产品的数字孪生和工厂的数字孪生，不同物理实体的数字孪生使用要点不同很大。

产品数字孪生使用的要点在于杂乱的机电软一体化配备，例如发电设备、工程机械、机械加工中心、高端医疗设备、航空发动机、飞机、卫星、船只、轨道交通配备、电梯、通讯设备，以及能够实现智能互联的通讯终端产品。

在产品的规划制作生命周期，能够经过在什物样机上安装传感器，在样机测验的进程中，将传感器收集的数据传递到产品的数字孪生模型，经过对数字孪生模型进行仿真和优化，然后改进和进步最终定型产品的性能；还能够经过半什物仿真的方法，部分零部件选用数字孪生模型，部分零件选用物理模型来进行实时仿真和试验，验证和优化产品性能。另一方面，在产品创新规划时，大多数零部件会重用前一代产品的零部件，假如老产品现已建立了要害零部件的数字孪生模型，相同也应当进行重用，然后进步新产品研制效率和质量。

产品执役的生命周期是产品的数字孪生使用最核心的阶段。尤其是关于长寿命的杂乱配备，经过工业物联网收集设备运转数据，并与其数字孪生模型在相同工况下的仿真成果进行比对，能够分分出该设备的运转是否正常，运转绩效怎么，是否需求替换零部件，并能够结合人工智能技能剖析设备的健康程度，进行故障猜测等。关于高端配备产品，其数字孪生模型应当包含每一个什物产品执役的全生命周期数字化档案。

在产品的作废回收再利用生命周期，能够依据产品的使用经历、修理BOM和替换备品备件的记录，结合数字孪生模型的仿真成果，来判断哪些零件能够进行再利用和再制作。例如SpaceX公司的一级火箭实现了复用，结合数字孪生技能，能够更加精确地判断哪些零部件能够复用，然后大大下降了火箭发射的本钱。

工厂的数字孪生使用也分为三个方面：在新工厂建设之前，能够经过数字化工厂仿真技能来对构建工厂的数字孪生模型，并对自动化控制系统和产线进行虚拟调试；在工厂建设期间，数字孪生模型能够作为现场施工的指南，还能够使用AR等技能在施工现场指导施工；而在工厂建成之后正式运转期间，能够经过其数字孪生模型对实体工厂的出产设备、物流设备、检测与试验设备、产线和仪表的运转状态与绩效，以及出产质量、产值、能耗、工业安全等要害数据进行可视化，在此基础上进行剖析与优化，然后协助工厂进步产能、进步质量、下降能耗，并消除安全危险，防止安全事故。

目前，已有许多企业建立了出产监控与指挥系统，对车间进行视频监控，显现设备状态（停机、正常、预警和报警等），展现各种剖析报表和图表等。构建数字孪生工厂能够进一步进步工厂运转的透明度。但是，要构建工厂完好的高保真数字孪生模型，需求工厂的建筑、产线、设备和产品的数字孪生模型，难度很大。设备和产线的数字孪生模型构建，有赖于厂商供给相关数据，仅仅经过立体相机拍照，经过逆向工程构建的车间三维模型精度很低，而且也只包含外观的三维模型。但是，即便是仅仅基本的示意性的低精度的工厂数字孪生模型，关于工厂管理者实时洞察出产、质量和能耗情况，尽早发现设备危险，防止非方案停机，也具有实用价值。

需求着重的是，关于一个现已建成投产的工厂，在工厂运转进程中，其数字孪生工厂所显现的一切数据和状态信息，均来自真实的物理工厂，而非仿真成果。毫无疑问，要构建数字孪生工厂，需求实现设备数据收集和车间联网（M2M）。

数字孪生工厂关于离散制作企业和流程制作企业都有十分重要的价值。在调查英国Aveva公司时，我们观摩了该公司关于化工厂和无人海上钻井渠道的数字孪生使用展现，数字孪生使用关于工厂的安全运营具有重要意义。

产品数字孪生模型与工厂数字孪生模型在产品的制作进程中能够实现交融使用。在推动工厂的数字孪生使用时，假如有高保真的产品数字孪生模型，而且在此基础上能够构建产品的制作、装配、包装、测验等工艺的数字孪生模型，以及各种刀具和工装夹具的数字孪生模型，则能够在数字化工厂环境中，更加精准地对产品制作进程进行剖析和优化。