模型。

与数字孪生相连的系统，可能包括IIoT设备、计算机辅助设计（CAD）软件、产品生命周期管理（PLM）软件、制造执行系统（MES）和企业资源规划（ERP）系统。数字线程还允许用户在数字孪生模型上运行仿真，并根据客观、真实的场景、结果和数据做出决策。

如果没有诸如IIoT和基于云的数据管理等实时提供细颗粒度数据的技术，数字孪生将不可能实现，或者，至少效率要低得多。

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数字孪生模型：细节程度 

要使数字孪生模型发挥作用，需要细化到哪种程度？

简单地说，这取决于具体情况。数字孪生需要何种程度的细节，通常取决于用户期望实现的目标。在一个理想的世界里，数字孪生会jingque复制整个制造过程，包括前端和后端物流。或者，在产品设计方面，数字孪生将复制从概念到构建的整个设计过程。对于大多数制造商以及使用数字孪生的目的来说，这样的细节既不现实也不可行。

在现实世界中，大多数数字孪生模型的实现都专注于特定的过程或产品。当使用数字孪生优化过程时，应将核心过程的信息，如过程时间、流程、数量以及拒收或返工率，输入到数字孪生模型中。如果可能，数字孪生模型还应包括核心过程上游和下游的一两个步骤。最重要的是，一旦确定了重点领域，就应在该领域内收集尽可能多的信息。

请记住，在使用数字孪生技术来帮助企业开发过程或产品时，数字表示是在产品或过程构建或实施之前创建的。因此，一旦物理系统就位，就必须更新数字孪生模型。如果不更新，数字孪生模型对真实世界系统的表示很可能是不准确的。如果使用一个不准确的数字孪生模型，可能会导致时间、精力，当然还有成本的浪费。

▲西门子的仿真软件 ProcessSimulate，显示了机器人工作单元与 ABB 机器人的数字孪生模型。仿真面板用于查看和仿真运行编程软件的 I/O。