1.3 数字孪生的应用价值与适用准则

1.3.1 数字孪生的应用价值

IDC在2018年5月发表的《数字孪生网络》报告中指出，到2020年底，65%的制造企业将利用数字孪生运营产品或资产，降低25%的质量缺陷成本和服务交付成本。

数字孪生以数字化的形式在虚拟空间中构建了与物理空间一致的高保真模型，通过与物理空间之间不间断的闭环信息交互反馈与数据融合，能够模拟对象在物理空间中的行为，监控物理空间的变化，反映物理空间的运行状况，评估物理空间的状态，诊断发生的问题，预测未来趋势，乃至优化和改变物理空间。数字孪生能够突破许多物理条件的限制，通过数据和模型双驱动的仿真、预测、监控、优化和控制，实现服务的持续创新、需求的及时响应以及产业的升级和优化。基于模型、数据和服务等各方面的优势，数字孪生正在成为提高质量、增加效率、降低成本、减少损失、保障安全、节能减排的关键技术，同时数字孪生应用场景正逐步延伸拓展到更多和更宽广的领域，其作用如图1-13所示。对数字孪生的具体功能、应用场景及作用总结如表1-9所示。

GE公司对数字孪生的应用价值给出了一段经典描述：数字孪生通过海量的设计、制造、检测、维修、在线传感器及运营数据来建立和获取信息，运用一系列高保真的计算方法和基于物理实体的模型，以及高级分析方法来预测资产设备在其全生命周期的健康和绩效。数字孪生模型的准确程度随着时间提升，因为有更多数据来对模型进行精炼，并且有更多设备部署其数字孪生应用。模型随着数据的持续采集而不断修正。数字孪生模型提供了设备的详细知识，能够提供对各种可能场景的应对方法，并作为实时参照来构建各种应用系统，以实现优化各类服务，提高绩效和效率，改善运维、供应链和业务运营等目的。

数字孪生技术最早的倡导者之一，NASA国家先进制造中心主任John Vickers认为：“数字孪生模型的最终目标是在虚拟环境中创建、测试和生产所需设备。只有当它满足我们的需求时，才进行实体生产。然后，又将实体生产过程通过传感器传递给数字孪生模型，以确保数字孪生模型包含我们对实体产品进行检测所能够获得的全部信息。”

1.3.2 数字孪生的适用准则

企业在应用数字孪生前，面临的首要决策是：是否需要用数字孪生？是否适合用数字孪生？是否值得用数字孪生？事实上，数字孪生并非适用于所有对象和企业。为辅助企业根据自身情况做出正确决策，北京航空航天大学数字孪生团队尝试从产品类型、复杂程度、运行环境、性能、经济与社会效益等不同维度总结了数字孪生的适用准则以供参考，如表1-10所示。