Ein digitaler Zwilling tauscht Daten mit seinem realen Gegenstück aus. Er kann eine komplette Fertigungsreihe mit Millionen Artikeln repräsentieren. Oder er wird für jeden einzelnen Artikel neu erstellt, etwa wenn sich die Ausstattung innerhalb einer Serie stark unterscheidet, wie in der Automobilindustrie.
Bestandteile eines Digital Twin können beispielsweise sein:
Baupläne für die Herstellung des Objekts
Digitale Modelle, die physische Eigenschaften simulieren
Ein virtueller Nachbau der Steuerungslogik und aller Sensoren und Aktoren
Informationen zum Fertigungsprozess
Erfahrungen und Rückmeldungen aus dem praktischen Einsatz
Daten, die vom realen Objekt zum digitalen Zwilling fließen, werden als Digital Shadow (digitaler Schatten) bezeichnet. Informationen, die umgekehrt vom Zwilling zurück an das physische Objekt gehen, heißen Digital Trigger (digitaler Impuls). So entsteht ein Funktionskreislauf: Das reale Objekt generiert Daten, die in Echtzeit an den digitalen Zwilling gesendet werden. Auf Basis dieser Daten können die Verantwortlichen das Objekt oder System beispielsweise steuern oder Einstellungen anpassen.
Digital-Twin-Typen: Product, Factory und Process Twin
Je nach Anwendungsfall unterscheiden sich Digital Twins in ihrem Fokus:
Ein Digital Product Twin bildet ein einzelnes Produkt ab, etwa ein Fahrzeug oder eine Maschine.
Ein Digital Factory Twin simuliert eine komplette Fertigungsstätte inklusive des Layouts und des Materialflusses.
Ein Digital Process Twin bildet einen Ablauf ab, etwa eine Produktionslinie oder einen Logistikprozess.
Für den Aufbau von Digital Twins unterscheidet man grundsätzlich zwei Herangehensweisen: Technische Konstruktionsmethoden arbeiten auf Basis physikalischer Gesetzmäßigkeiten, etwa anhand von Bauplänen. Datengetriebene Methoden hingegen nutzen künstliche Intelligenz, insbesondere Deep Learning und Machine Learning, um Aufbau und Verhalten des Zwillings aus Daten abzuleiten. Beide Ansätze lassen sich auch kombinieren. 
