改变行业运营方式的数字孪生应用场景
“数字孪生”是一种通过让现实空间（物理空间）和数字空间（网络空间）相互合作来创造新价值的方法，正受到人们的关注。该技术通过获取现实空间的数据并在数字空间中高精度地再现，可以预估和模拟现实空间中将要发生的事情。在此对如何应用数字孪生以及会带来怎样的效果进行解说。
有望应用于多个领域的数字孪生
引入数字孪生的一个知名事例是在日本国内一家空调制造商的工厂中的应用。该公司在工厂引入了具有数字孪生功能的生产管理系统，在生产线上实现了“不停工工厂”。通过传感器和摄像头从生产设备获取信息并在数字虚拟空间中再现生产工序，减少了工序的停机时间等并产生了减少成本的效果。
数字孪生的应用并不局限于制造业，城市和建筑物的数字孪生化也在不断推进。通过从建筑物等的数据和图像中识别出的人员和机器人等的数据构建数字孪生，可以实现交付自动化和AR（增强现实）导航等。还有可能应用于人流分析和灾害应对等，并且有望扩展到整个城市。
而且，人们还努力在规模更大的领域，例如，海洋生态系统推进数字孪生化。其想法是利用摄像头和传感器将海里的状况数字化，从而促使海里的藻类等吸收碳，并保护生物多样性。
如上所述，数字孪生的用途多种多样。数字孪生有望为从家庭到商业现场、城市和自然环境提供新的价值。
将现实世界在网络世界中可视化并进行分析和预估
在此对数字孪生进行简单的回顾。数字孪生是一种在数字空间中高精度再现现实空间状况的技术。基于通过多种传感器和摄像头等获取的数据，它可以在数字空间中表现现实空间。数字孪生中的“孪生”是指现实空间与数字空间的双胞胎。
只要适当地获取数据，数字空间中的“双胞胎中的一个”就应该与在现实空间中成为一对的“双胞胎中的另一个”表现出同样的行为。因此，这种想法就是通过使用数字空间中的“双胞胎中的一个”进行多种分析和预估，就有可能进行现实空间的分析和预估。通过这种方法，使应对现实空间中难以验证的问题、对超越时间的未来进行预估、远距离体验现实空间等有可能通过利用数字空间来实现。
利用从现实空间实时收集信息的数字孪生，人们能够在数字空间中实时综合掌握现实空间的状况。虽然通过设备上的传感器等也能实时掌握状况，但这只能掌握单台设备的状况。要想准确、实时掌握系统整体、工厂整体等的状况，实现对故障进行更恰当的应对等，构建数字孪生能提供强有力的帮助。
而且，在数字空间中，还可以使用利用了AI（人工智能）等技术的深度分析功能。通过对现实空间中发生的事件进行分析并预估将来会发生什么情况，可以提前制定适当的修复计划。这样就有可能超越时间进行应对。
由于数字孪生在数字空间中再现现实空间，因此可以消除现实空间中不可避免的场所限制。例如，在需要经验丰富的技术人员提供专业知识的作业或培训研修等当中，远离现场的经验丰富的技术人员可以利用数字孪生进行远程指导。通过使用AR（增强现实）等的用户界面，可以在数字空间中再现现场的状况，并从远程位置对现场的员工等进行适当的指导。
在制造业中引入得越来越多的数字孪生
预计数字孪生将得到普遍的应用，尤其是在工业领域的应用位居前列。为了将城市和自然环境等宏大的现实空间进行高清晰度数字孪生化，需要多种类型的详细数据。另一方面，与城市和自然环境相比，工厂等特定用途的封闭空间更容易进行高清晰度数字孪生化。通过多种传感器从工厂的生产设备实时获取数据并对来自摄像头的视频信息进行分析以对生产现场的状况和机器人的移动状况等进行可视化，可以获得与业务直接相关的效果。生产线停工造成的损失对于制造业来说是很大的，因此减少停机时间可以直接带来成本效益。
从掌握现状再进一步，通过数字孪生化还可以帮助优化生产流程并改进效率。修改现实世界的生产线以验证流程优化并非易事。但是，如果是已实现数字孪生化的生产线，就可以对生产线的变化等灵活地进行模拟。不需要修改现实空间的生产线即可模拟许多生产流程并构建优化后的流程。提高生产效率和减少成本的措施更容易实施。
在数字空间中反复测试和开发，以进行现场变革
数字孪生化的好处是能够在数字空间中尝试在现实空间中无法实现的事情。例如，为了验证汽车的碰撞安全性，目前采用用实际的车辆进行碰撞的方法进行测试，然而，如果创建了车辆的高精度数字孪生，就可以不让实际的车辆发生碰撞，而通过数字空间中的模拟来验证汽车的碰撞安全性。可能导致设备损坏的测试或验证人与设备之间的干扰等在现实世界中难以进行的测试也可以在数字空间中反复进行，以得出适当的答案。
数字孪生在设计和开发现场也非常有效。例如，在过去开发产品时，会先制作一个模型和原型，然后测试其性能，并将测试结果反馈到设计中。如果可以在数字孪生上进行这些工作，就可以在数字空间中创建多个试制机，比较它们的性能，然后只对性能较高的试制机进行试制。同时，如果可以在数字空间中优化新产品的生产线，就可以创建从设计开发到生产的有效流程。
如上所述，数字孪生具有许多可能性。另一方面，对于如何获取数据，如何设定数据的类型和精度，以及在数字空间中如何对其进行分析，需要仔细考虑。只将现有数据进行数字化可能并不足以创建满足所需性能的数字孪生。还需要注意实施所需的成本、安全使用数据所需的安防措施等。人们相信，克服这些障碍将为行业带来新的价值，并且正在朝着实用化稳步推进。