数字孪生技术可定义为“物理实体全方位的数字化表示”，也就是说，数字孪生技术可以加快产品上市时间、降低制造成本，并能够帮助企业开发更有利的产品组合。
那么，数字孪生技术如何让产品的绩效得到提高呢？根据数字孪生的概念可以知道，它涵盖了产品的整个生命周期，比如，它涉及产品的设计，包括从机械的角度来设计产品，它还关系到设备的嵌入式软件，以及与其相关的许多方面。当然，数字孪生也描述了如何制造产品，以及产品在操作、使用和维护期间的各种行为。这代表着，我们能够在数字世界中执行任何任务，使我们的工作效率得到有效的提升。
数字孪生之所以能够应用到产品开发生命周期的所有阶段，是因为它能够实现许多不同模型的仿真，而不仅仅是一个模型。为此，企业可以在任何有需要的阶段采用适当的模型进行应用。通常来说，“生命周期”是从产品设计或者工厂设计开始的。在这个阶段，企业可以尝试各种可能的想法。可以构建产品的CAD模型，并对这些模型进行仿真测试，在这个过程中可以不断的对模型进行优化，并寻找最佳的模式。或许有的企业还要寻求最终物理产品所要使用的嵌入式软件，在这个阶段同样可以采用模拟仿真的方式来测试，而无需真正的在物理实体上进行详细编码的方式去实现。
下一个阶段可称之为“产品制造”阶段，也就是产品进入生产制造的一个阶段，同样有很多的仿真工作可以开展。比如说，企业可以对产品的生产过程进行仿真或者设计，这是为产品的“可制造性”进行探索。这可以在数字空间中构建一个反馈循环，通过模拟其制造方式来设计其可制造性。一旦完成了制造过程的设计，就可以着手对设计方案进行设施了。比如，对这些信息进行自动化的前馈，进而自动化的生成PLC代码，通过这个过程就可以完成“前馈-反馈”系统的设计。
接下来的一个阶段就是“运营”，这是产品生命周期中最长的阶段。在运营过程中，还需要以最佳方式让整个系统高效运转。例如，企业可能希望优化燃气轮机的效率或最大限度地减少燃气轮机的排放。或者还希望最大限度地减少大型电机的计划外的停机时间等等。在运营过程中，应该采用不太复杂的模型。尤其当企业需要进行实时调整和优化的场景下，系统无法承受复杂模型带来的数小时的处理时间。这时候，需要想办法降低模型的复杂性。同时，对于要优化的关键组件，运营模型还必须非常准确。可以尝试着降低模型的逻辑复杂性，以便可以为优化运营进行线上和实时的模拟。
最后还有一个很重要的阶段，那就是“服务和维护”。在这个阶段人们通常需要采用数据驱动的模型。需要说明的是，人工智能在预测性维护场景下，从某种角度来看，只不过是另一种由数据驱动和定义的模型。这种模型也是产品生命周期中最后阶段需要使用到的。重要的是，通过这个思路会发现这种虚实结合的数字孪生理念是一个真正的前馈循环组合，越来越多的过程和操作都可以通过自动化来完成。这也是从服务到制造、从服务到设计下一代产品、从工厂到设计等的良性反馈循环。
数字孪生关乎产品的整个生命周期，也取决于具体垂直行业领域。因为在一些垂直行业里面，并不是在所有阶段都需要应用数字孪生，有些产品运转和运营都很简单，这时就没有必要对其进行实时内联仿真。从本质上讲，对于每个市场、每个产品所有者来说，他必须明白在整个生命周期中产品都需要某种数字化的表示，以加快产品上市时间、降低制造成本，同时能够获得更广泛有效的投资组合，以便于为市场提供更好的产品和服务。
