数字孪生是物理系统或流程的虚拟表示，可以进行实时监控、分析和优化。在智能制造的背景下，数字孪生可用于模拟和优化生产过程，预测和预防设备故障，提高零件生产的效率和质量[ 1 , 2 ]。数字孪生可以提供物理对象或系统的详细、准确的表示，包括其行为、性能以及与环境的交互[3]。数字孪生使用机器学习、数据分析和多物理场仿真来模拟和分析不同的工作条件和影响系统的其他因素[4]。数字孪生的创建是未来技术的关键组成部分，将对全球多个行业产生影响[5]。通过分析来自物理对象的数据，数字孪生可以提供实时反馈、监控其性能并在潜在问题发生之前识别它们[6]。数字孪生可用于通过模拟物理系统的行为并确定可以改进的领域来优化物理系统的运行。[7] .此外，在投资实际原型和资产之前，公司可以利用数字孪生来建模、预测和改进不同行业（包括汽车、绿色能源和航空）的产品和制造流程，[8]。因此，数字孪生可以帮助企业和制造流程在一系列行业和应用中做出更好的决策、降低成本并提高性能。
