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数字化仿真技术是以数字化方式拷贝一个物理对象，模拟对象在现实环境中的行为，对产品设计、制造过程乃至整个工厂进行虚拟仿真，从而提高制造企业产品研发、制造的生产率。其依靠数字化技术，模拟物理实体在真实环境中的行为，虚拟出与现实世界完全一致的数字化镜像。数字化仿真技术能够帮助客户完成从产品设计、生产规划、工程组态、生产制造直到服务的全数字化方案，形成基于数字化技术的虚拟工厂。主要包含三大部分：“产品数字化双胞胎”“生产工艺数字化双胞胎”“设备数字化双胞胎”。数字双胞胎也叫数字孪生。
1）产品数字化双胞胎：虚拟数字化产品模型，对其进行仿真测试和验证，以更低的成本做更多的样机。
2）生产工艺数字化双胞胎：将数字化模型构建在生产管理体系中，在运营和生产管理的平台上对生产进行调度、调整和优化。
3）设备数字化双胞胎：模拟设备的运动和工作状态，以及参数调整带来的变化，对设备进行维护监控，提升其性能和可靠性。
NX MCD机电一体化设计系统，是西门子PLM（Product Lifecycle Management）工业软件NX中集成的一个子系统。在NX MCD中，具备需求管理、系统工程、仿真建模、机械设计、电气设计以及调试等模块，常用的工作界面有4个部分的功能，分别是机械部分、控制部分、信号部分、仿真部分，其中机械部分主要用到的是对仿真环境中的机械部分赋予物理属性，能最大程度还原实物状态下运动形态，控制部分主要是模拟实际系统的信号驱动控制功能，信号部分主要将NX MCD中的模型与外部PLC和传感器等信号连接，仿真部分主要用来监视执行器运行状态。在NX MCD系统中对机电一体化设备中的自动化相关行为的概念进行仿真和3D建模，使其能完成从设计建模、调试修改、系统仿真验证以及运行的全过程。
“数字孪生”概念最早由美国国家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）应用在阿波罗项目。Michael Grives教授在2003年提出了“与物理产品等价的虚拟数字化表达”的概念，Shafto等人在2010年将数字孪生带到公众视野。Kiritsis在2011年将数字化双胞胎和产品全生命周期管理（Product Life Management，PLM）联系起来。2012年在NASA公布的技术路线图中，描述了数字化双胞胎的概念，认为数字化双胞胎是实体产品的镜像，体现物理世界实体产品的全生命周期状态变化。西门子在2016年正式提出数字化双胞胎的概念，为工业4.0、智能制造打造数字化解决方案。
随着信息科学技术和大数据的发展，智能制造逐渐成为制造业发展的新方向。一个国家的制造业水平和规模直接决定其科技水平和经济实力，为了在数字化浪潮到来之时抓住智能制造的机遇，许多国家针对国内以及国际制造业形势，提出了各种促进制造业发展的战略部署，旨在推动制造业数字化发展进程。
数字化仿真技术可以方便地连接设计端、采购端、制造端和运维端，借助平台、大数据、人工智能等互联网+新技术，推动公司设计、制造、运维服务全面升级，大幅提升公司设计能力、节省采购成本、提高制造整体品质。其具备以下优势：
1）缩短设备调试周期。对比在工厂现场使用实际的机器进行调试，虚拟调试可以在办公室的数字开发环境中实现，机器仿真过程中的模拟测试能够识别和消除设计中的错误，通过虚拟调试相较于实际调试可将时间缩短50%以上。
2）提升工程设计质量。虚拟调试可以并行进行工程设计，仿真和测试的结果可直接用来提高工程设计的质量，虚拟控制器能够测试实际的PLC程序，修正虚拟环境中自动化程序和机器功能，增加系统的确定性和稳定性，使控制系统在实际调试时更能够满足客户的预期效果。
3）降低研发生产成本。通过虚拟调试，将大幅度减少现场调试的时间，降低调试错误的风险，缩短调试的时间周期；由于预先进行了深入的仿真测试，在实际调试过程中只需要对整套系统进行少量的修正，如此可将开发成本降低30%以上。
4）降低设备测试风险。在虚拟调试期间，一切都可以在无风险的环境下测试，避免可能会在实际调试过程中发生的严重安全事故，通过故障排除显著降低了实际机器中的错误风险。
数字化、智能化之路需要系统化、持续化的规划和发展。通过数字孪生的实施，可以将实体信息和模型进行整合以指导生产制造；将实体设备运行产生的工艺、制造、物流和质量等信息集合，持续挖掘数字化制造的数据价值，推动制造业的智能化，为企业生产制造的效率、成本控制、风险管控带来根本性的提升。通过数字孪生管理模式的推进，优化生产规划，加速实施数字化企业转型，实现企业的全面自动化、智能化。同时结合大数据分析技术和市场需求，有效分析市场，形成产品在销售、入库、清关、下单、生产、研发的全流程立体化均衡管理模式，实现企业全面自动化、数字化、智能化，提升企业生产制造水平、产能均衡，利润和用户满意度。通过利用数字孪生管理模式转型，把握市场机会，保障企业员工安全，保证生产制造业务的顺利开展，实现企业精细化、数字化管控，提高效率，加强管控现金流，加快市场反应速度，改变落后的管理模式，强化企业的风险意识，结合人工智能、大数据、区块链、云计算技术，提升企业的生存能力及市场开拓能力。
在构建智慧工厂过程中，最主要的问题是解决数据模型的统一问题。如何使智慧工厂的人、设备、物料等要素，用数字化仿真的理念落地，形成对智慧工厂组成要素多源、异构数据的有效融合，消除信息融合过程中的障碍，将智慧工厂的资源虚拟化、服务化，实现资源即服务，达到信息的有效融合。
随着新一轮科技革命和产业革命的到来，大数据、人工智能、云计算、5G（第五代移动通信技术）等新一代信息技术的应用加快了人类进入数字经济时代的步伐。要加快数字化发展，推进数字产业化和产业数字化。数字经济通过传统产业的数字化、网络化和智能化，推动制造业等产业实现产业融合和转型，促进产业结构升级，从而提升经济的增长动能，推动经济的高质量发展。新经济、新业态、新技术、新职业对本专业人才需求的变化体现在三个方面：
1）数字化素养要提升，数字化能力要加强；
2）专业基础要更加扎实，服务面向要更加宽广；
3）需掌握智能制造新技术。
在产业结构调整的背景之下，人才知识结构由单一性向复合创造性转变；人才类型由生产制造型向服务型转变；人才层次结构由低水平向高水平转变。企业对掌握数字化孪生、智能制造先进技术的高层次复合型人才的需求日益迫切。