数字孪生系统是以数据与模型的集成融合为核心，通过在数字空间实时构建物理对象（包括资产、行为、过程等）的精准数字化映射，基于分析预测形成最佳综合决策，实现数字化工厂物流全业务流程的闭环优化与控制。

二、系统特点

      制造工厂层面的信息化与工业化的深度融合，是数字化工厂、网络化互联工厂和自动化工厂的延伸和发展，通过将人工智能技术应用于产品设计、工艺、生产等过程，使得制造工厂在其关键环节或过程中能够体现出一定的智能化特征，即自主性的感知、学习、分析、预测、决策、通信与协调控制能力，能动态地适应制造环境的变化，从而实现提质增效、节能降本的目标。

      物理实体和过程实体按照不同级别的目标进行局部或整体的虚拟化建设，实现多层级感知、分析和管控的能力。

      物理世界全要素（产品、物料、工具、工装、设备、人员、组织、场地等），虚拟世界（模型、工艺、结构、数据、功能、指令等）通过不同级别的数据模型组织并相互联系或联结，为数据分析、学习和决策提供基础条件。

      能够自动辨识用户的显性和隐性需求，并且主动、高效、安全、绿色地满足其需求的服务。基于数字孪生平台，通过物联网（物品的互联网）和务联网（服务的互联网），将能源、物流、维保、运维、生产线健康等连接和集成，实现对供应链、制造资源、生产设施、生产系统及过程、营销及售后等的主动预警式管控。

现实场景与孪生仿真系统效果对比：