答案是通过场景化，让数据成为知识。
想象一下，当生产车间的一个传感器显示设备温度为24℃——这只是一个冰冷的数字，但当我们知道该传感器是否用于挤塑生产线、它所在设备用于生产何种配方产品，或了解其运行效率、质量追踪与温度的历史相关性如何时，数据的生命力就会被唤醒。
通常来说，这些必要的信息在任何部署良好的控制系统，如数据采集与监视控制系统（SCADA）或制造执行系统（MES）解决方案中都能被找到，并通过对相关数据进行配置，在传感器数据偏离定义阈值时发出警报。事实上，基于系统中储存的数据，SCADA或MES解决方案均可作为一种独立的数字孪生提供服务。但若想改进系统对流水线生产事件的响应能力，工程师（或未来算法）还需要进一步了解生产线的应用场景和背景信息，如生产线的维护历史和正在生产的产品版本等。此外，一些至关重要的维护信息也可能包含在非结构化的报告或图片当中。也正是这种高度异构的信息环境，对传统的孤岛式制造系统架构及其点对点的整合构成了挑战。
然而，基于灵活且可扩展架构的数字孪生则能完成信息捕获和关系映射。数字孪生技术能将多个不同来源的数据汇集起来，进行统一和场景化的处理。它可以实现渐进式学习并捕捉隐性知识，从而提供关键的差异化优势：以工程师和操作员能够理解的方式存储和组织信息。也就是说，他们不必在解读信息时每次都依赖数据分析师，也无须开发新的应用程序来解决日常问题。借助数字孪生和低代码/无代码（LCNC）工具的强大组合能力，领先制造企业可为工艺流程和数据工程师创建一个安全空间，在其中合作开发优化运营的全新方法。
更重要的是，数字孪生并不局限于捕捉资产、生产线或工厂的配置和行为，它还能为各级架构嵌入优化逻辑，提供可规模化的模拟、预测性及适应性智能用例服务。
例如，玛氏（Mars）与微软和埃森哲合作，运用数字孪生大幅提高生产运营的效率、减少材料浪费，并从订单到交付的各个环节支持员工进行实时决策。玛氏正将这一技术推广到产品研发，通过数字技术模拟气候、突发干扰和其他变量因素，强化从原产地到消费者的全链条追溯体系。