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实现数字孪生模型的许多关键技术都已经开发出来，比如多物理尺度和多物理量建模、结构化的健康管理、高性能计算等，但实现数字孪生模型需要集成和融合这些跨领域、跨专业的多项技术，从而对装备的健康状况进行有效评估，这与单个技术发展的愿景有着显著的区别。
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美国空军研究实验室（AFRL）2013年发布的Spiral 1计划就是其中重要的一步，该实验室已与通用电气（GE）和诺思罗谱·格鲁曼公司签订了2000万美元的商业合同以开展此项工作。此计划以现有美国空军装备F15为测试台，集成现有最先进的技术，与当前具有的实际能力为测试基准，从而标识出虚拟实体还存在的差距。GE将其作为工业互联网的一个重要概念，力图通过大数据的分析，完整地透视物理世界中机器实际运行的情况；而激进的PLM厂商PTC公司，则将其作为主推的”智能互联产品”的关键性环节——智能产品的每一个动作都会重新返回给设计师，从而实现实时的反馈与革命性的优化策略。
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数字孪生模型存在的重要意义在于实现了现实世界的物理系统与虚拟空间数字化系统之间的交互与反馈，从而达到在产品的全生命周期内物理世界和虚拟世界之间的协调统一，再通过基于数字孪生模型而进行的仿真、分析、决策、数据收集、存储、挖掘以及人工智能的应用，确保它与物理系统的适用性。智能系统的智能首先是指能感知、建模，然后才是分析推理与预测。只有具有数字孪生模型对现实生产系统的准确模型化描述，智能制造系统才能在此基础上进一步落实，这就是数字孪生模型对智能制造的意义所在。
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智能制造之路：数字化工厂 3.2 基于模型的企业
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应用基于模型的技术将数字孪生模型应用于企业，建立基于模型的企业（Model Based Enterprise，MBE）是满足工业4.0时代多样化、个性化需求的最有效的制造新模式。
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MBE是基于模型的定义（Model Based Definition，MBD）在整个企业以及上下游的供应商之间建立一个集成和协作的环境的方法，各业务环节均在全三维产品定义的基础上开展工作，这有效地缩短了整个产品研制周期，改善了生产现场的工作环境，提高了产品质量和生产效率。在MBD/MBE技术实施过程中，产品设计、生产、管理各环节所使用的数据或信息全部”附着”在三维模型上，使产品工程数据的结构特征越来越弱，数字化程度越来越高，而在围绕模型的整个生命周期中，包括需求、分析、设计、实施等环节会产生大量的文档、视频等多种类型的数据，同时这些数据的生成速度会随时间推移、产品型号增加等因素的影响不断提高，逐步呈现大数据态。可见用MBE技术可实现数字孪生模型的构建，将企业现有业务流程与数字化模型对接、整合。
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MBE拥有建立在全三维产品定义上的集成和协同环境，并在整个企业内共享，能够保证从概念设计到产品实现的快速性、准确性和经济可承受性。MBE是一种可使下游用户在MBD模型基础上再现或添加3D产品定义数据，以保证模型重用的过程，该模型以标注和信息组织的方式定义产品需要的所有信息，可以被非CAD用户查阅或自动提取信息，从而可取代传统的图样。
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企业将其在产品全生命周期中和各种过程中所需要的数据、信息和知识进行整理，结合信息系统，建立便于系统集成和应用的产品模型和过程模型，通过模型进行多学科、跨部门、跨企业的产品协同设计、制造和管理，通过模型支持技术创新、大批量定制和绿色制造。基于模型，整个企业表现出高度的智慧、快速的反应能力、优良的人机友好性和知识共享性。
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3.2.1 技术标准与规范
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1.ASME Y14.41简介
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ASME Y14.41—2003”数字产品定义数据实践”标准的开发最初是于1997年1月份在堪萨斯州由波音公司主办的一个会议上提出的，并在随后的1997年ASME春季会议上组成了项目成员，然后开始了该标准的起草定义。
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该标准为基于三维的数字化产品定义设置了基本准则，为三维数据贯穿设计、制造和检测的全方位应用奠定了基础。该标准于2003年7月被批准为美国国家标准，开始推广执行。
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ASME Y14.41—2003标准包含以下10部分：
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·通用描述
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·数据集的标识与控制
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·数据集要求
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·设计模型要求
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·产品定义数据通用要求
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·注释与特殊符号
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·模型值与尺寸
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·正负公差
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·基准的应用
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·几何公差
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