成功的企业有赖于他们的领导团队对组织中发生的一切有一个全方位的看法。在实践中，这通常不会发生。大多数企业是一个由实体和业务单位组成的纠结的组合。它们之间的关系很复杂，而且经常被掩盖。对于管理层来说，要想对正在发生的事情有一个全面的了解几乎是不可能的。因此，决策经常是基于团队领导的意见，而不是整个企业正在发生的事情的大局。

这个问题的答案在于数字孪生，这是一种新的技术模式，今天已经显示出动态增长。根据ResearchAndMarkets市场研究公司的一份报告。"全球数字孪生市场规模在2020年为32.1亿美元，到2030年将可能达到1845亿美元，在2020年和2030年之间见证了50%的年复合增长率。"

最终使数字孪生如此引人注目的是其多功能性。它们可以为许多部门和职能部门带来好处--从最细微的运营问题到推动业务发展的核心战略决策。在多个市场中，随着时间的推移，对这种多功能性的欣赏和理解正在扩大，而数字孪生现在是第四次工业革命（工业4.0）的一个关键组成部分。

我们看到从能源和电力到运输，从自动化到航空航天和国防等多个行业的使用案例。有越来越多雄心勃勃和突破边界的例子，例如在新兴的智能城市，数字孪生对于复杂的、相互连接的资产生态系统的自动化过程是必要的。工程、制造和体育领域也在探索数字孪生，项目包括体育场馆、3D打印的基础设施，甚至是人脑。

当单独使用时，数字孪生的好处通常是更多的操作性质。企业通常会创建一个设备或机器的数字孪生，这可以带来令人信服的见解，例如，简化库存管理流程或提高机器产出的效率或质量的方法。这本身就可以通过支持业务生产力和连续性来帮助减少业务风险。

正是在这一点上，企业内部的高级领导层可以开始更加战略性地使用数字孪生，深入了解整个企业的运作方式，了解瓶颈以及其他薄弱环节和弱点所在。掌握了这些情报，企业决策者可以开始实验，模拟整个企业的潜在变化，以确定挑战或障碍，评估潜在成本并采取纠正措施。这可以帮助减轻风险--特别是在重大变革时期，否则会大大增加技术债务水平。

数字孪生和这种模拟之间的界限现在越来越模糊了。我们看到数字孪生被用作完整的虚拟环境，允许用户模拟未来可能发生的情况。他们可能在历史数据上使用机器学习的方法来预测未来的故障，磨练产品设计或更好地理解整个供应链的复杂互动。

逐个部门对业务进行建模

再往上走，组织通常也可以使用数字孪生体来重组其业务的一部分。虽然重点经常放在员工、对业务的影响和对客户的影响等方面，但在部门间层面对业务的影响却不太被理解，对业务流程的影响也是如此。

对一个部门进行建模，可以照亮这些相互依存的关系--例如，强调付款条件的改变不仅会影响到采购团队，还会影响到法律甚至生产等部门，这些部门可能会被新的付款方式间接打乱。

简而言之，通过对每个受影响的部门及其相互联系进行建模，决策者可以看到哪些部门受到变化的影响，并了解整个企业的整体影响。然后，管理者可以对一系列的解决方案进行建模，看看哪种方案对整个企业的负面影响最小，同时还能达到预期的效果。

我相信，数字孪生的这类应用，如果联系在一起并结合使用，最终将代表该技术的发展方向。最初可能是帮助了解和提高仓库或工厂车间的特定机器的性能的方法，现在是一个完全连接的模型，当汇总时，可以为今天整个企业的监控和优化提供重要信息。

使用网络化的数字孪生体进行模拟

仅仅一个数字孪生技术的实例就能在改善产品管理或流程的方式方面带来显著的好处。然而，通过建立一个更广泛的数字孪生体网络，这些好处可以成倍增加。这种网络不是简单地反映一台机器或一个系统，而是可以用来代表更复杂的过程和工作流程甚至整个组织。