近期，全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner对物联网实施情况进行了调研，结果显示48%已部署物联网（IoT）的企业机构表示已经采用或计划在2018年应用数字孪生（digital twins）。此外，到2022年，参与使用数字孪生的企业机构（共调研了来自美国、德国、中国与日本的202位企业机构）数量将增长三倍。
Gartner将数字孪生定义为实体对象的虚拟副本，意味着它可以是产品、结构、设施或系统。Gartner预测，到2020年，至少50%年收入超过50亿美元的制造商将为其产品或资产启动至少一项数字孪生项目。
Gartner研究总监Alexander Hoeppe表示：“企业机构对于数字孪生兴趣与投资的不断增长，让其前景持续看好，但创建与维持数字孪生需要有一颗‘大心脏’。通过合理构建与执行数字孪生计划，首席信息官可以应对数字孪生所带来的主要挑战。”
针对数字孪生带来的一些重要挑战，Gartner确定出四条最佳实践方法来应对：
1.让整个产品价值链参与其中
数字孪生有助于减轻一些主要供应链挑战。数字孪生投资应由价值链驱动，便于产品与资产相关方以更加结构化的整体方式在其供应链中像管理工业机械、设施那样支配与管理产品或资产。在改进其绩效方面，供应链主管面临着诸如缺乏跨职能部门协作或缺少跨供应链可视性等一些挑战。
数字孪生的价值可以是支持添加与修改多个模型的可扩展产品或资产结构，这些产品或资产结构可以相互联系，以便于开展跨职能部门协作。其也可以是具有综合内容的共同参考，以便于所有利益相关方访问与了解物理对应物的现状。当在数字孪生计划中加入供应链时，首席信息官应根据内容敏感性与供应商角色而嵌入访问控制。
2.为构建与修改模型建立有据可查的实践
针对通常比较复杂的数字孪生设计，同类最佳的建模实践不仅提高了透明度，还能够让多位数字孪生用户更加轻松地协同构建与修改数字孪生。他们力图最大限度地减少工作量，以支持数字孪生之内或者数字孪生与在前后关联方面重要的外部内容之间的更改。当建模实践完成标准化后，某用户更有可能理解另一位用户创建数字孪生的方式。这能够让下游用户在更短时间内修改数字孪生，且不太需要推翻与重新构建数字孪生的某些部分。
3.包含多源头数据
模拟模型的性质、可能需要用来支持设计的传感器数据类型与数据分析、数字孪生物理对应物的引入与服务寿命，这些均很难预测。虽然3D几何（3D geometry）足以从视觉上传达数字孪生及其各部分的配合情况，但几何模型可能无法模拟正在使用或操作的物理对应物行为。同时，如果数据未包含其它丰富信息的话，几何模型可能无法分析这些数据。通过建议IT架构师及数字孪生所有者定义一种允许访问与使用多源头数据的架构，首席信息官可以扩展数字孪生的效用性。
4.确保长时间访问的寿命周期
拥有长寿命周期的数字孪生包括楼宇、飞机、轮船、工厂、卡车与工业机械。这些数字孪生的寿命周期远远超过了专有设计软件（这些软件最有可能被用来创建数字孪生以及数据存储方式）的格式寿命。
Hoeppe先生表示：“这意味着按照专有设计软件格式而创建的数字孪生面临着在其使用寿命内变得不可读取的高风险。”
此外，数字孪生演化并累积了越来越多的历史数据，例如几何模型（geometric models）、模拟数据（simulation data）与物联网数据（IoT data）。因此，面对拥有编程工具的厂商，数字孪生所有者面临着逐步受制于这些厂商的风险。Hoeppe先生补充道：“如果首席信息官通过设定目标，让IT架构师与数字孪生所有者为数据格式与数据存储的长期演化做好规划，以此延长数字孪生的可用寿命，则其可以避免陷入上述风险。”
