在当今快速发展的工业领域，数字孪生技术已成为企业寻求竞争优势的关键能力。这种复杂的虚拟建模方法代表了企业在理解、监控和优化其物理资源和流程方面的根本性转变。数字孪生市场反映了这一战略重要性，各行各业都经历了爆炸式增长，预计将从 2025 年的 211.4 亿美元急剧增长到 2030 年的 1498.1 亿美元，年复合增长率高达 47.9%。

市场大幅扩张的背后是技术进步和实际业务应用的完美融合。物联网连接设备的激增--预计到 2025 年将达到全球人口的三倍--为有效实施数字孪生提供了重要的实时数据基础。具有前瞻性思维的企业已经认识到，这些数据驱动的运营模式能够带来实实在在的竞争优势，使数字孪生成为致力于创新和提高效率的企业不可或缺的资产。

数字孪生与传统建模方法的不同之处在于其前所未有的准确性和效率。这些动态虚拟副本能以超高的精度模拟物理资源和流程，其运行效率是传统方法的1000 倍。这种性能飞跃使企业能够更准确地安排运营，大幅减少在制品（WIP），并显著提高运营效率和吞吐量--所有这些都可转化为整个企业可衡量的收入增长和成本节约。

实际应用超越了理论效益。通过创建详细的数据生成和数据驱动的设施或工业系统虚拟三维流程模型，企业无需进行现场规划和调度，即可实现集中甚至自动执行。通过这些真实的数字流程模型，各部门的团队可以获得全面的可视性，从而促进跨职能协作，并做出更明智的战略和战术决策。

根据麦肯锡的研究，随着企业寻求效率和创新的最大化，数字孪生将很快成为各部门流程优化和战略规划的核心。本指南为成功开发和利用数字孪生提供了全面指导，无论您是从零开始还是希望加强现有实施。通过结构化的数字孪生创建方法，您的组织可以加入行业领导者的行列，利用这一强大的技术推动可持续的竞争优势。

初学者了解流程数字孪生

在创建数字孪生之前，了解其基本性质至关重要。数字孪生已经从基本的可视化工具发展成为复杂的决策支持系统。

数字孪生与三维模型有何不同？

虽然数字孪生常常与复杂的三维模型相混淆，但数字孪生代表了一种根本不同的虚拟表现方法。传统的三维模型只是提供视觉细节和静态视图，代表一个时间点。数字孪生超越简单模型的决定性特征是其动态数据的整合--创建有生命力、反应灵敏的虚拟实体，而不是静态的三维表现。

数字孪生作为主动虚拟复制品，与物理资源和流程同步，不断更新以反映现实世界的变化。除了捕捉物理特征，它们还能近乎实时地复制行为、流程和操作，提供物理资源或系统的完整功能表示。

数字孪生系统的真正威力在于其与物理系统的双向通信能力。这就为测试设计、方案和运行变化创造了一个无风险的数字实验室环境。复杂的反馈回路可实现自主适应，无需人工干预，从而使系统能够根据实际条件和性能数据进行自我优化。

物理-虚拟集成

数字孪生系统擅长在物理和数字领域之间搭建桥梁。工业实施在操作技术（OT）、信息技术（IT）和工程技术（ET）的交汇处运行，形成独特的三方连接。

这种整合通过以下方式发挥作用

• 物联网设备和传感器传输运行数据
• 反映物理状态变化的实时更新
• 双向数据流，实现物理和虚拟元素之间的相互影响

在资源的整个生命周期中，数字孪生系统与其物理对应设备或流程保持连接。根据国防采办大学（Defense Acquisition University）的说法，数字孪生代表着 "对已建成的流程或系统进行多物理场、多尺度、概率性的综合模拟，利用最优模型、传感器输入和运行数据来反映和预测整个物理孪生生命周期内的活动/性能"。

实时数据基础

高质量的实时信息是高效数字孪生系统的基石。SAS 将其称为 "数据基础"。这些数据包括传感器/物联网读数、企业系统（ERP/MES/LMS/PM）、历史记录、专业数据库和其他运营指标。

物理资源和流程配备了物联网传感器，可持续向数字对应设备提供数据。这就产生了业内专家所说的 "数字足迹"，涵盖从设计到运营的整个过程。实时数据可实现预测能力和面向未来的决策指导。

IBM 的研究强调，"数字孪生 "是资源或系统在其整个生命周期中的虚拟呈现，通过实时数据流进行更新，利用模拟、机器学习和推理来支持决策。数字孪生的有效性取决于保持来自物理资源和系统的高质量数据流。

决策支持能力

数字孪生系统通过多种机制加强决策：

• 它们通过仪表盘和商业智能平台提供全面的数据可视化，使专业人员能够做出数据驱动的决策。
• 通过人工智能和高级分析，Digital Twins 可以从复杂的数据集中识别出人类无法轻易处理的模式。专家将此称为 "决策增强"--产生供考虑的见解。

数字双胞胎使管理者能够在虚拟环境中评估各种情况，促进早期风险检测和更稳健的战略制定。流程数字孪生能够在不影响实际操作的情况下测试不同的条件并预测结果，因此特别有价值。

规划流程数字孪生战略

在对数字孪生基本原理有了清晰了解后，成功的实施就从战略规划开始了。尽管进行了大量投资，但如果没有适当的准备，许多组织仍无法从数字孪生计划中实现全部价值。结构合理的规划方法可大大提高成功的可能性。

流程选择方法

最初的战略步骤包括确定从数字孪生中获益最多的流程。与其尝试全面数字化，不如瞄准具有巨大成本和收入潜力的重要领域。

数字孪生实施的主要选择标准包括

• 复杂程度--重点关注特定的复杂或动态环境，在这些环境中，传统方法难以识别低效或执行进度。
• 关键瓶颈- 优先考虑经常出现瓶颈或质量问题，影响整体生产和吞吐量的领域。
• 高价值设备- 考虑停机会产生重大成本或影响生产的设备。
• 战略重要性- 选择对总产量或关键产品和客户有重大影响的生产线。

在这一阶段，对业务要求、现有流程和运营痛点进行全面记录或功能要求规范（FRS）是至关重要的。研究表明，实施结构化评分框架，根据重要性和满意度指标对机会进行评估，可以增强选择方法。

目标驱动型规划

在确定合适的流程后，为数字孪生系统的实施制定明确的目标。许多组织之所以举步维艰，是因为缺乏一个全面的 "数据价值 "战略，将数据收集工作与具体的业务成果联系起来。

加强规划方法：

• 根据组织的战略重点定义不同的价值类别
• 确定价值驱动因素--利益相关者产生价值的具体方式（如提高生产力）
• 将这些价值驱动因素与您预期的数字孪生应用联系起来
• 通过详细的价值努力分析评估预期效益

请记住，数字孪生最适合用于经常性环境，因为它们旨在反复优化多变量情景。对于一次性优化任务，更简单的建模方法可能更合适。

用例开发

定义明确的用例是数字孪生取得成功的基础。流程数字孪生可以通过基于场景的模拟实现近乎实时的优化和控制，从而体现其真正价值。

您的数字孪生可以为不同的利益相关者服务：

• 运营团队可以预测物料流和设备利用时间
• 规划人员可深入了解机器和劳动力的利用情况，以及潜在的制约因素或瓶颈
• 领导层可在虚拟环境中制定未来的执行战略

全面评估潜在应用需要检查三个关键方面：技术能力（包括数字能力和基础设施）、组织准备情况和具体实施风险因素。这种评估有助于优先考虑可提供最大价值且实施障碍最小的用例。

Simio 数字孪生实施路径

一旦确定了目标和用例，请绘制实施路径图。Simio 开发智能自适应流程数字孪生系统的平台采用结构化方法，将四个基本维度整合为一个流程。

该实施框架包括

• 全面的知识库，在统一的仿真模型中捕捉系统约束、业务规则和详细的流程逻辑
• 用于评估当前操作和预测未来结果的流程性能指标
• 尊重所有资源、材料和时间限制的可执行计划和时间表
• 广泛的情景分析，以确定满足动态需求的最佳方法

数字孪生成为一个数据驱动的参考模型，在整个实施过程和持续的流程生命周期中反映流程的当前状态。这种活生生的模型能够准确预测未来的性能，并支持正在进行的转型计划。

通过直接集成或基于云的数据基础设施，建立连接数字孪生与企业系统的自动数据流。这可确保您的数字孪生系统与实际运营保持同步，并在其整个生命周期内提供持续价值。

为流程数字孪生实施做准备

构建流程数字孪生体需要良好的基础工作和准备。研究表明，基础工作不充分甚至会破坏精心构思的数字孪生计划。美国国家科学院强调，数据质量是影响数字孪生可靠性的关键因素。从一开始就建立稳健的框架是成功的关键。

数据收集方法

高质量的数据是有效实施数字孪生的基石。团队必须首先确定范围并建立可靠的数据基础。请考虑这些行之有效的数据收集策略：

• 物联网传感器和设备- 安装传感器，从物理设备中收集实时运行数据。
• 企业系统- 从现有的企业资源规划 (ERP)、制造执行系统 (MES)、客户关系管理 (CRM) 和供应链管理 (SCM) 平台中提取相关信息。
• 3D 扫描技术- 利用 3D 图形工具和激光扫描仪以及无人机捕捉物理尺寸和设施布局。
• 人工验证- 对不完整或模糊的数据点进行人工验证。

数据是数字孪生架构的基础。按需从多个来源收集准确、实时的数据，可确保数字模型准确反映物理模型。收集方法应包括静态主数据（材料、路线、工作中心）和动态事务数据（工单、资源状态、库存位置）。

数据质量框架

数字孪生的保真度和准确性与数据的详细程度和质量直接相关。根据数字孪生联盟的说法，在数字孪生虚拟表示中，验证和确认对建立信任至关重要，而不确定性量化则衡量预测质量。

实施明确的数据质量标准，解决准确性、完整性、一致性和及时性问题。定期监测有助于发现质量问题，因为随着时间的推移，数据质量会自然下降--通常呈下降趋势。

数据质量框架的基本组成部分包括

• 消除新数据错误的数据清理协议。
• 质量测量指标和阈值。
• 根本原因分析程序，用于确定错误数据的来源或原因。
• 用于保持数据一致性的标准化数据转换流程。

任何用于表示的数据都必须符合特定的质量阈值。在公布数据的同时公布质量流程和指标，可建立对数字孪生输出的信心。

整合就绪的架构

物理资源及其数字对应物需要集成数据流。数字孪生联盟平台堆栈架构框架强调，互操作性需要可交换和兼容的数据。

IT/OT 系统集成至关重要，因为数字孪生数据服务在数字孪生生态系统中作为子系统发挥作用，从而实现价值。适当的集成架构和存储可实现安全的数据管理和共享。

您的同步可以利用 DDS、MQTT 或 AMQP 协议的发布/订阅模式，或使用 RESTful 或 GraphQL API 的基于网络的方法。这些工具和方法有助于保持数字孪生与物理现实之间的一致性。

治理结构开发

稳健的治理框架至关重要，但却经常被忽视。数字孪生业务成熟度模型可评估企业如何有效实施和利用数字孪生功能。这一综合模型考察了三个核心支柱：数字基础设施能力、数据管理实践和员工能力。

以城市数字孪生为重点的研究表明，"在 UDT 治理中，制度层面优先于其他可持续性方面"。您的治理框架应明确概述

• 清晰的决策层次和升级协议
• 全面的数据所有权政策和访问控制机制
• 战略性利益相关者参与和协调方法
• 结构化的技术能力发展路线图

精心设计的管理可确保数字孪生系统在整个运营生命周期内始终如一的安全性、隐私保护、信任度和可靠性。

行业标准集成

随着数字孪生技术的成熟，指导实施的行业标准也在不断涌现。ISO 23247--制造业数字孪生框架为开发方法和实施协议提供了结构化指南。同样，NIST 内部报告 8356 强调了企业级数字孪生部署所必需的安全考虑因素、信任框架和互操作性要求。

遵守这些标准可确保您的数字孪生实施与其他系统保持互操作性，并遵循既定的安全和数据管理最佳实践。计划实施数字孪生计划的组织应将这些标准纳入其管理框架，以最大限度地提高长期价值，减少未来的集成挑战。

这些基础准备步骤为成功实施数字孪生创建了一个强大的平台。

利用 Simio 分 4 个阶段构建流程数字孪生系统

经过全面规划后，您就可以构建流程数字孪生系统了。有条不紊的四阶段方法有助于将概念计划转化为可运行的虚拟复制品并加以维护。

成功的数字孪生系统实施遵循经过验证的四阶段框架，可带来可衡量的结果。实施这一框架的组织报告称，生产率提高了 30-60%，材料浪费减少了 20%，上市时间缩短了高达 50%。每个阶段都建立在前一个阶段的基础上，以创建一个与物理流程同步发展的综合数字表示法。

第 1 阶段：创建流程蓝图

全面的蓝图是任何数字孪生系统的重要基础。这一初始阶段定义了孪生所需的功能，并确定了明确的开发边界。流程蓝图应

• 记录所有流程步骤、用户需求、物理限制、业务规则和决策逻辑
• 制定详细的功能需求规范，概述项目范围
• 确定关键利益相关者、关键流程并定义成功指标

蓝图阶段需要对所有相关的企业数据源进行全面的数据评估。企业系统数据（通常还包括 Excel 和 CSV 文件）是至关重要的组成部分。对数据质量、可访问性和完整性的早期验证可确保高效的模型开发，并在实施后进行可靠的假设模拟。

您的数据管道架构应能实现数字孪生与企业系统的连接。直接系统集成和云平台基础设施方法都是可行的。该管道通过连接和自动数据流，在物理系统和运营及其数字对应系统之间建立重要联系。

第二阶段：基础模型开发

下一阶段涉及建立数据驱动、面向对象的仿真模型。Simio 的建模功能有助于将运营知识转化为动态数字表示，供离线和在线使用。

基础模型包含操作逻辑、约束条件和决策规则，通常使用历史数据来验证模型的准确性。Simio 工厂数字孪生模型包含详细的设备、劳动力、工具、运输和材料限制。库存政策、劳动力政策和最小订货量（MOQ）等业务规则也必须包括在内。

这有助于创建一个全面的知识库，在端到端流程的统一仿真模型中捕捉所有系统约束、业务规则和详细的决策逻辑。掌握了这些知识基础，数字孪生未来就能做出智能决策。

第 3 阶段：实时数据集成

这一阶段通过动态企业系统集成激活数字孪生。经过验证的仿真模型现在可以与来自 ERP、MES 和 IoT 平台的实时运营数据流无缝连接。这种集成使数字孪生能够通过预测性和规范性分析提供即时决策支持。

持续监控数据质量和模型准确性对于实现最佳性能至关重要。物理设备和系统与数字孪生系统之间的实时连接使制造团队能够在集中的虚拟环境中分析端到端的运营。

您的模型将发展成为一个全面运行的数字孪生系统，具有预测和规范功能。它能主动预测生产性能和交付时间表。然后，孪生系统还会生成详细的运营计划，包括资源分配计划和物料需求。

第 4 阶段：持续改进

数字孪生系统通过迭代规划流程不断发展。它们会根据新的、更详细的数据输入和不断变化的运营条件进行持续更新。这种动态方法可确保数字模型在制造环境发生变化时与实际操作保持同步。

数字孪生系统通过学习实际运营结果来完善其预测能力。这就形成了一个持续改进的循环，在这个循环中，每个模型版本都有助于在当前分析的基础上为未来的运营提供信息并加以改进。

通过 Simio 分四个阶段实施，实现的不仅仅是静态模拟。它创建了一个智能数字伴侣，与您的物理流程共同发展，同时通过优化和战略洞察产生价值。

利用 Simio 的先进功能

流程数字双胞胎之旅始于基本的模型框架。Simio 的先进功能将这一基础转化为全面的决策支持系统。这些先进功能可在数字孪生的整个运营生命周期内最大限度地发挥其投资价值。

流程模拟工具

Simio 的流程模拟平台是高效数字孪生系统的核心基础。它能以超高精度对复杂的制造环境进行详细建模。该平台采用面向对象的方法，允许使用可调整的预建组件和模板来构建模型，以满足您的特定要求。

该平台利用智能对象，其中包含针对各种制造资源和场景的内置逻辑。这种方法与特定应用数据模板相结合，可通过以下方式加速数字孪生系统的开发：

• 利用可重复使用的组件缩短开发周期
• 通过数据实现复杂的系统建模
• 支持复杂性管理的分层建模
• 同时提供二维和三维可视化功能

Simio 平台有助于开发物理过程的精确虚拟副本。离散事件仿真引擎可处理这些模型，预测系统在一段时间内的行为，并考虑可变性、约束条件和复杂的组件间关系。

基于风险的分析

制造操作本身涉及不确定性和可变性。Simio 的风险分析功能有助于量化和管理系统中的这些不确定性。该分析框架可根据特定的不确定性和可变性参数提升系统性能。

风险分析通过以下方式进行

• 评估数千种情况的模拟技术
• 反映现实世界变异性的概率分布
• 显示结果置信度的统计分析工具
• 风险简介，确定交付绩效的潜在问题

这种分析比单纯的基本平均值能提供更深入的见解。例如，不是将流程时间平均为 45 分钟，而是使用以 45 分钟为所选分布平均值的时间分布来了解变异性的影响，从而提供基于订单到期日的流程完成时间的详细概率模式。

情景测试框架

Simio 的情景测试框架与风险分析相结合，使您能够在不中断物理流程的情况下评估不同的操作配置。这一功能通过虚拟实验促进了预测性决策。

情景管理器通过以下方式支持运营决策：

• 对多种设计方案进行系统比较
• 在众多变量中执行自动实验
• 使用优化算法确定理想参数
• 通过全面的假设分析主动解决问题

该框架可为错综复杂的制造方案找到最佳解决方案，否则这些方案可能会一直未被发现。在实施物理更改之前，您可以在虚拟环境中评估对劳动力分配、设备配置、业务和调度规则或物料处理系统和自动化的修改。

结果可视化功能

复杂的分析见解需要有效的可视化来实现价值。Simio 的结果可视化功能通过易于访问的可视化表示将复杂的输出数据转化为可操作的智能。这些功能使不同技术和组织背景的利益相关者都能获得数字孪生的见解。

Simio 提供多种可视化选项：

• 代表物理设施的沉浸式三维模型
• 显示关键性能指标的实时仪表盘
• 突出关键指标的可配置报告
• 详细的甘特图显示资源利用率和调度情况
• 可视化识别瓶颈和拥堵区域

这些可视化工具将历史性能数据与未来预测相结合。这样就能创建跨时间段的综合运营视图，并实现被动和主动的管理策略。

Simio 的高级功能可将数字孪生系统从静态表示转化为动态决策支持系统。它通过提高运营绩效、降低风险和战略规划能力，不断创造价值。

测量流程数字孪生的优势

量化流程数字孪生实施的效益可以证明投资回报。有效的衡量框架有助于从多个维度跟踪运营改进情况。

运营效率指标

流程数字化双胞胎可带来可衡量的运营影响。实施这项技术的组织通常能将运营效率提高 15%。这些收益来自于孪生系统识别瓶颈、优化工作流程和利用实时数据改善资源分配的能力。

数字孪生技术能够在实际实施前快速进行流程测试、工作流程调整和改进识别。生产设施的吞吐量会明显增加，流程差异会明显减少。

降低成本分析

成本削减指标表明，采用数字孪生技术能带来令人瞩目的回报。研究表明，企业在实施数字孪生系统后可降低 20% 的成本。有些应用甚至能节省更多成本，减少运营开支高达 30%。

有效利用数字孪生系统的企业报告称，运输和劳动力成本最多可降低 10%。通过实施 "数字孪生 "提高供应链能见度还能改善库存优化。

投资回报率计算框架

数字孪生实施的全面投资回报率框架必须同时评估可量化的指标和战略效益，以证明投资的合理性。麦肯锡的分析显示，数字孪生系统可将交付可靠性提高 20%，同时将产品开发时间缩短 50%。除了这些直接的运营改进之外，有效的投资回报率评估还包括风险评估、增长潜力和合规性监控。这种多维方法通过捕捉直接成本节约和间接效益（否则可能无法量化），确保在整个数字孪生系统生命周期内持续产生价值。实施这种综合评估方法的组织能够更好地向关键利益相关者展示其数字孪生投资的全部战略价值。

常见的实施挑战和解决方案

成功实施流程数字孪生需要解决几个典型的障碍。下面概述了主要挑战和缓解策略。

数据整合障碍

数据集成仍然是数字孪生开发过程中面临的最大挑战之一。现场数据往往缺乏标准化，存在质量问题。不同的集成平台提供的信息不一致。缺乏统一的数据库使整合更加复杂。

制造企业面临着独特的集成复杂性。他们的数字孪生系统必须整合来自传感器、数据库和企业系统的数据。每个数据源都使用不同的格式、协议和结构。此外，各部门通常使用不同的软件工具，而这些工具必须协调一致地集成在一起。

关键在于采用标准化的数据协议和格式，如 MQTT 或 RESTful API。智能数据集成平台也能简化流程。这些平台利用机器学习功能实现数据收集和清理操作的自动化。

模型保真度平衡

实现最佳模型保真度是一项重大挑战。行业专家强调，实施不恰当的流程模型保真度水平往往会造成资源和时间的浪费。

对于错综复杂的系统，数字孪生开发的复杂性大大增加。许多实施团队错误地认为数字孪生必须复制流程的方方面面。然而，重点仍应放在捕捉驱动决策能力的基本要素上。

建议的方法是从基本流程开始，根据具体需求逐步增加细节。

利益相关者调整策略

有效的利益相关者沟通是成功的关键，特别是考虑到数字双胞胎对不同的利益相关者具有不同的意义。研究确定了28 项不同的沟通挑战，分为以人为本和组织类别。

业务人员和管理层经常表现出对变革的抵触情绪，阻碍了数字孪生系统的实施进度。新技术往往会引发不切实际的期望或对实施成本的担忧。

成功实施数字孪生的组织通常会遵循以下关键步骤：

1. 在项目启动时确定明确的目标
2. 通过分阶段推广逐步实施变革
3. 在整个开发过程中保持利益相关者的持续参与
4. 展示早期成果以建立信心
5. 建立明确的管理框架

技术专家开发

当代组织普遍面临技术技能缺口。专家角色的快速演变会稀释知识，造成能力短缺。数字孪生实施需要具备数据分析和新兴技术专业知识的人员。

通过全面的培训计划和与外部专家的战略合作来解决技能差距问题。将持续学习作为组织的优先事项。技能和能力框架等工具有助于确定特定角色的技能要求。能力提升计划可培养基本能力，以便更有效地采用新技术。

实施的成功源于对这些挑战的早期识别和积极管理。

结论

数字孪生站在工业发展的前沿，标志着从静态和被动管理时代向预测性和自动化企业管理时代的决定性转变。与之前的静态三维模型不同，这些精密的虚拟复制品通过持续的数据流、实时更新和双向通信，与物理资源建立了生生不息的联系。这不仅仅是技术上的进步，而是从根本上重新构想了企业如何理解、互动和优化其物理世界，从而优化绩效。

通往数字孪生的道路有着清晰的轨迹。成功的企业首先会有条不紊地选择影响力大的流程，制定与业务成果相一致的具体目标，并开发可实现可衡量价值的具体用例。Simio 的结构化四阶段方法论--从详细蓝图创建到基础模型开发，再到实时企业集成和持续改进--提供了一个行之有效的框架，可将抽象概念转化为可操作的现实。这种有条不紊的方法取得了有据可查的成果：各行业的效率提高了 15%，成本降低了 20%，同步延迟减少了 25%。

到 2030 年，我们将目睹数字孪生系统像今天的企业软件一样，成为企业运营的关键。预计市场规模将增长到 1,498.1 亿美元，这也反映了这一必然趋势。想象一下，在制造车间，生产线可以实时自我优化；在医疗保健环境中，治疗方案可以在症状出现之前根据患者的个体反应进行调整；在城市中心，交通、能源和资源管理系统可以完美地协调工作。与扩展现实技术的整合将消解物理和数字之间的界限，创造出身临其境的环境，在这里，工程师可以用直观的手势操作复杂的系统，远程团队可以像亲临现场一样进行协作。

在这种新形势下茁壮成长的组织将是那些认识到数字孪生不是孤立的技术实现，而是连接其运营各个方面的中枢神经系统的组织。它们将建立数字生态系统，在这个系统中，数据在各系统之间无缝流动，洞察力自动生成，决策加速度超越人类现有能力。竞争优势将属于那些掌握这种新智能的企业--他们能够预测市场变化，模拟应对措施，并以前所未有的速度和精度部署解决方案。

数字双胞胎代表着组织智能的根本性变革。它们使企业能够发展机构记忆、预测意识和适应性反应，而这在以前是不可能实现的。具有前瞻性思维的领导者所面临的问题并不是是否要实施数字孪生技术，而是如何快速利用其全部潜力，超越仍受困于静态被动运营模式的竞争对手。未来属于那些能够预见未来的人，而数字孪生技术恰恰提供了这种超能力。