报告概述

全球制造业数字孪生市场规模预计到 2034 年将达到426 亿美元左右，从 2024 年的36 亿美元增长，在预测期内以复合年增长率 28.1% 的速度增长2025 年至 2034 年。2024 年，北美占据主导市场地位，占据33.7%以上份额，拥有12 亿美元收入。

制造业中的数字孪生概念是指物理资产、生产流程或完整工厂的强大虚拟复制。这些镜像模型是使用从传感器和工业物联网设备捕获的实时数据构建的，从而实现动态模拟、监控和优化。在制造环境中，数字孪生已经超越静态模型，成为反映实时操作的活工具，提供更深入的流程洞察

关键该市场的驱动因素包括生成实时数据的工业物联网设备的快速扩散、3D 打印技术的增加部署以及向可持续、数据知情的生产的大力转变。云计算、无线连接和 5G 的进步正在实现更丰富、更快速的孪生模拟。

人工智能和机器学习等技术的日益普及进一步增强了数字孪生的价值。模拟变得可预测、场景驱动且性能优化。区块链也正在成为确保双系统中数据完整性的一种手段，从而增强复杂的多利益相关者环境中的信任。这些融合技术可实现更深入的洞察和更清晰的决策。

据 Market.us 报道，全球数字孪生即服务 (DTaS) 市场正在经历强劲的发展势头，预计将从 2023 年的168 亿美元增长到 2033 年的近3971 亿美元，这反映了预测期内复合年增长率高达37.2%，令人印象深刻。这种强劲增长的推动因素包括云平台的日益普及、实时监控需求以及物联网和人工智能在工业环境中的日益集成。

组织投资数字孪生主要是为了降低运营成本、提高产品质量和加快上市时间。生产线的虚拟调试、无风险环境中的培训以及更少的物理原型都有助于提高业务敏捷性。由于更快的功能推出，质量事故减少近25%，销售额提高3-5%等指标，强调了这些系统的切实投资回报

关键要点

• 全球制造业数字孪生市场预计将从2024 年36 亿美元到 2034 年约426 亿美元，注册在预测期内，复合年增长率将达到28.1%，令人印象深刻。
• 2024 年，北美引领全球市场，占据超过33.7%的份额，地区收入达到12 亿美元。
• 仅美国就贡献了10.8 亿美元，预计将以26.7%的强劲复合年增长率增长，反映出工业运营中强劲的数字化转型。
• 从解决方案来看，系统细分市场由于其在智能工厂中全面集成硬件、软件和网络功能，占据了42.3%的主导份额。
• 在部署方面，内部部署模型以72.4%领先共享，这是由制造环境中对数据隐私、实时性能和遗留系统集成的需求推动的。
• 按企业规模划分，大型企业上升以69.7%的市场份额保持主导地位，这得益于更大的投资能力和对端到端生产可见性的需求。
• 对于应用来说，产品设计和开发是领先的用例，占41.5%份额，因为制造商越来越依赖仿真驱动的设计来缩短上市时间并减少原型设计

分析师的观点

投资机会集中在云原生双平台、易于部署的中小企业托管服务以及下一代分析仪表板。提供与 MES、ERP 和 PLM 系统强大集成的交钥匙双胞胎部署的供应商正在引起关注。地理扩张，特别是在制造业数字化转型不断发展的地区，同样打开了投资窗口，特别是在新兴市场。

企业从收养数字双胞胎。其中包括通过预测性维护提高资产可用性、减少生产中断、提高流程透明度以及增强利益相关者的信心。此外，虚拟培训可降低人员风险，同时加快员工准备程度，直接影响生产力和安全性。

监管环境越来越支持。在可持续性和安全法规严格的地区，正在部署数字孪生来模拟排放、产品合规性和生命周期影响。制造标准现在经常引用虚拟测试进行认证，从而促进更广泛的采用。

美国市场扩张

美国制造业数字孪生市场的价值到 2024 年将达到11 亿美元，预计到 2029 年将从35 亿美元增加到大约到 2034 年115 亿美元，预计复合年增长率为从 2025 年到 2034 年将增长 26.7%。

2024 年，在早期技术采用、强大的工业自动化基础设施以及跨行业数字化转型战略的推动下，美国在制造业市场的数字孪生中占据主导地位。

美国的领先地位可归因于其先进的制造生态系统，其中包括航空航天、汽车、电子和重型机械在内的关键行业已在该生态系统中占据主导地位。广泛采用数字孪生技术来提高运营效率、预测性维护和实时仿真。

2024年，北美占据主导市场地位，占据超过33.7%份额，在制造业市场的数字孪生中拥有12亿美元收入。这种领导地位主要是由美国推动的，美国已成为先进技术的早期采用者。物联网系统、边缘计算和人工智能驱动的数字复制品等工业技术。

该地区成熟的制造基地涵盖航空航天、汽车、电子和重型工程等行业，在加速数字孪生解决方案的部署方面发挥了重要作用，以优化资产性能、减少停机时间并在实施前模拟实时运营变化。

通过解决方案分析

到2024年，系统细分市场占据主导市场地位，在制造市场的数字孪生中占据超过42.3%的份额。该细分市场的主导地位很大程度上归功于其跨整个生产线和工业资产的全面集成能力。

系统级数字孪生提供整个机械系统的实时数字表示，使制造商能够监控机器之间的交互，识别y 潜在的故障，并在物理部署之前优化整个系统的性能。这些功能在汽车、航空航天和能源等领域尤其重要，因为这些领域的大型互连系统需要高精度和正常运行时间。

制造运营中对端到端可视性的日益青睐，进一步推动了基于系统的数字孪生的采用。与专注于较小元素的组件或流程双胞胎不同，系统双胞胎允许工厂经理和工程师在整个生产环境中模拟各种场景。

这支持更快的决策、改进的预测性维护和更有效的资源利用。随着制造设施不断数字化并需要可扩展的集中式监控平台，系统部门预计将通过更深入的人工智能集成和增强整个智能工厂生态系统的连接性来保持领先地位。

通过部署分析

2024年，本地部署细分市场占据主导市场地位，在制造业数字孪生市场中占据72.4%以上份额。这种领先地位很大程度上受到制造商对数据安全、运营控制和实时处理能力的高需求的影响。

本地部署允许组织在自己的安全 IT 环境中管理其数字孪生基础设施，确保敏感的生产数据和专有模拟模型得到充分保护。这对于国防、汽车和制药等行业尤其重要，这些行业的数据隐私和法规遵从性至关重要。

此外，本地解决方案可提供更低的延迟和更高的定制性，使其更适合复杂且资源密集型的制造环境。这些系统通常直接与内部工业控制器集成控制系统，实现物理和数字资产之间的无缝实时同步。

虽然基于云的采用因其可扩展性和成本效率而稳步上升，但具有关键任务运营的制造商仍然更喜欢本地设置，以维持系统正常运行时间、减少外部依赖性并对性能优化进行更严格的控制。

按企业规模分析

2024年，大型企业细分市场占据主导市场地位，在制造业数字孪生市场中占据超过69.7%份额。该细分市场的领导地位是由大型企业拥有的重要财务和技术资源推动的，这使它们能够投资于复杂的数字孪生生态系统。

这些组织通常管理涉及多条生产线、高价值机械和全球供应链的广泛制造业务。供应链——通过数字孪生使实时模拟、资产跟踪和预测性维护成为战略必要性。他们将数字孪生与人工智能、物联网和 ERP 系统集成的能力可以增强决策、减少停机时间并提高大规模运营效率。

大型企业也更有可能优先考虑长期数字化转型路线图。因此，他们在部署端到端系统级双胞胎方面处于领先地位，以进行持续监控、流程优化和可持续性报告。此外，其中许多公司都在严格监管的行业中运营，在这些行业中，可追溯性、合规性和运营透明度是强制性的。

数字孪生提供了关键的可见性和控制层，符合内部绩效目标和外部合规性要求。鉴于大型企业的早期采用以及在多个设施中试点和扩展先进解决方案的能力，预计大型企业在整个预测期内保持领先地位。

通过应用分析

2024年，产品设计和开发细分市场占据主导市场地位，在制造市场的数字孪生中占据了超过45.5%的份额。该细分市场处于领先地位，主要是因为数字孪生技术使工程师和设计师能够在实际生产之前在虚拟环境中创建、测试和完善产品模型。

在设计阶段模拟现实条件、压力水平和性能参数的能力可显着降低代价高昂的设计缺陷风险并加快上市时间。对于汽车、航空航天和电子等行业（精度、创新和产品差异化至关重要），这种虚拟原型制作能力现在被认为是开发周期中的基础工具。

复杂性不断上升现代产品的日新月异和日益增长的定制需求进一步推动制造商采用数字孪生进行设计验证和迭代改进。数字孪生促进从物理资产到虚拟模型的持续反馈，使制造商能够根据实时使用数据优化产品发布后的功能。

这种方法支持可持续的产品创新，同时最大限度地降低开发成本并提高客户满意度。随着公司越来越多地优先考虑以仿真为主导的设计策略以保持竞争力，预计产品设计和开发领域在不久的将来仍将是最具影响力的应用领域。

主要细分市场

按解决方案

• 组件
• 流程
• 系统

按部署

• 云
• 本地部署

按企业规模

• 大型企业
• 中小企业（SME)

按应用

• 产品设计与开发
• 工艺优化
• 质量管理
• 其他

重点地区和国家

• 北方美国
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 其他国家/地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 拉丁美洲其他地区
• 拉丁语美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

新兴趋势

转向基于云的双平台

制造业正在见证向基于云的数字孪生平台的强劲转变。这些平台允许制造商使用实时数据远程模拟、监控和优化物理资产。通过迁移到云基础设施，制造商可以减轻本地 IT 资源的负担，并更有效地扩展其数字孪生模型。

这种转变还鼓励跨部门和地理位置进行更多协作，使设计验证和性能监控更加无缝。人们对基于订阅的模型的日益青睐，进一步推动了云孪生系统的采用。

驱动程序

对预测性维护的需求不断增长

在制造业中采用数字孪生的最强大驱动力之一是对预测性维护的需求不断增长。通过传感器和实时数据输入机械的数字复制品，制造商可以检测异常模式并在故障发生之前进行预测。

这可以减少意外停机时间、延长设备寿命并提高生产率。随着工厂变得更加自动化和数据驱动，数字孪生在维持持续运营和提高资产可靠性方面的价值变得越来越明显。

限制

初始投资高且复杂性

尽管有这些优势，但在制造业中实施数字孪生通常需要大量的前期投资。与传感器、数据集成、3D 建模和熟练劳动力相关的成本使其具有挑战性，特别是对于中小型制造商而言。

此外，建立准确的物理资产虚拟模型所涉及的复杂性以及对高数据准确性的需求可能会延迟全面部署。这种财务和技术负担可能会限制某些地区或行业的采用率。

机遇

与智能制造计划集成

数字孪生在与智能制造计划相结合时提供了重大机遇。这些虚拟模型在优化生产规划、提高能源效率和支持自动化工作流程设计方面发挥着核心作用。

随着政府和企业投资工业 4.0 基础设施，数字孪生有望成为下一代工厂的基础工具。它们能够在实施前模拟整个生产线并测试流程变更，这使得它们对于持续改进策略至关重要。

挑战

数据安全和互操作性

数字孪生采用面临的主要挑战与网络安全和互操作性有关。由于数字孪生依赖于来自机器、网络和云系统的实时数据，数据传输或存储中的任何漏洞都可能带来运营风险.

制造商还面临着使不同系统和平台相互通信的问题，特别是在处理遗留设备时。如果没有通用的数据标准和强大的安全框架，数字孪生生态系统的全部潜力可能仍未得到充分利用。

主要参与者分析

2025 年初，西门子在 CES 和汉诺威工业博览会上推出了新的人工智能驱动的数字孪生功能。这些创新通过 NX 沉浸式设计器和基于云的制造工具，为飞机生产线和工厂车间提供高保真、逼真的模拟。这使西门子处于现实、可扩展工厂仿真的前沿。

GE Vernova 在休斯顿举行的 2025 年 APM 会议上，将机器学习和数字孪生数据结合起来，继续增强其 APM（资产绩效管理）套件。他们还大力投资美国工厂的制造能力，将先进的监控和基于孪生的分析集成到新的氢气和涡轮机设施中。

在 GTC 2025 上，NVIDIA扩展了 Omniverse 蓝图以支持 OpenUSD 中的 AI 工厂模拟，并发布了用于物理 AI 数字孪生的工具。他们还与德国电信合作构建欧洲首个工业人工智能云，以加速工厂数字孪生。

涵盖的主要参与者

• 西门子工业软件公司
• GE Vernova Inc.
• 微软公司
• NVIDIA公司
• IBM公司
• PTC公司
• 达索系统SE
• Bentley Systems, Incorporated
• Oracle Corporation
• Bosch Business Innovations GmbH
• Rockwell Automation, Inc.
• Hexagon AB
• Ansys, Inc.
• SAP SE
• Matterport, Inc.
• 其他

近期进展

• 2024 年 10 月：西门子收购了 Altair Engineering，以实现大约100亿美元。此次交易旨在将 Altair 的仿真和基于人工智能的工程工具集成到西门子的 Xcelerator 平台中，增强其在制造和工业设计方面的端到端数字孪生和仿真能力。
• 2024 年 3 月：一家领先的技术供应商推出了人工智能驱动的数字孪生解决方案，用于生产线的实时预测性维护。
• 2024 年 2 月：GE Vernova 从 GE 剥离出来，并宣布GridOS Data Fabric，一种用于电网规划的新型数字孪生和编排工具。