数字孪生定义始于商品全生命周期管理方法（PLM），由美国密歇根大学专家教授迈克尔·格里夫斯于2002年明确提出。数字孪生运用最开始产生于航天航空领域，其中，美国国家航空航天局和美国空军实验室是第一批数字孪生运用企业。近些年，数字孪生运用已从航天航空领域向工业各领域全方位扩展，西门子、美国通用电气等工业大佬竞相打造出数字孪生解决方法，并颠覆式创新工业企业。据IDC预测分析，到2022年，70%的生产商将应用数字孪生技术展开流程模拟仿真和情景评定。由此可见，将来数字孪生技术有希望持续在工业界发挥作用，加速促进工业公司完成数字化转型发展。
《数字化孪生管理平台运用现状及技术前景》
数字化孪生技术，源于商品全生命周期管理方法（PLM），由迈克尔·格里夫斯教授于2002年提出，起初应用于航天航空领域，如今已广泛渗透到工业界的各个层面。西门子、美国通用电气等巨头纷纷推出数字孪生解决方案，引领着工业界的创新潮流。据IDC预测，到2022年，数字孪生技术将在70%的制造商中得到应用，推动流程模拟仿真和情境评估，助力企业加速数字化转型。
工业数字孪生技术体系融合了感知控制、数据集成、模型分析和人机交互等四大领域，以及基础技术和关键技术创新。基础技术包括传感和控制技术、PLM和BPM数据集成技术、物理建模、数据建模、业务流程模型以及AR/VR技术，构建了数字孪生的数据闭环。关键技术则集中于数据集成和模型分析，如数字进程、模型整合、模型调整和管理壳技术，为应用创新提供了动力。
随着技术的发展，传感技术趋向于小型化和一体化，增强对物理实体数据的获取。物理建模工具结合AI，提升了模型构建效率，而数据分析与人工智能的结合，增强了预测模型的能力。虚拟现实技术的进展，如AR/VR，正改变人机交互方式，提升数字孪生的可视化体验。
数字孪生的关键技术趋势表现为：数字进程技术不仅扩展了数据集成的深度和广度，还实现了跨领域集成。如PTC的ThingWorx平台，实现了CAD、PLM、AR等系统的实时数据同步，构建了全流程的数字进程。此外，跨领域、跨尺度、跨类型的模型整合技术，如ANSYS Simplorer和贝加莱MapleSimConnector，为构建复杂的孪生模型提供了支持。
数字孪生技术在工业界的应用日益广泛，其技术前景光明，将继续推动制造业的数字化转型。随着技术的不断创新，我们期待看到更多高效、智能化的数字孪生解决方案，为企业带来更大的价值和竞争优势。
