在复杂环境中的工程产品族设计和优化是当今面向智能制造的工业转型的主要瓶颈。数字孪生（DT）作为网络物理系统（CPS）的核心部分，可以通过远程监测和控制、高保真度的仿真和数据驱动的方式来进行决策，从而增强工程产品全生命周期管理。
如果，我们可以实现数字孪生，检测人员即可通过对“数字孪生体”的数据反馈，即可判断现实实体设备的情况，完成排查检修的目的。甚至在这个过程，都不需要停工，轻松完成。
从系统控制的角度来看，自动化程度较高的制造系统普遍存在柔性差的缺点。特别是对于用户需要的定制产品，传统的自动化制造系统由于不能及时集成信息、设备和服务，难以实现大规模生产效率的定制生产。在工业4.0智能制造蓝图中，制造工厂必须具有高度柔性，并允许生产顺序的多种变化，以面对新的个性化定制产品需求。
很多概念，虽然有多种不同的定义和解释，但大致的区别都在于要么看问题的角度和侧重点不同，要么解释的详细程度不同，要么文字表述方式不同，而概念本身所指向的事物主体却是确定的。像数字孪生这样，不同的定义指向不同的主体，却很少见。
数据驱动（Data-Driven）和基于物理模型（Physics-Based Models）是两个领域，因此融合它们的难度不小，这也是国内一些加工专家“看不起”人工智能驱动制造的提法，毕竟两个领域有模型上的差异。
我们建筑物的数字孪生虚拟表示形式并不新鲜，但与AI技术相关联，它们可以检查多种设置组合并通过分析从各种来源获得的数据来预测不同的结果。他们可以运行旨在最大化建筑和用户效率的仿真方案。然后可以实时演示这些场景，优化建筑物的运行，并在首选的预定环境下将用户定向到正确的空间。
