传统的单机设备制造流程为：方案布局→机械设计→程序/电气/软件设计→现场调试→交付使用。
数字孪生的应用：在设计阶段创建一个数字化的虚拟样机，将机械、程序、电气、软件进行同步设计，在虚拟环境中验证制造过程。发现问题后只需要在模型中进行修正即可，比如机械手发生干涉时，改变爪手的外形、输送带的位置、工作台的高度等，然后再次执行仿真，确保机构能正确执行任务。在虚拟调试完成后，使虚拟样机完整地映射到实际设备中，提高现场调试效率，缩短研发周期。
可以集合分析设备的设计、制造和运行的数据，并将其注入全新的设备设计模型中，使设计不断迭代优化。有了数字孪生，在前期就可以识别异常功能，从而在没有生产的时候，就以消除设备缺陷，提高质量。
产线设计中最难也是最耗费时间的是验证阶段，因为一个产品的生产由多个工序构成，每个工序输送系统的速度、加速度、间距等参数必须在负载下进行验证，验证其是否可行，而这个过程在传统意义上来说，需要实际物理装置装配好以后才能进行，利用生产线的数字孪生技术进行验证，模拟整个工艺流程，所有的机台协作之间是否按照原来设计的动作进行，通过将物理产线在数字空间进行复制，可以提前对安装、测试的工艺进行仿真。
光是听起来，这工作难度就已经大幅度降低了啊，但我还是要露两手图😼，给大伙看看这数字孪生在智慧工厂中实际都有哪些应用。
数字孪生的发动机动画效果，运用 2D、3D 渲染引擎，清晰展示了设备部件的拆分，组装、施工全过程。依托Hightopo图形组件和界面设计，对数据面板实现了数据动态加载效果，将各个图表数据形成直观对比。将实体设备的实时工况数据、历史故障、维修数据，与故障诊断知识库相连，对实体设备展开实时故障检测、判断、定位追踪。低代码完全贯穿全产业链做数字孪生产品，依托工业互联网平台实现装备的预测性维护与健康管理。
针对行业运营、政企决策需求可通过多维度数据面板展示产线整体的主要数据，基于用户数据建设运行成果，将枯燥、分散的数据进行图形化、可视化化。展示各线体的设备综合效率（Overall Equipment Effectiveness，OEE）、时间利用率、性能利用率、产量完成度、直通率、设备使用率、不良率、物联连接率等。直观监测产线设备状态、生产质量、库存信息等，提高工厂运作决策效率。通过对接数据接口实现三维场景里重点设备业务数据可视化，在页面中展示重点关注设备状态，利用不同颜色的设备数值、图标代表不同的设备状态。
智能预警分析功能的设置，一旦设备数据超过既定阈值并且历史数据进行分析研判，将在三维场景内对设备进行标红闪烁以呈现告警状态。由常规的人工巡检转换为智能巡检，及时了解设备的健康状态，降低了工厂运作人工成本。
有着与图纸按钮的功能交互，如选矿漫游（选矿工艺流程）、全场漫游（场景绕场查看）、浓密机和球磨机的启停动画演示、六种选矿设备的单独查看。选矿工艺动画过程，从矿石破碎到筛分再到磨矿、分级等一系列作业的漫游动画，拉近视角近距离感受选矿的每一步作业。
完美模拟了汽车生产车间，再现了汽车生产线制造过程，通过可视化模型的建立，人们可以发挥出丰富的想象力，从而可以将一些抽象的事物以直观的形状表示出来，便于人们的理解；也可以实现将庞大的生产线设备变成可随身携带的视频内容，满足了随时随地展示生产线的要求，使生产线的演示说明更加简便，完善企业的信息化水平，降低汽车生产制造企业运营的成本。
数字孪生汽车装配车间生产：
1、工序详细调度：通过基于有限资源能力的作业排序和调度来优化车间性能；
2、资源分配和状态管理：指导劳动者、机器、工具和物料如何协调的进行生产，并跟踪其现在的工作状态和刚刚完工情况。
3、产品跟踪和产品清单管理：通过监视工件在任意时刻的位置和状态来获取每一个产品的历史记录，该记录向用户提供产品组及每个最终产品使用情况的可追溯性。
4、过程管理：基于计划和实际产品制造活动来指导工厂的工作流程。
5、质量管理：根据工程目标来实时记录，跟踪和分析产品加工过程的质量，以保证产品的质量控制和确定生产中需要注意的问题。
（一） 数字孪生推动接入工业互联网的设备运行管理
一是助力设备监测：基于物理设备状态、功能、历史数据，在数字世界进行物理设备的完整复制，实现设备部件运行情况实时监测；二是助力设备诊断：通过对设备运行数据进行采集，结合故障诊断模型、智能分析，可预测设备故障问题趋势，帮助企业及时发现和排除设备故障，提升设备有效作业率；三是助力设备运维：通过分析数字孪生体内性能参数，预判生产设备及零部件劣化点、劣化时间及劣化趋势，并给予分析的结果，依据分析结果提前对设备提供维护服务，避免设备非计划停机带来损失。
（二） 数字孪生推动企业工业制造流程优化
在产品研发设计阶段，利用数字孪生可使工程师在虚拟空间中观察产品在研发、测试、验证过程中内外部变化成为可能，提高了设计准确性，缩短了研发周期，降低了研发成本；在产品生产制造阶段，通过数字孪生建立生产环境的高写实模拟版本，构建高可靠虚拟生产线，实现设备诊断、生产过程仿真、数字化产线、关键指标监控和过程能力评估，找出最优生产计划和最优生产方案，降低生产成本和提高交付速度。
（三） 数字孪生助力工业产业协同发展
一是推动网络化协同制造发展。基于数字孪生技术模拟供应链业务及流程，通过实时动态的数据采集、智能分享、上下游联动，实现数据驱动的供应链各环节优化决策和控制支持。二是促进个性化定制。通过建立顾客、需求、产品研发设计、生产和销售等产品全生命周期的数字孪生体，基于各阶段数字模型整合，实现基于用户个性化的产品准确设计、快速生产、精准营销，降低了定制成本，实现更敏捷和柔性的商业模式。三是创新服务化延伸。通过数字孪生技术可实现对物理实体的模拟、分析和预测，并利用从物理实体获取的数据创新应用，催生基于数据驱动的运营、咨询、互联网金融等新的商业模式。
（四） 数字孪生保障工业互联网安全
一是实现工业网络数字孪生体和攻击验证方法，结合数字孪生技术对网络安全性进行反复的测试、验证，指导企业调整网络架构和部署，建立起全局性、按需化的安全防御体系；二是实现工业互联网安全态势智能感知，基于数字孪生技术对物理实体的实时连接、实时监控与控制，汇聚安全数据，实现安全态势的智能预测及威胁分析；三是实现工业互联网主动防御，通过数字孪生技术对工业互联网网络安全攻击欺骗高仿真模拟，构建具有高交互能力攻击欺骗网络的主动防御能力。
例如，通过数字3D模型，我们可以看到汽车在运行过程中发动机内部的每一个零部件、线路、各种接头的每一次变化，从而大幅降低产品的验证工作和工期成本。
而通过老子云模型轻量化处理技术和可视化展示框架，可以实现工厂、设备、生产线的3D仿真应用和可视化，并将设备的数据、图表信息融入其中进行完整展示，轻松模拟使用场景和作业动态，让用户在PC端、手机端就能随时随地观看和测试设备。本回答被提问者采纳