数字孪生已经成为企业当前面对的一大机遇，其核心在于利用虚拟副本中的分析数据对未来业务事件开展预测。这不仅能够大大降低决策难度，同时也有助于提升决策效果。
然而，如果不能解决由数字孪生带来的开发难题，那么企业就无法享受这种技术便利。本文将带大家了解构建实时数字孪生副本时可能面临的四大挑战，并尝试提出行之有效的应对策略。
一、将2D模型转换为3D模型
数字孪生依靠3D表示来提供逼真的可视化与精确的模拟效果，而其中的主要挑战集中在转换过程。从2D模型到3D模型的过渡，要求我们对空间维度、精度和视觉准确性拥有深刻的理解和把握。
但是，要如何有效应对这一挑战呢？
将CAD文件导入3D
计算机辅助设计（CAD）文件中包含丰富的空间数据，也使其成为构建精确3D模型的理想基础。目前市面上的专用软件已经能够提取这些数据并将其转换为3D格式，不仅能够保障准确性、还可大大加快转换速度。
用这种方式获得的3D模型可以无缝集成至数字孪生系统当中，从而提升其可视化与仿真能力。
应用3D点云建模
另一种方法则是利用3D点云，即三维空间中各点的集合，用以显示对象的形式和排列。我们可以扫描对象并记录对象3D模型中的各个数据点。在3D结构建立完成后，我们可以进一步完善模型，例如模拟真实场景、测试结构完整性以及制作沉浸式虚拟环境。
二、与现有生态系统相兼容
新的数字孪生方法，必然对应公司基础设施内的新平台与新技术。但问题是如此这些新元素无法与现有技术组件无缝集成，往往会大大拉高新方案的落地周期和实现成本。
面对这个问题，我们可以尝试以下几种解决思路：
与企业资源规划系统（ERP）相集成
通过与ERP相集成，我们可以保证虚拟孪生与公司现有系统之间顺利实现数据共享，从而确保数字孪生收集和分析的信息能够自动反映在ERP系统当中，反之亦然。
借助这股信息流，我们的数字孪生就能轻松与其他业务流程配合起效，最终节约数字孪生实现所需要的时间和资源。此外，这种方式还能保证整个公司内的数据统一性与一致性，凭借可靠信息支撑起坚定稳定的管理决策。
三、数据结构与数据质量
这一挑战的核心，在于现场数据往往并不遵循统一标准，而且可供使用的数据往往质量较差。这是因为不同供应商的数据集成平台在显示信息时，大多采取不同的标准和方法。此外，缺乏通用数据库也会给转换过程带来额外的复杂性。
我们的解决思路如下：
数据提取与转换
这一过程的实质，就是先从外部来源提取数据，再将其转换成具有适当结构/格式的存储结果。第一步往往非常耗时，因此为了尽可能缩短整个过程，我们通常会将数据提取与转换同步进行。
这种方法优化了将数据整合进分析模型的过程，有助于以更易访问的形式呈现信息内容，确保数字孪生模型能够轻松读取已经收集到的数据。
四、数字孪生的可扩展性
扩展规模的核心，是在扩大项目的同时保证不影响其效率和功能。也就是说，我们需要考虑随用户和数据量的扩大，系统负载会出现怎样的变化；同时关注资源管理与优化，确保在不断扩大的规模之下维持理想的性能与可靠性。
我们可以考虑以下解决办法：
将数字孪生部署在云端
在云环境中部署数字孪生应用，可以提供更灵活且易用的软硬件资源，从而促进数字孪生的后续扩展。云环境最大的优势，就在于根据负载变化而灵活增加/减少算力容量与存储空间的能力。
在部署到位之后，数字孪生系统将快速响应用户与数据量的变化，帮助我们摆脱自主维护硬件的时间与资金投入。此外，云服务还提供自动化资源监控与管理工具，确保负载增加时系统仍可稳定运行。
在探究数字孪生对于业务决策的现实助益时，企业应当始终牢记一点：
只有采用正确的开发方法，才有可能享受数字孪生带来的便利。而一旦忽略了数据管理等现实因素，则极有可能引发流量信息过时、数字孪生副本与真实场景不同步等风险。只有解决了前文提出的一系列挑战，我们方可确保数字孪生项目运行在正确轨道之上，并最大限度发挥其潜在优势。
