如今，数字孪生技术正在快速普及。根据德勤发布的研究报告，全球数字市场预计将保持38%的年均复合增长率，并在2023年迎来160亿美元体量。作为一大重要助力，物联网技术的兴起也在显著加速这一趋势。
数字孪生属于物理实体（包括设备、人员、流程或系统等）的虚拟/数字化副本，用于帮助企业实现模型驱动式决策。数字孪生正在众多行业内以不同的应用方式重塑其业务面貌，成功案例的出现也启发着更多企业在自身流程中实施数字孪生技术。为此，我们着眼于制造、医疗保健、供应链及零售等行业中的数字孪生应用，整理出下面这份数字孪生行业用例清单。
供应链
数字孪生技术现已广泛应用于供应链/物流行业，具体应用包括：
预测包装材料性能
产品包装也能实现虚拟化，借数字孪生副本在实际包装前检测问题。数字孪生帮助物流企业确定材料可行性。
加强货件保护
物流企业可以借助数字孪生分析不同包装条件给产品配送带来的具体影响。
优化仓储设计与运营绩效
数字孪生能帮助物流企业检测仓库布局，保证公司选择最高效的仓库设计方案、尽可能提高运营绩效。
建立物流网络
路网体系的数字孪生副本包含交通情况、道路布局与建设规划等信息。以这些信息为基础，物流企业能够设计出最优配送路线与库存仓储位置。
建筑业
数字孪生能够帮助建筑企业实时了解建筑物性能，灵活调整设计方案以调整细节、优化效率。由数字孪生收集到的数据还能指导未来的建筑规划与设计思路。
医疗保健
数字孪生能够帮助行业建立起虚拟化医疗保健体验，优化患者护理成本与效果。在医疗保健领域，数字孪生的实际用例可分为两大类：
提高医疗保健业务的运营效率
为医院、运营战略、容纳能力、人员配备及护理模型建立数字孪生副本，有助于医疗保健服务机构随时核查自身运营绩效。
改善个性化护理
医疗保健服务机构与制药企业还能利用数字孪生技术对患者的基因组信息、生理特征及生活方式进行建模，进而为每位患者提供个性化护理方案——例如使用独特的药物配伍。
制造业
数字孪生技术在制造业中应用最为广泛。制造业内大量部署着随时产生海量数据的高成本设备，这些数据天然适合用于构建数字孪生。数字孪生在制造业中的实际应用包括：
产品开发
数字孪生能够帮助工程师在产品发布前全面测试可行性指标。根据测试结果，工程师即可核准生产、或者针对特定问题对产品做出调优。
定制化设计
借助数字孪生，企业可以为产品设计出多种组合，以便为客户提供个性化的产品与服务体验。
车间绩效改进
数字孪生能够监控及分析最终产品，帮助工程师们了解哪些产品存在缺陷、或者性能达不到预期。
预测性维护
制造企业可以利用数字孪生技术预测设备的潜在停机时间，从而尽可能减少非增值维护活动、提升机器的整体运行效率。技术人员将能够在故障实际发生前采取行动，这就在理论上杜绝了意外状况的出现。
然而，数字孪生在预测性维护领域的功能往往无法扩展。因为其只能为当前机器建立虚拟副本，而且孪生副本的构建与维护需要极具价值的数据科学人才的参与。
此外，数字孪生技术在航空航天与汽车制造领域也有出色表现：
航天产业
在数字孪生诞生之前，航空航天工程领域就已经使用过物理孪生技术。以上世纪七十年代的阿波罗13号计划为例，NASA科学家就曾构建飞船实体模型、希望能在地面上预测出设计中可能存在的问题与解决之道。“数字孪生”这个概念也是由来自NASA的John Vickers于2002年末首次提出。
Business Wire发布的调查报告显示，目前专家们已经对数字孪生在航空航天产业中的重要意义表示肯定，75%的空军高管为数字孪生技术投下了支持票。
借助数字孪生技术，工程师们能够对涉及机身、发动机或其他组件的潜在问题开展预测性分析，全力保障机组人员的安全。
汽车制造业
当下，新车型的研发大多立足虚拟环境。数字孪生在汽车制造业中主要负责为联网车型构建虚拟模型，帮助汽车企业早在投产之前、就对产品的性能与实际表现做出准确评估。凭借强大的数字孪生技术，车企已经能够模拟并尽早发现车辆在生产阶段及上路之后可能出现的各种问题。
协助开发自动驾驶汽车
除了传统汽车制造业之外，数字孪生技术对自动驾驶汽车厂商的帮助同样值得一提。自动驾驶汽车中包含大量传感器，这些传感器会持续收集关于车辆自身及行驶环境的数据。为了解决长期困扰自动驾驶汽车的责任划分问题，车企开始创建汽车数字孪生、希望通过测试将车辆发生意外损坏甚至人员伤害的可能性降至最低。此外，新车型的道路测试与预测性维护也是数字孪生在汽车行业中的重要应用方向。
