數字孿生技術在制造業中的快速發展和應用，不僅改變了制造企業的傳統生產模式，也促進了企業管理模式和組織形態的重構。
數字孿生技術在制造業的發展和應用中主要體現了以下特點:
壹個是模擬鏡像。
在產品，甚至生產線和工廠正式制造建造之前，可以對實體進行數字化設計、模擬和仿真，輸出3D和全息圖像形式的設計圖和制造手冊。仿真分析過程形成了完整的產品數字化虛擬文件，不僅包括產品的結構和功能，還包括材料、工藝和流程。它是制造材料、制造過程、制造結果三位壹體的數字化信息集成，不僅可以描述和記錄制造狀態，還可以追溯質量問題的源頭，比如某個電容器是在哪個電路板上使用的，還可以實現場景再現，比如模擬微型渦噴發動機的生產工藝規範是否科學，運行效果是否達標。
二是動態映射。
傳統的數字化制造技術主要停留在仿真和鏡像階段，沒有實現制造過程中和投入使用後實體與虛擬體之間的數據交互。隨著物聯網技術的深入，通過實時智能感知和監控，我們可以捕捉到制造實體變化的動態信息，並及時反饋給孿生虛擬體進行記錄和修正。通過計算和驗證，降低風險和誤差，通過動態調整和虛實同步，實現產品在整個生命周期內的相互結對* * *成長。
第三是質量預測。
通過產品全生命周期大數據積累、機器深度自學習等技術的應用，及時發現制造和使用環節的錯誤和痛點，並在孿生虛擬體上進行調整和驗證，有效評估和提升產品質量管理水平，降低企業的R&D成本和生產成本。
同樣，數字孿生技術在助力制造企業數字化轉型升級的過程中，也極大地改變和影響了企業質量管理的業務領域:
基於物聯網技術，實現全互聯的產品開發制造生態系統，使人、產品、機器及相關系統實現質量信息的無障礙流通；
物聯網設備、芯片、信息流和人工智能嵌入傳統產品硬件，極大地完善了產品的功能，對產品質量、可靠性和風險管理提出了挑戰。
除了傳統的質量管理方法之外，還有很多高科技的方法，比如雲計算、深度學習、人工智能、VR/AR等投入實際使用。雖然它們具有強大的功能，但它們被誤用和濫用的風險很高。
在制造過程中，高性能設備、儀器和部件增加，產生了新的能力和新的問題。例如，精確快速的3D掃描儀可以快速生成工件的精確計算機圖像模型，可以取代傳統的點測量進行質量管理，但同時，也需要制定出“基於圖像的質量管理流程”…
基於質量管理業務領域的上述變化和影響，也給企業的質量管理帶來了不同的變化:
1.未來是個性化定制和服務的柔性生產時代。企業質量管理的重點不再是質量缺陷和故障的控制，而是顧客價值的持續感知、滿意和提升；
2.物聯網、大數據、雲計算、人工智能等數字化雙生使能技術的應用，實現了產品生命周期各階段信息的高效互聯，同時也促使企業質量經理隊伍向it部門、數據分析師、工業互聯網平臺經理等拓展。
3.在定制化的生產服務下，產品質量更多體現在為終端消費者創造價值。數字化雙工廠讓客戶參與到產品研發、設計、生產的全過程，產品設計創新從以企業為中心轉變為以用戶為中心。通過數字孿生平臺，越來越多的消費者參與產品創新，改變了傳統的品質需求模式；
4、企業質量管理人員的觀念、能力和方法也將發生變化:
能夠快速、高質量地處理海量客戶信息；
提高和滿足顧客感知價值的能力；
數據質量和數據校準能力；
嵌入式系統的質量管理能力；
預測質量控制和設備維護能力；
風險控制系統的控制能力；
…
新壹代信息技術和數字技術的快速發展，使得數字雙胞胎成為可能，也使得產品質量追溯、質量監控、質量預警、質量修復更加及時、準確、有效，實現了從物理跟蹤到虛擬鏡像的歷史性跨越，必將為企業的產品質量評價或“客戶價值感知”帶來顛覆性的突破。個人認為，在數字化孿生制造的新業態下，企業質量管理的未來重點將如下:
壹、質量管理戰略和規劃
在未來，質量管理將不再是減少錯誤，而是如何為客戶創造價值。面對未來個性化需求的發展趨勢，企業質量戰略的核心是構建數字化雙質量平臺，實現企業質量管理的平臺化。數字孿生技術的應用不僅會降低成本，還會導致市場競爭日益激烈，產品同質化進壹步加劇，馬太效應進壹步放大。在這種情況下，企業質量戰略和規劃應該先行壹步，通過優質口碑抓住機遇，逐步構建產業質量管理生態鏈，集合生態鏈智慧，打造企業質量競爭優勢。
二、產品技術和質量標準體系建設
產品技術和質量標準體系是企業選擇質量管理工具和方法的參考，也是壹切質量管理工作的目標方向。特別是數字孿生技術的應用，給產品的全生命周期管理帶來了顛覆性的變化，企業需要基於數字孿生制造技術的應用特點，構建壹個適合並滿足企業質量管理需求的標準體系。
第三，交互和協作的數據建模和質量控制
在產品開發、采購、制造、質量管理和交付的鏈條中，每個鏈條的數據交互和協作都會帶來大量的挑戰。它直接影響最終產品的質量和產品生命周期質量管理的效率。
隨著數字孿生、增材制造等新技術的加入，數據類型更加豐富，數據容量呈幾何級數增長，數據交互的時效性更高，數據價值和應用分析工具更加先進，同時也帶來了更新數據標準和工具的質量控制要求。以增材制造為例，R&D和制造過程中的產品數據往往以G計算；由於傳感器、機器視覺、人工智能和數字雙胞胎的應用，數據傳輸過程也從傳統的單向低速控制指令轉變為控制指令和過程檢測數據的雙向高速傳輸；生產過程中積累的大量數據，除了產品質量保證外，還將在其生命周期內的可靠性管理、預測性維修等領域發揮重要作用。
建立與數字雙胞胎和增材制造相關的數據建模、交互協同控制等標準，已成為ISO等國際標準化組織和我國“十四五”數字制造的核心研究課題。
4.關鍵過程鏈質量波動的仿真建模與分析
在經濟全球化和加快企業數字化轉型升級的背景下，市場競爭已經從企業間的競爭轉變為基於關鍵流程鏈的產品質量競爭。企業對關鍵過程鏈關註的焦點已經從傳統的產品優化和成本優化擴展到質量保證、正向設計過程和風險控制。關鍵工序鏈的任何質量波動都可能給企業帶來巨大的經濟損失和市場風險。因此，建立關鍵工序鏈的質量波動模型，預測和控制可能出現的質量波動及其影響範圍，是數字化雙制造新業態下產品質量管理的重要內容。
五、企業產品創新質量的精確控制
基於數字雙胞胎在整個產品生命周期的數據應用，可以幫助企業精準鎖定用戶，表達用戶需求，然後根據用戶需求創新出壹款新產品，通過數字雙胞胎平臺模擬測試生產出來，讓消費者體驗和價值感知，大大縮短產品開發周期，實現產品的精準上市。這也是壹種新的商業模式:在數字世界中模擬和優化企業的生產流程，降低成本，提高效率。
不及物動詞產品使用過程中的預見性維護質量管理
基於產品使用過程中大數據AI模型、機理模型和故障知識庫的深度融合，構建產品使用過程雙平臺，使企業售後人員能夠準確識別產品售後故障部位、故障模式、故障原因、故障等級和改進措施，並自動生成詳細的售後診斷報告。
以上是基於個人理解的簡單思考。歡迎交流指正！