數字孿生已經成為企業當前面對的一大機遇，其核心在于利用虛擬副本中的分析數據對未來業務事件開展預測。這不僅能夠大大降低決策難度，同時也有助于提升決策效果。

然而，如果不能解決由數字孿生帶來的開發難題，那么企業就無法享受這種技術便利。本文將帶大家了解構建實時數字孿生副本時可能面臨的四大挑戰，并嘗試提出行之有效的應對策略。

一、將2D模型轉換為3D模型

數字孿生依靠3D表示來提供逼真的可視化與精確的模擬效果，而其中的主要挑戰集中在轉換過程。從2D模型到3D模型的過渡，要求我們對空間維度、精度和視覺準確性擁有深刻的理解和把握。

但是，要如何有效應對這一挑戰呢？

將CAD文件導入3D

計算機輔助設計（CAD）文件中包含豐富的空間數據，也使其成為構建精確3D模型的理想基礎。目前市面上的專用軟件已經能夠提取這些數據并將其轉換為3D格式，不僅能夠保障準確性、還可大大加快轉換速度。

用這種方式獲得的3D模型可以無縫集成至數字孿生系統當中，從而提升其可視化與仿真能力。

應用3D點云建模

另一種方法則是利用3D點云，即三維空間中各點的集合，用以顯示對象的形式和排列。我們可以掃描對象并記錄對象3D模型中的各個數據點。在3D結構建立完成后，我們可以進一步完善模型，例如模擬真實場景、測試結構完整性以及制作沉浸式虛擬環境。

二、與現有生態系統相兼容

新的數字孿生方法，必然對應公司基礎設施內的新平臺與新技術。但問題是如此這些新元素無法與現有技術組件無縫集成，往往會大大拉高新方案的落地周期和實現成本。

面對這個問題，我們可以嘗試以下幾種解決思路：

與企業資源規劃系統（ERP）相集成

通過與ERP相集成，我們可以保證虛擬孿生與公司現有系統之間順利實現數據共享，從而確保數字孿生收集和分析的信息能夠自動反映在ERP系統當中，反之亦然。

借助這股信息流，我們的數字孿生就能輕松與其他業務流程配合起效，最終節約數字孿生實現所需要的時間和資源。此外，這種方式還能保證整個公司內的數據統一性與一致性，憑借可靠信息支撐起堅定穩定的管理決策。

三、數據結構與數據質量

這一挑戰的核心，在于現場數據往往并不遵循統一標準，而且可供使用的數據往往質量較差。這是因為不同供應商的數據集成平臺在顯示信息時，大多采取不同的標準和方法。此外，缺乏通用數據庫也會給轉換過程帶來額外的復雜性。

我們的解決思路如下：

數據提取與轉換

這一過程的實質，就是先從外部來源提取數據，再將其轉換成具有適當結構/格式的存儲結果。第一步往往非常耗時，因此為了盡可能縮短整個過程，我們通常會將數據提取與轉換同步進行。

這種方法優化了將數據整合進分析模型的過程，有助于以更易訪問的形式呈現信息內容，確保數字孿生模型能夠輕松讀取已經收集到的數據。

四、數字孿生的可擴展性

擴展規模的核心，是在擴大項目的同時保證不影響其效率和功能。也就是說，我們需要考慮隨用戶和數據量的擴大，系統負載會出現怎樣的變化；同時關注資源管理與優化，確保在不斷擴大的規模之下維持理想的性能與可靠性。

我們可以考慮以下解決辦法：

將數字孿生部署在云端

在云環境中部署數字孿生應用，可以提供更靈活且易用的軟硬件資源，從而促進數字孿生的后續擴展。云環境最大的優勢，就在于根據負載變化而靈活增加/減少算力容量與存儲空間的能力。

在部署到位之后，數字孿生系統將快速響應用戶與數據量的變化，幫助我們擺脫自主維護硬件的時間與資金投入。此外，云服務還提供自動化資源監控與管理工具，確保負載增加時系統仍可穩定運行。

在探究數字孿生對于業務決策的現實助益時，企業應當始終牢記一點：

只有采用正確的開發方法，才有可能享受數字孿生帶來的便利。而一旦忽略了數據管理等現實因素，則極有可能引發流量信息過時、數字孿生副本與真實場景不同步等風險。只有解決了前文提出的一系列挑戰，我們方可確保數字孿生項目運行在正確軌道之上，并最大限度發揮其潛在優勢。