在产品研发阶段，利用数字孪生可以提高设计的准确性，并验证产品在真实环境中的性能。这个阶段的数字孪生应用主要体现在以下两个方面：

 a）数字模型设计和模拟仿真。通过构建一个全三维标注的产品模型，包括“三维设计模型+产品制造信 息 ( Product Manufacturing Information, PMI )+关联属性”等，物理产品的几何尺寸、表面粗度、 表面处理方法、焊接符号、技术要求、工艺注释及材料明细表等模拟仿真，一系列可重复、可变参数、可加速的仿真实验，验证产品在不同外部环境下的性能和表现，在设计阶段就能验证产品的适应性。

b）AI大数据研发。通过构建设备的全生命周期数字孪生体，可以采集到海量的设备使用过程数据，结合设备量产前丰富的试验测试数据，使用合适的算法，进行分析和优化。打通研发、试验、机器使用数据闭环链路，缩短研发周期，加速产品创新

数字孪生在生产现场的应用非常广泛，覆盖了人、机、料、法、环各个要素。具体来说，主要体现在三个方面：

a）生产过程仿真。在产品生产之前就可以通过虚拟生产的方式来模拟在不同产品、不同参数、不同外部条件下的生产过程，实现对产能、效率及可能出现的生产瓶颈等问题的预判，加速新产品导入过程的准确性和快速化。

b）数字化生产线。将生产阶段的各种要素，如原材料、设备、工艺配方和工序要求，通过数字化的手段集成在一个紧密协作的生产过程中，并根据既定的规则自动完成不同条件组合下的操作，实现自动化的生产过程。同时，记录生产过程中的各类数据，为后续的分析和优化提供可靠的依据。

c）关键指标监控和过程能力评估。通过采集生产线上的各种生产设备的实时运行数据，实现全部生产过程的可视化监控，并且通过经验或机器学习建立关键设备参数、检验指标的监控策略，对出现违背策略的异常情况进行及时处理和调整，实现稳定并不断得到优化的生产过程。

随着物联网技术的成熟和传感器成本的下降，从大型装备到消费级的很多工业产品，都使用了大量的传感器来采集产品运行阶段的环境和工作状态，并通过数据分析和优化来减少甚至避免产品的故障，改善用户对产品的使用体验。在这个阶段中，数字孪生体主要有以下三方面应用：

a）远程监控和预测性维修。通过读取智能工业产品的传感器或者控制系统的各种实时参数，构建可视化的远程监控， 并根据采集的历史数据构建层次化的部件、子系统乃至整个设备的健康指标体系，使用人工智能实现趋势预测。基于预测结果，对维修策略、备品/备件的管理策略进行优化，降低和避免客户因为非计划停机带来的损失和矛盾。

b）优化客户的生产指标。对于需要依赖工业装备来实现生产的客户而言，工业装备来实现生产参数设置的合理性及在不同生产条件下的适应性决了客户产品的质量等级和交付周期的长短。工业装备厂商可以通过采集海量数据，构建针对不同应用场景、生产过程的经验模型帮助客户优化参数配置，改善客户的产品质量和生产效率。

c）产品使用反馈。通过采集智能工业产品的实时运行数据，工业装备厂商可以洞悉客户对产品的真实需求，不仅能够帮助客户缩短新产品的导入周期、避免产品错误使用导致的故障、提高产品参数配置的准确性，更能够精确把握客户的需求，从而避免研发决策失误。