數字孿生幫助企業了解并將自主工廠中可用的大量數據置于上下文中。

有人稱之為“工業元宇宙”。但是，在我們過多地使用這個術語之前，特別是當它與工業4.0空間相關時，讓我們看看它的核心——數字孿生。在工業環境中實現數字孿生的關鍵在于，它使操作和配置易于查看，以模擬問題的變化或行為。

隨著越來越多的人開始實現幾乎完全自主的工廠，并與工業4.0功能互聯，企業面臨著處理大量數據并將其情境化的需求。

海量數據是自主工廠運行的必要燃料，因此必須以直觀的方式組織和呈現這些數據，以便在投入生產之前，人們可以快速理解、計劃和模擬旅程的每一步。

此外，對于業務分析師來說，使用日益復雜的云和分析技術進行直觀的數據可視化，與讓運營工人實際利用數據在車間、煉油廠、建筑工地和其他運營環境中采取行動的方式大相徑庭。

數字孿生提供了解決這一挑戰的框架，但保持3D模型是實際物理植物的精確復制品至關重要。為了在生產設施內啟動和構建數字孿生，因此提出了以下建議：

奠定基礎：3D數字孿生模型的起點可以從兩個方面入手，也就是方法導入CAD工程模型或整合跨設施的可視化數據。

導入并使用3DCAD工程模型，然后更新3D數字孿生模型，以反映現實世界的差異和變化。或者當3DCAD模型不可用時，使用激光掃描儀、激光雷達和無人機的各種方法，可以捕獲創建模型基礎所需的視覺數據。所有這些元素都可以整合成一個完整的、連貫的視覺效果。

智能化孿生：一旦建立了基礎，就使用人工智能驅動的流程來智能化模型。使用來自資產主系統的信息，可以創建稱為標記的高度精確的附加點，并添加準確的資產、過程和其他屬性標簽。這些標簽成為相關數據流動的渠道，提供了一個高度智能的空間感知模型。它們也是數據工具的集成點，包括數據和人工智能平臺。

連接孿生：接下來，通過直接連接到企業系統或數據和分析平臺，將模型暴露并附加到數據源。與企業系統的連接可以通過API和連接器實現。這些近乎實時的連接可以是雙向的，能夠寫回記錄系統。可以為數字孿生演示提供支持的數據和分析平臺可能包括數據倉庫、數據湖、AI和機器學習平臺。這些連接使3D孿生能夠展示高度智能的人工智能生成的見解、預測和信息推薦。

維護孿生：采用變更管理，使模型能夠在物理世界中發生變更時進行更新，而無需使模型離線。這使得運營商和其他終端用戶可以全天候不間斷連續使用該工具。這是通過軟件功能、業務流程和更新3D數字孿生所需的可視化數據捕獲相結合來實現的。