数据工程师使用监督和无监督的机器学习算法，教化数字孪生模型了解如何优化物理系统。通过处理从连续实时监控中收集的历史数据和未标记数据，机器学习算法可以查找行为模式并发现异常，从而优化生产计划，质量改进和维护。
数字孪生体的雏形通过平台集成的可视化建模插件的方式进行呈现，它的具象化程度，完全依赖于基因数据的完整性。当基因数据越全面越完整，数字孪生体雏形的呈现将会越详细。
数字孪生依托知识机理、数字化等技术构建数字模型，利用物联网等技术将物理世界中的数据及信息转换为通用数据，并且结合AR/VR/MR/GIS等技术将物理实体在数字世界完整复现出来。
数字孪生技术是智能制造深入发展的必然阶段，是智能制造的推进抓手和运行体现。数字孪生的核心是分析推理决策，与当前制造业智能化提升的本质内涵是直接呼应的。
物联网网络中这种数字孪生的使用可能被称为“预测孪生”。除了使用真实数据，用作预测双胞胎的数字双胞胎网络还可以用于测试不同类型的数据流、增加的数据流量和许多其他情况的影响，以了解对物联网网络的影响，以及将来可能需要哪些更改。
数字孪生是在软件定义作用下，长期的要素数字化所形成的结果。此处要素泛指物理世界的各种人、机、物、数据、图文、语言、物理信息等各种实体要素。因此数字孪生是一种经过长期发展形成的数字化通用技术。
