数字孪生农村供水工程建设是智慧水利建设的重要内容，是推动农村供水高质量发展的必然要求。水利部等 4 部门《关于加快推进农村规模化供水工程建设的通知》要求，加快推进数字孪生供水系统建设，打造与物理工程相连的智慧化应用平台。《智慧水利建设顶层设计》要求，打造农村供水智慧管理样板，实现农村供水工程数字化管理。《全国“十四五”农村供水保障规划》提出，推动智慧供水系统建设，增强“四预”（预报、预警、预演、预案）能力。
以物理供水工程为单元、时空数据为底板、数学模型为核心、水利知识为驱动，对物理供水工程全要素和建设运行全过程进行数字映射、智能模拟、前瞻预演，与物理供水工程同步仿真运行、虚实交互、迭代优化，实现对物理供水工程的实时监控、发现问题、优化调度的新型基础设施。
三维可视化技术搭建包括数据底板、模型库、知识库、数字孪生引擎的数字孪生平台，利用三维仿真技术，对物理供水工程进行数字映射，利用模型平台和知识平台实现智慧模拟、仿真推演。建设综合调度管理、生产运营管理、供水服务管理、巡查管护等关键业务智能应用，结合实际需求持续扩展和升级完善，支持移动端应用，实现数字孪生平台和业务应用系统的协同管理和优化运营。
并结合视频融合、BIM、5G、物联网、云计算及大数据等先进技术，围绕水质达标、安全生产、高效节能等生产、运营和管理目标，搭建了集水处理厂区建筑及生产设备、管线等设施的三维场景，将水厂实时运行信息、日常管理信息进行智慧管控，确保其科学、高效、安全、智慧运行。通过 3D 的高仿真模型效果，对格栅机的组装部件和拆解进行数字孪生，融合智能传感器，2D 面板可显示格栅机运行功率、液位及状态。
方便运营人员定期进行巡视检查，观察粗格栅前后的液位差是否符合设计值，检查设定的运行时间内有无正常运行。防止液位过低、过栅流速过快导致大型漂浮物撞击栅条和刮渣设备，造成粗格栅的损毁。
河流分支则运用更加简化的线条予以展现，再选用不同颜色标明泵站、自来水厂、水处理厂、非饮用水、饮用水水源及水源保护区域位置。如此设计更容易突出业务内容，让管理达到事半功倍的效果。两侧面板用于展示采集到的实时数据统计，以供水调度数据为基础，为给水系统、排水系统、水处理系统等众多子系统提供运营数据分析、设备运转、水量管理、安全管理等业务支撑。形成感知、诊断、调度、预警、校正一体化水务管理体系，为用户打造规范化、精细化、智能化的水务运作流程。
通过对传统二维的水厂组态图进行重构设计，对再生水厂厂区内的主要工艺流程进行 2D/2.5D 可视化设计，根据业务单元“消化池系统”、“絮凝剂系统”、“外来污泥接收系统”进行分类设计，结合接入测点后监测到的实时数据，直观呈现工艺流程和工艺设备的运行状态。
当前，AI、5G、IOT、云计算、可视化、GIS、BIM 等新技术正在重构整个社会的经济结构，在商业模式重建、新的核心能力塑造过程中，越来越多旧时代延续下来的传统行业，都在积极谋求数字化、智能化转型，拥抱新时代。新一代水厂也将向高效率、高可靠、智能化的方向发展。
搭建的水处理厂智能化生产与管理系统，实现少人化/无人化以及远程管理的目标，帮助水厂实现水处理企业先进、高效的信息化管理模式，降低运营成本，提高水排放达标率，提高企业核心竞争力。
或应用结合 2.5D 轻量化设计形式，将水处理厂各个工艺段的单体进行绘制，并连接地下管网系统进行动态示意呈现，便于使用者了解到各个工艺段之间污泥、污水、生产等管道的连接关系。丰富的图形组件和界面设计，将枯燥繁琐的数据进行图形化、场景化展现。
整体设计以写实风格为主基调。满足运维人员端到端的 IT 可视性，清晰快速掌握各类设备所处位置和资产信息，精准的审视水厂全局景象。实时网页监控水处理工艺，统计分析水处理数据，提升水处理工艺效率、厂区安防水平。
水质数据可视化版块，围绕进水水质、出水水质（磷、氮、PH、SS、COD、余氯）进行协同分析和可视化图表展示，给用户以简洁、方便的使用体验。为水厂实现水质稳定达标、节能降耗的目标保驾护航。
根据各地水务管理需求，搭载智能传感器，对街道供水量、近四年内用水量等信息进行实时采集，对进/出水的瞬时、累计流量等远程监控，做到心中有尺，有的放矢地调控生产动态，进一步提升生产管理水平。
数据进行可视化展示，当发生异常情况可以即时、准确地将报警，调度中心的管理运行人员根据工艺段、设备等的报警情况进行统计和智能报警综合分析，为管理决策提供支持，实现远程掌控水厂运行情况，提高工作效率。依托Hightopo数字孪生技术打造三维场景，实时展示工艺单元、电气设备、管网等数据，形成及时发现、及时处置的业务全流程远程线上处理模式。打破传统水厂在管理过程中各系统相对孤立的固有约束，将控制系统、监控系统、运维管理系统等融为一体化平台，从而使水厂的智慧化运营、管理、服务能够更为系统完整。
首先介绍一下业内数字孪生比较流行的定义
数字孪生：是充分利用物理模型、传感器更新、运行 历史 等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。
——美国国防采办大学DAU
产品数字孪生体的主要作用之一就是映射、监控与操纵、诊断、预测。传统的制造行业，以人员经验和主观判断为依据，而且无法做到实时监测和精准判断，随着 科技 的发展，融合了各项新技术如云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的制造业，变得更加“智能化”，不仅能够实时地对产品全生命周期过程进行监测，更能通过各种传感器实时采集的数据通过计算中心计算，预测、诊断，实现在无人值守情况下的智能检测和决策，减少了故障造成的不合格率和停机等重大问题的发生，极大地解放了生产力，并提高了生产效率。
通过数字纽带技术，在产品全生命周期各阶段，将产品开发、产品制造、产品服务等各个环节数据在产品数字孪生体中进行关联映射，在此基础上以产品数字孪生体为单一产品数据源，实现产品全生命周期各阶段的高效协同，最终实现虚拟空间向物理空间的决策控制，以及数字产品到物理产品的转变。
另外，从产品质量数据积累意义来看
大数据技术的发展为产品数字孪生体的数据积累和挖掘应用做了坚实的技术铺垫，产品数字孪生体是产品全生命周期的数据中心，记录了产品从概念设计直至报废/回收的所有模型和数据，是物理产品在全生命周期的数字化档案，反映了产品在全生命周期各阶段的形成过程、状态和行为。产品数字孪生体实时记录了产品从出生到消亡的全过程，并且在产品所处的任何阶段都能够调用该阶段以前所有的模型和数据，产品在任何时刻、任何地点和任何阶段都是状态可视、行为可控、质量可追溯的。比如在产品使用阶段，产品数字孪生体在产品设计和制造阶段的所有数据和模型记录**能够为产品质量追溯、产品可靠性分析提供准确的模型和数据来源。
从这三个角度来看，数字孪生技术带来的效益远不止技术本身实现，还涉及了更加广泛的积极影响，数字孪生从产品设计、制造、维护、回收等全生命周期的作用，整合了数据流、工作流、解决了企业开发新产品通常会面临的成本、时间和风险三大问题，极大地驱动了企业进行产品创新的动力，数字孪生技术的应用，将会为缩短研发与产品制造时间，提高企业竞争力提供巨大的推动力。
自主创新国产化的 Hightopo 数据可视化能够完全贯穿全产业链做数字孪生产品，已实现 智能化、无代码、可配置 的产业数字化管理。已广泛应用于各类场景，以设计、监控类场景为主。智慧城市、工业4.0、智能驾驶行业是先进数字孪生技术使用较多的行业。为连接电力、船舶、城市管理、农业、建筑、制造、石油天然气、 健康 医疗、环境保护、航空航天领域等各行各业。
使用 Hightopo 的 2D、 3D 和 GIS 可视化技术结合倾斜摄影和数字孪生技术，搭建出各行业智慧管理的三维可视化系统。案例汇集如下：
智慧园区
工业互联网
智慧交通
数字孪生技术的一个重要应用场景——生产制造环节。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。 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最佳途径，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，以最大限度地提高效率，提高资产利用率，防止停机，具备一定的灵活性。
因此，企业在数字化工厂建设中，通过数字孪生技术能够并行完成“实物设备数字化、运动过程脚本化、系统整线集成化、控制指令下行同步化、现场信息上行并行化”，形成整线的执行引擎，实物设备与所对应的虚拟模型进行虚实互动、指令与信息同步，形成一个支持实物设备连线的车间快速设计、规划、装配与测试平台。
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、**、修改和转移的能力。较于传统的工业设计、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。
提到作为新基建的工业互联网，首先要讲的一个概念就是 “数字孪生Digital Twin” ，或者说数字双胞胎、数字映像、机器数字双胞胎。
数字孪生的概念最早由密歇根大学的Michael Grieves博士于2002年提出（最初的名称为“Conceptual Ideal for PLM”），至今有超过15年的 历史 。但直到工业互联网的出现，数字孪生才真正得到了应用。
什么是数字孪生
数字孪生的官方解释非常复杂：“数字孪生，是充分利用物理模型、传感器更新、运行 历史 等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的 全生命周期过程 。”
我们基于下面这张图片来重新解读一下数字孪生的概念：
基于该可视化界面，我们可以查看到 设备的运转状态和各种参数 ，同时可以通过该界面 对设备进行远程操控 。那么我们可以认为基于以下可视化界面初步实现了该设备数字孪生的构建。
简单来说，数字孪生就是将机器从物理世界映射到虚拟世界。那么这里面就存在了3个要素：
物理空间的实体产品、 虚拟空间的虚拟产品 、 物理空间和虚拟空间之间的数据和信息交互 。
数字化双胞胎技术是将带有三维数字模型的信息拓展到整个生命周期中的影像技术，最终实现虚拟与物理数据同步和一致，它不是让虚拟世界做现在我们已经做到的事情，而是发现潜在问题、激发创新思维、不断追求优化进步——这才是数字孪生的目标所在。
数字孪生的构建会带来什么价值
我们首先从我们的设备制造商来看一下。对于设备制造商，主要有两类设备： 厂内设备 和 厂外设备 。厂内设备主要是我们的生产设备，厂外设备主要对应我们的工业产品。
通过对厂内设备的联网，我们可以实现 生产线的智能运维 ，提升生产效率，降低运营成本。同时会带来一些商业模式的创新，比如共享工厂、产业链协同等新模式的出现。
通过对厂外设备的联网，我们可以实现 后市场的智能运营 ，提升服务质量，降低运营成本。数据的采集同时会辅助研发和营销，提升我们的产品质量和二次销售。当然，厂外设备联网也会带来一些新商业模式的突破，比如融资租赁、大数据保险、从卖产品到卖服务的转变等。
数字孪生技术是制造企业迈向工业4.0战略目标的关键技术 ，通过掌握产品信息及其生命周期过程的数字思路将所有阶段（产品创意、设计、制造规划、生产和使用）衔接起来，并连接到可以理解这些信息并对其做出反应的生产智能设备。
智能制造体系中的设备数字孪生
工业互联网的发展为我们带来了更多的选择，下面我们就 基于SaaS化的工业可视化工具——云视界 ，为大家分享一下如何构建设备的数字孪生。
以设备制造商（OEM）为例，“数字孪生”的构建步骤如下：
1、设备接 入 ：根云平台覆盖95%主流工业控制器，支持400+种工业协议，适配100%国际通用硬件接口。在厂内SCADA、MES等生产系统接入，和厂外设备控制器接入，以及哑设备接入方面均有成熟案例。
2、平台配置 ：根云平台轻松配置设备数据、报警规则，实现设备数字映射。
3、画面搭建 ：根云视界作为一款专注于工业领域企业生产、经营和政府监管的可视化工具，通过托拉拽的方式即可快速配置可视化界面。同时提供丰富的模板库、素材库和组件库，更有工业专属组件。
4、关联数据 ：根云视界深度融合根云平台IoT数据，无需任何开发，轻松实现数据配置、物模型匹配、设备动效、指令控制等。
5、一键发布 ：根云视界支持一键发布，手机、Pad、PC、大屏幕同步自适应，并可轻松集成至APP、小程序、web等各类第三方平台。
根云视界目前已服务客户150+，案例覆盖13个工业场景，37个细分行业。现工具开通 免费试用 ，可登陆云视界官网申请注册。
转载自【根云视界】~
2023年全球及中国数字孪生技术行业头部企业市场占有率及排名调研报告
据调研机构恒州诚思（YH）研究统计，2022年全球数字孪生技术市场规模约121亿元，2018-2022年年复合增长率CAGR约为 %，预计未来将持续保持平稳增长的态势，到2029年市场规模将接近281亿元，未来六年CAGR为12.6%。
全球数字孪生技术(Digital Twin Technology)主要企业有General Electric，PTC和Siemens等，前三大企业共占有大约50%的市场份额。目前北美是全球最大的市场，占有大约53%的市场份额，之后是欧洲，占有接近38%的份额。
本文调研和分析全球数字孪生技术发展现状及未来趋势，核心内容如下：
（1）全球市场数字孪生技术总体规模，按收入进行了统计分析，历史数据2018-2022年，预测数据2023至2029年。
（2）全球市场竞争格局，全球市场头部企业数字孪生技术市场占有率及排名，数据2018-2022年。
（3）中国市场竞争格局，中国市场头部企业数字孪生技术市场占有率及排名，数据2018-2022年，包括国际企业及中国本土企业。
（4）全球其他重点国家及地区数字孪生技术规模及需求结构。
（5）数字孪生技术行业产业链上游、中游及下游分析。
本文主要包括如下企业：
General Electric
PTC
Siemens
Dassault Systèmes
IBM Corporation
ANSYS
Microsoft Corporation
Oracle Corporation
Accenture (Mackevision)
SAP
AVEVA Group
本文重点关注如下国家或地区：
北美市场（美国、加拿大和墨西哥）
欧洲市场（德国、法国、英国、俄罗斯、意大利和欧洲其他国家）
亚太市场（中国、日本、韩国、印度、东南亚和澳大利亚等）
南美市场（巴西等）
中东及非洲
按产品类型拆分，包含：
系统孪生
流程孪生
资产孪生
按应用拆分，包含：
航空和国防
汽车和交通
机械制造
能源和公用事业
其他
本文正文共10章，各章节主要内容如下：
第1章：数字孪生技术定义及分类、全球及中国市场规模、行业发展机遇、挑战、趋势及政策
第2章：全球市场数字孪生技术头部企业，收入市场占有率及排名
第3章：中国市场数字孪生技术头部企业，收入市场占有率及排名
第4章：产业链、上游、中游和下游分析
第5章：全球不同产品类型数字孪生技术收入及份额等
第6章：全球不同应用数字孪生技术收入及份额等
第7章：全球主要地区/国家数字孪生技术市场规模
第8章：全球主要地区/国家数字孪生技术需求结构
第9章：全球数字孪生技术头部厂商基本情况介绍，包括公司简介、数字孪生技术产品、收入及最新动态等
第10章：报告结论
