我们已经进入一个新时代，数据已经成为企业获得的重要资源之一，无论是用词还是设备机器，现在的目标是收集尽可能多的数据，以便于检测趋势和对特定的情况作出反应，数字双胞胎实则上借鉴了大数据的趋势。
如果你正在管理一个机器人，那么你需要观察它的运转趋势变化，分析机器停机的早期迹象，然后执行预测性维护，以防止机器故障的发生。越来越多的企业期望看及早到问题并制定积极主动性的应对方案，在数字双胞胎的基础上，一旦有足够的数据、经验和足够的样本，就有能力转向预测性的、规范性的解决方案。
数字双胞胎不是简单的机器人或涡轮机，它就像你正在操作的实际机器一样。数字双胞胎汇集了过去运行的经验总结，以及关于物理机器运行的所有数据，可以借鉴部分经验来预测何时发生某种故障或其他不必要的事件，并且可以学习如何避免该事件。
数字化将带来更多好处
在过去，车主在到车库之前不会知晓轮胎、刹车、发动机或变速箱的情况，没法判断汽车是否需要保养。现在，汽车数字双胞胎可以给车主报告，并建议车主何时需要进行更换和维修。正如特斯拉的所有汽车都连接到云端，他们通过车辆上的传感器收集数据，再经过数据分析预测，以建立用户汽车的准确表示，并预测如果一个人执行某种行动会发生什么。
利用数据分析也可以进一步给车主操作提供合理的建议，例如根据天气预测、制造制动器磨损以及下一条曲线的走向来分析，在不使用牵引力控制的情况下，你可以在给定多少速度达到最佳行使。在未来，基于所有收集数据的分析，自动驾驶仪将能够根据情况降低速度，以防止激发汽车潜在问题而导致系统崩溃。
收集设备或产品的数据其实是一项投资，使用这些数据可以优化设备运行周期时间，可以减少停机时间和提高产量，而且这种投资可能会很快产生回报。在这个新时代，机器人能够根据以前的经验优化自己或作出正确决定，最终会达到机器人要求优化其路径或寻求在特定情况下执行特定操作的权限的效果。
数据收集是关键环节，又是一个长期过程，虽然并不知道这些数据以后能用来做什么，但可以肯定，这些数据的积累将可以为未来提供有力的参考，机器可以采用过去的经验优化生产或避免故障。
