生产制造环节是数字孪生技术的一个重要应用场景。当前个性化、多元化的市场消费需求成为主流，制造业正面对日益激烈的市场竞争，面临着巨大的时间、成本、质量、产品差异化等方面的压力。企业难以适应市场环境的突变，例如受此次受疫情的影响，如何利用技术手段迅速实现复工复产，是每个制造企业需要面对的问题。
除此以外，企业还面临着很多棘手的问题需要解决，例如新产品研发和生产周期过长，无法实现从“以产定销”到“按需生产”模式转变；企业投入大量的人力物力财力进行产品创新，却无法准确评估新产品是否可以在现有的制造条件下进行生产，因为新设计的产品必然要求新的工艺、新的工装甚至新的设备、新的生产线，如果在产品创新设计之初不仔细评估新产品的可制造性，则必然带来巨大的隐患。
而搭建基于数字孪生技术的数字化工厂是解决这些问题的更佳途径，通过依托产品整个周期的真实相关数据，在虚拟环境中对生产全过程进行仿真、优化及重构。通过创建虚拟模型来模拟生产过程，并且这些虚拟模型可以为物理工厂车间里所有连接的机器、工具和设备进行数字操作。这就可以使企业能够快速配置生产系统，以更大限度地提高效率，提高资产利用率，防止停机，具备一定的灵活性。
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数字模型设计：使用CAD工具开发出满足技术规格的产品虚拟原型，精确的记录产品的各种物理参数，以可视化的方式展示出来，并通过一系列的验证手段来检验设计的精准程度；
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模拟和仿真：通过一系列可重复、可变参数、可加速的仿真实验，来验证产品在不同外部环境下的性能和表现，在设计阶段就验证产品的适应性。
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生产过程仿真：在产品生产之前，就可以通过虚拟生产的方式来模拟在不同产品、不同参数、不同外部条件下的生产过程，实现对产能、效率以及可能出现的生产瓶颈等问题的提前预判，加速新产品导入的过程；
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数字化产线：将生产阶段的各种要素，如原材料、设备、工艺配方和工序要求，通过数字化的手段集成在一个紧密协作的生产过程中，并根据既定的规则，自动的完成在不同条件组合下的操作，实现自动化的生产过程；同时记录生产过程中的各类数据，为后续的分析和优化提供依据。
随着物联网技术的成熟和传感器成本的下降，很多工业产品，从大型装备到消费级产品，都使用了大量的传感器来采集产品运行阶段的环境和工作状态，并通过数据分析和优化来避免产品的故障，改善用户对产品的使用体验。这个阶段的数字孪生，可以实现如下的功能：
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优化客户的生产指标：对于很多需要依赖工业装备来实现生产的工业客户，工业装备参数设置的合理性以及在不同生产条件下的适应性，往往决定了客户产品的质量和交付周期。而工业装备厂商可以通过海量采集的数据，构建起针对不同应用场景、不同生产过程的经验模型，帮助其客户优化参数配置，以改善客户的产品质量和生产效率。
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产品使用反馈：通过采集智能工业产品的实时运行数据，工业产品制造商可以洞悉客户对产品的真实需求，不仅能够帮助客户加速对新产品的导入周期、避免产品错误使用导致的故障、提高产品参数配置的准确性，更能够精确的把握客户的需求，避免研发决策失误。
1、更便捷，更适合创新
数字孪生通过设计工具、仿真工具、物联网、虚拟现实等各种数字化的手段，将物理设备的各种属性映射到虚拟空间中，形成可拆解、可复制、可转移、可修改、可删除、可重复操作的数字镜像，这极大地加速了操作人员对物理实体的了解，可以让很多原来由于物理条件限制、必须依赖于真实的物理实体而无法完成的操作，如模拟仿真、批量复制、虚拟装配等，成为触手可及的工具，更能激发人们去探索新的途径来优化设计、制造和服务。
2、更全面的分析和预测能力
现有的产品生命周期管理，很少能够实现精准的预测，因此往往无法对隐藏在表象下的问题提前进行预判。而数字孪生可以结合物联网的数据采集、大数据的处理和人工智能的建模分析，实现对当前状态的评估、对过去发生问题的诊断，以及对未来趋势的预测，并给予分析的结果，模拟各种可能性，提供更全面的决策支持。
3、经验的数字化
在传统的工业设计、制造和服务领域，经验往往是一种模糊而很难把握的形态，很难将其作为精准判决的依据。而数字孪生的一大关键进步，是可以通过数字化的手段，将原先无法保存的专家经验进行数字化，并提供了保存、复制、修改和转移的能力。例如，针对大型设备运行过程中出现的各种故障特征，可以将传感器的历史数据通过机器学习训练出针对不同故障现象的数字化特征模型，并结合专家处理的记录，将其形成未来对设备故障状态进行精准判决的依据，并可针对不同的新形态的故障进行特征库的丰富和更新，最终形成自治化的智能诊断和判决。