構建虛擬模型：使用西門子的相關軟件，如NX MCD等，對物理設備或生產系統進行三維建模，定義各部件的形狀、尺寸、材質等屬性，以及部件之間的連接關系和運動方式。同時，借助NVIDIA Omniverse引擎等構建高保真渲染模型，并結合有限元分析（FEA）與計算流體動力學（CFD）技術，實現對復雜物理場的仿真。

- 數據采集與融合：在物理設備或生產系統中部署大量傳感器，如西門子安貝格工廠部署了60,000余個高精度傳感器，涵蓋振動、溫度、電流諧波等參數，結合5G專網實現毫秒級數據傳輸。同時，整合ERP、MES、SCADA等多類系統數據，形成包含大量設備-工藝-質量關聯節點的知識圖譜，并通過邊緣計算節點實現數據預處理。

- 仿真與驗證：利用SIMATIC Machine Simulator（SIMIT+PLCSIM Advanced）產品解決方案進行軟件在環仿真。其中，PLCSIM Advanced用于仿真實際設備中的硬件PLC，SIMIT軟件用于實現與MCD和PLCSIM Advanced的信號耦合，并仿真設備的電氣行為。通過一系列操作步驟，如SIMIT導入PLCIO信號和MCD信號，接收并解析PLC側的命令信號轉發給MCD，再根據MCD反饋計算相關信號反饋到PLC等，實現對設備運行的仿真。

- 建立雙向映射：通過數字線程（Digital Thread）實現虛擬模型與物理設備的雙向映射。在安貝格工廠，基于數字孿生的動態仿真系統可實時模擬不同生產節拍下的物料流動狀態，使庫存周轉率提高40%，同時支持生產參數的動態優化與設備自愈控制。

- 持續優化與決策：將質量管理和數據分析提高到新水平，通過MindSphere將所有深入分析結果反饋到整個價值鏈中，產生一個封閉的決策循環，用于在現實生產環境中連續優化生產和產品。例如，通過壓機預測性服務可用來實現壓機各級與云端之間的連接，對狀態數據和錯誤來源進行全面的專業分析，并進行基于人工智能的自動分析。