数字孪生的实施过程是一个循环渐进的过程，他们必须以客户现场的信息化、数字化建设为基础，参考现有的业务流程以及客户需求为准则，实施的过程。

在数字孪生项目实施方案系统设计环节，主要是拆解用户需求，构建应用框架，进行全要素开发。主要包含：物理空间设计、虚实交互层设计、孪生数据构建、机理模型构建、分析/仿真/决策算法库设计、具体应用功能设计等。

1 .物理空间设计

物理空间设计也叫数字孪生建模，是根据用户现有⼯业设备的数字化状况，对传感系统进⾏综合评估后，确定传感系统和执⾏系统的改进⽅案，进⾏传感系统的扩充和优化，并进⾏执⾏系统的数字化构建。

2. 虚实交互层设计

根据传感器和执⾏器的接⼝，进⾏数据采集系统、边缘控制系统和⽹络连接的设计。数据采集系统要综合考虑应⽤需求，确定采集的数据类型、采集频率、归档需求等；

边缘控制系统主要进⾏控制器与数字孪⽣系统的接⼝设计，确定数字孪⽣系统决策和控制指令的类型和执⾏⽅式，有针对性的对边缘控制器进⾏改进或设计接⼝；

⽹络连接主要考虑现场⽹络异构协议，设计不同协议的传输转换和解析⽅式。

3.孪⽣数据构建

根据应⽤确定孪⽣数据的组成，然后确定孪⽣数据的构建要求。根据孪⽣数据构建要求，确定感知数据和仿真数据的预处理⽅式和存储⽅式。其中感知数据来源于虚实交互层，仿真数据来源于应⽤的仿真结果数据。预处理过程要考虑应⽤场景，可根据应⽤场景对数据进⾏结构化建模存储。

4. 模型构建

根据⽤户可提供的模型建模基础数据构建数字孪⽣系统的模型，对设备系统进⾏数字化描述。模型构建要根据应⽤的具体需求，确定涵盖 的模型⼴度和深度，及模型层级和模型属性覆盖范围。

5.分析/仿真/决策算法库设计

分析/仿真/决策算法库包含机理模型求解库、孪⽣数据预处理和特征分析提取算法库以及对应具体应⽤和⾏业的应⽤算法库。算法库来源于其他实施案例的已有算法积累、针对具体应⽤的已有算法的改进以及新算法的设计。

6.具体应⽤设计

具体应⽤设计根据⽤户的应⽤需求搭建框架。通过对应⽤⽬标的分析，在保证应⽤计算结果的准确性的前提下，对孪⽣数据进⾏择取、对机理模型进⾏简化降阶，获取针对某个应⽤的轻量化孪⽣数据和模型，通过对算法库的调⽤，实现分析、仿真和决策结果的计算。并通过设计的接⼝与控制系统融合，控制⼯业设备的运⾏或对⽣产⼈员进⾏决策⽀持。