数字孪生可以完全绕过现实实物，直接通过操控数字孪生体进行模拟、仿真和预测。能够解决困扰已久的虚拟世界和现实世界连接交互的问题，充分利用模型、数据、智能并集成多学科的技术，面向产品全生命周期过程，具有可观的应用价值。
数字孪生技术可模拟出螺丝、设备、城市，也能复现精密复杂如人体的内在结构。
在产品研发的过程中，数字孪生可以虚拟构建产品数字化模型，对其进行仿真测试和验证。生产制造时，可以模拟设备的运转，还有参数调整带来的变化。数字孪生能够有效提升产品的可靠性和可用性，同时降低产品研发和制造风险。维护阶段，数字孪生也能发挥重要作用。
可以实现对物理设备的几何形状、功能、历史运行数据、实时监测数据（如轴承震动、转轴转速、定子电流、功率等）进行数字孪生建模，改变了传统的实体设备运行的“黑箱”状态，可实时监测设备各部件的运行情况。
将实体设备的历史故障与维修数据、实时工况数据，与故障诊断知识库相连，利用机器学习技术和知识图谱技术分析数字孪生体的情况，实现实体设备的故障检测、判断、定位与恢复。
同时在预测性维护方面，售后维护人员通过数字孪生体实时收集产品的各项内在性能参数关系曲线，分析各项性能偏差，提前预判产品零部件的损坏时间，以便主动、及时和提前提供维护服务，避免设备非计划停机带来的损失。
在新产品投入使用之前，可以利用数字孪生预先对生产计划排程，订单管理，质量管理，物料管理和设备管理，进行建模测试，找出最优方案，帮助企业缩短新产品导入周期，提高产品交付速度。缩短设计开发时间。数字孪生技术运用起来已经熟练掌握的Hightopo拥有独立自主研发、高性能引擎组件、一站式协同作业链以及可视化赋能产业生态的多项优势。
多年来始终坚持国产化，不依赖第三方商业或开源库，其自主研发核心产品可满足工业物联网现代化、高性能，不局限于单一平台的跨平台数据可视化需求；在技术领域追求极致性能，组件可承受万级甚至十万级别数据量。支持低代码完全贯穿全产业链做数字孪生产品，依托工业互联网平台实现装备的预测性维护与健康管理，已实现智能化、无代码、可配置的产业数字化管理。
在网络化协同方面，创建供应链流程和供应链上所有相关业务信息的镜像，可以实时监控执行情况，识别具有差异或结构故障的低效运行的供应链流程，提出针对具体企业及整个供应链物理资源和人力资源的最佳利用方案，提升运营效率，实现产业价值链的增值。例如，斯凯孚构建了全球供应链网络的数字孪生模型，员工通过分析实时同步的、可视化的供应链运行情况，就可以协调全球供应商的生产规模和运营计划，实现供应链的全球化协同。
