新冠疫情大爆发，几乎一夜之间，供应链被撤销，对某些产品的需求枯竭，而对其他产品的需求激增，员工被迫保持远离或根本无法上班。

这些挑战的结果之一是对数字敏捷过程的需求越来越大，以帮助制造商满足当前需求并为不确定的未来做好更好的准备。他们一直寻求的一种解决方案是引入认知和智能过程。这些为广泛的改进提供了可能性，这些改进将永久改变制造业。

这一进步并非没有挑战。随着自动化程度的提高，公司还必须学习如何利用物联网（IoT），云计算和机器学习等先进技术的潜力。数字孪生的概念是在当前和将来面对这些挑战都将无价的方法。

数字孪生工厂，产品或过程的物理属性的实时表示。通过连接生成实时数据的对象，可以开发从设计到生产的产品的数字足迹。可以根据一系列标准对数据进行处理和汇总，并根据特定的用例以各种形式呈现数据。随着时间的流逝，出现了基于历史和当前行为的不断发展的数字资料，从而导致开发了更丰富的模型以及对系统固有的不可预测性进行了实际测量。

从技术上和经济上来讲，处理生成对象的真实数字副本所需的数据量都是不可行的。但是，计算，存储和带宽的成本现已大幅下降，从而可以快速收集，聚合和分析由互联的智能技术生成的数据。

构造合理的数字孪生工厂可以简化可能场景的模拟并预测可能的结果，从而使公司可以在实际应用中以数字方式尝试新策略。这不仅节省了宝贵的时间，而且还有助于在部署策略之前确定可能存在的缺陷，并可能导致问题。

数字孪生工厂不仅在生产过程开始时有用，而且在整个过程中都非常有用。通过在生产的每个阶段分析机器的性能和产品的质量，可以优化流程，以更低的成本生产出更好的产品。此外，预测性维护可以警告员工潜在的故障，从而可以通过对组件进行近实时跟踪来避免问题发生。

作为此过程的一部分，工厂机器还可以以无线方式接收其软件和配置的更新，从而消除了对现场支持的某些需求，并允许集中团队在多个地点同时执行服务任务，即使是在远程位置也是如此。 随着世界各地频繁的国家封锁，这一点变得越来越重要。

我们已经看到数字孪生工厂已应用于许多制造业。例如，Reply已经在汽车行业使用数字孪生工厂进行设计，该产品旨在帮助主动监控物流功能。数字孪生工厂可用于各种车型，世代和配置，以对微控制器，传感器和执行器以及已安装的软件组件的数量和类型进行建模。Reply可以通过RFID天线网络跟踪生产活动，该网络将信息记录在每个新的组件盒上。制造商可以使用数字双胞胎来协调各种数据模型并自动执行数据收集过程。这使科学家无需了解特定平台的技术细节即可访问数据点（例如车速）。

数字双胞胎也可以用作工厂中一组资产的监视系统。借助独立的信号传感器，警报日志和复杂的状态机，制造商现在可以跟踪许多KPI，包括整体设备效率（OEE）。OEE描述了机器相对于其容量的利用率。如果它在此度量标准信号上得分不佳，则表明需要机器维护或过程优化。此外，警报日志可以帮助用户了解单个计算机的技术问题，并利用警报模式来提高性能。

通过连接不同的系统和过程，可以在整个产品生命周期中跟踪和监视产品。这为优化工艺，提高产品质量和降低成本打开了窗口。随着过程变得越来越复杂，数字孪生工厂提供了获得控制整个系统的独特机会。

Digital Twins有潜力完全改变制造业，并解决其在保持生产率方面的许多最大挑战。在发生像当前大流行这样的重大世界事件之后，或者对于引入新供应商或流程变更这样的例行事情，情况也是如此。制造业是这项新技术的较早采用者，但是随着行业在动荡时期中寻求生存和繁荣，我们可能会看到这种进步传播到其他行业。最终，Digital Twins将留在这里，而早期采用者将引领通往镜像和增强物理功能的新数字世界的道路。