成功的企業有賴于他們的領導團隊對組織中發生的一切有一個全方位的看法。在實踐中，這通常不會發生。大多數企業是一個由實體和業務單位組成的糾結的組合。它們之間的關系很復雜，而且經常被掩蓋。對于管理層來說，要想對正在發生的事情有一個全面的了解幾乎是不可能的。因此，決策經常是基于團隊領導的意見，而不是整個企業正在發生的事情的大局。

這個問題的答案在于數字孿生，這是一種新的技術模式，今天已經顯示出動態增長。根據ResearchAndMarkets市場研究公司的一份報告。"全球數字孿生市場規模在2020年為32.1億美元，到2030年將可能達到1845億美元，在2020年和2030年之間見證了50%的年復合增長率。"

最終使數字孿生如此引人注目的是其多功能性。它們可以為許多部門和職能部門帶來好處--從最細微的運營問題到推動業務發展的核心戰略決策。在多個市場中，隨著時間的推移，對這種多功能性的欣賞和理解正在擴大，而數字孿生現在是第四次工業革命（工業4.0）的一個關鍵組成部分。

我們看到從能源和電力到運輸，從自動化到航空航天和國防等多個行業的使用案例。有越來越多雄心勃勃和突破邊界的例子，例如在新興的智能城市，數字孿生對于復雜的、相互連接的資產生態系統的自動化過程是必要的。工程、制造和體育領域也在探索數字孿生，項目包括體育場館、3D打印的基礎設施，甚至是人腦。

當單獨使用時，數字孿生的好處通常是更多的操作性質。企業通常會創建一個設備或機器的數字孿生，這可以帶來令人信服的見解，例如，簡化庫存管理流程或提高機器產出的效率或質量的方法。這本身就可以通過支持業務生產力和連續性來幫助減少業務風險。

正是在這一點上，企業內部的高級領導層可以開始更加戰略性地使用數字孿生，深入了解整個企業的運作方式，了解瓶頸以及其他薄弱環節和弱點所在。掌握了這些情報，企業決策者可以開始實驗，模擬整個企業的潛在變化，以確定挑戰或障礙，評估潛在成本并采取糾正措施。這可以幫助減輕風險--特別是在重大變革時期，否則會大大增加技術債務水平。

數字孿生和這種模擬之間的界限現在越來越模糊了。我們看到數字孿生被用作完整的虛擬環境，允許用戶模擬未來可能發生的情況。他們可能在歷史數據上使用機器學習的方法來預測未來的故障，磨練產品設計或更好地理解整個供應鏈的復雜互動。

逐個部門對業務進行建模

再往上走，組織通常也可以使用數字孿生體來重組其業務的一部分。雖然重點經常放在員工、對業務的影響和對客戶的影響等方面，但在部門間層面對業務的影響卻不太被理解，對業務流程的影響也是如此。

對一個部門進行建模，可以照亮這些相互依存的關系--例如，強調付款條件的改變不僅會影響到采購團隊，還會影響到法律甚至生產等部門，這些部門可能會被新的付款方式間接打亂。

簡而言之，通過對每個受影響的部門及其相互聯系進行建模，決策者可以看到哪些部門受到變化的影響，并了解整個企業的整體影響。然后，管理者可以對一系列的解決方案進行建模，看看哪種方案對整個企業的負面影響最小，同時還能達到預期的效果。

我相信，數字孿生的這類應用，如果聯系在一起并結合使用，最終將代表該技術的發展方向。最初可能是幫助了解和提高倉庫或工廠車間的特定機器的性能的方法，現在是一個完全連接的模型，當匯總時，可以為今天整個企業的監控和優化提供重要信息。

使用網絡化的數字孿生體進行模擬

僅僅一個數字孿生技術的實例就能在改善產品管理或流程的方式方面帶來顯著的好處。然而，通過建立一個更廣泛的數字孿生體網絡，這些好處可以成倍增加。這種網絡不是簡單地反映一臺機器或一個系統，而是可以用來代表更復雜的過程和工作流程甚至整個組織。