工业企业的数字化转型需要面对制造理念、组织方式和商业模式的多重变革。一个产品，从设计理念出发，经历了制造、使用、报废，跨越时空，呈现出完整的生命周期。如果你想象这款产品有一份简历，它会如实记录与产品生命周期各个阶段相关的数据。各种健康状况和风险一目了然，但事实并非如此。对于厂商来说，每个阶段的数据通常都呈现孤立、分散的特征，尤其是在用户使用产品的时候，基本上就是一个黑匣子。数据的碎片化使得产品的各个阶段都成为孤立的孤岛，相互间断了联系。数据失去流动性，极大地限制了人们的洞察力。

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数字孪生，作为连接实体与数字空间的高保真、实时交互可视化模型，随着工业互联网，成为新的有效解决方案。工厂的设备可以通过实时可视化的数字孪生模拟生产系统中机器的性能，通过虚实交互、数字与物理融合、知识形成为一线操作人员和管理人员提供决策支持系统。自动化，提供更实时、更高效、更智能的服务。

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数字孪生研究背景

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企业数字化转型，以数据为中心——驱动来了。数据的真正价值需要由企业知识系统提供。因此，对于数字化转型，首先需要面对的是企业知识的梳理。然而，传统的知识体系往往呈现出非常僵化的状态。例如，工程图纸文件往往是企业的重要知识资产，但很多制造企业采用传统的图纸文件管理方式，以“底图”或“蓝图”的形式进行分类分类归档保存。代表企业的重要知识体系，如工艺指导书、操作手册、工程文件等，随着企业信息化应用的逐步发展而逐步形成，一般都是经过扫描后管理的。

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然而，存储在这些图纸和电子文档，是静态的、分散的和零散的。粒度过大，缺乏语义联系，无法实现相互联系，流动性很差。这种知识体系只是收集起来的，而不能有效地重复使用。对于高级工程师来说，这只是一种存储方式，因为信息搜索效率还是很低的；对于没有经验的员工来说，这些知识似乎是隐藏的。

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面对数字化转型，由于缺乏系统的知识体系支撑，工业企业面临以下困境：

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1）工业场景复杂，工业数据海量多源异构，工业数据多样化复杂，导致工业场景信息孤岛，数据利用价值低。

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2）在工业场景中，有显性知识和隐性知识，各种结构化、半结构化和非结构化知识，知识关联性弱。

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3) 人工智能（AI）正逐渐成为大数据分析的重要技术，但传统的人工智能训练过于依赖人工开发的算法。它不能与自然语言对应的概念、属性、相关性等相关联。

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4) 随着工业数字化的普及，海量的 CAD 和 CAE 文件，以及各种数字化的文档、手册、操作手册等，增加了信息，给用户决策带来新的痛点。

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5) 行业知识专业性强，涉及的技术领域广泛。碎片化知识晦涩难懂，行业术语解释专业性强，经验知识难以传播和传承。

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并且通过知识图谱，可以通过编码将各种概念连接起来，形成语义联系，将不可见的知识显性化；而数字孪生技术可以在传统的静态模型中加入实时运行数据反馈、动态记录和可视化。这将彻底改变原有的知识管理方式，激活无声的知识资产，从而帮助人们重新认识、管理和控制机器世界