数字孪生不仅适用于产品，对于更为复杂的生产工厂和制造流程也同样适用。对于工厂的机器设备，我们也许已经利用工业物联网系统采集到设备的运行状态参数，也进行正常的预防性维护。但设备仍然有可能出现意想不到的问题，难道我们采集足够多的数据，再通过人工智能/机器学习算法就能够解决这个问题吗？目前来看这样想法还是不现实的。
数字孪生是具有数据连接的特定物理实体或过程的数字化表达，该数据连接可以保证物理状态和虚拟状态之间的同速率收敛，并提供物理实体或流程过程的整个生命周期的集成视图，有助于优化整体性能。数字孪生技术具有可操作性、可拓展性、实时性、保真性、闭环性。
国家电网公司以数字孪生平台为纽带，整合“规划、设计、基建、生产、营销”全业务流程各环节资源，拓展能源服务新业态，通过“设备画像”为政府、企业提供用户设备运维咨询、数字孪生定制软件等数据服务，基于大量数据资产为上游产业集团设备的设计、制造、售后等供应链节点提供技术咨询支持，促进电力产业链优化升级，构建未来融通发展、共享共赢的数字孪生能源生态圈。
作为新基建背景下的重要研究成果，该白皮书对当前我国数字孪生的技术热点、应用领域、产业情况和标准化进行了分析，同时收录了在智慧城市、智慧交通、智慧能源、智慧建筑、智能制造、智慧健康6大领域的31个应用案例。
随着数字孪生的推进，数据将作为一种生产要素，成为企业的核心资产。企业生产、流通、管理等通过数字孪生逐渐实现数字化，产生海量的数据，通过大数据技术，对数据进行筛选、储存、分析、可视化等将为企业的生产经营决策提供重要参考，实现智能治理、智能决策。
数字孪生需要依靠包括仿真、实测、数据分析在内的手段对物理实体状态进行感知、诊断和预测，进而优化物理实体，同时进化自身的数字模型。仿真技术作为创建和运行数字孪生的核心技术，是数字孪生实现数据交互与融合的基础。在此基础之上，数字孪生必需依托并集成其他新技术，与传感器共同在线以保证其保真性、实时性与闭环性。
