數字孿生體以云計算、大數據、物聯網、人工智能和區塊鏈等IT和DT使能 技術為支撐，與行業趨勢和產業升級需求相結合，構建實體的數字鏡像。通過多 種組合集成形式，按照數化、互動、先知、先覺、共智的順序逐漸深入應用，最 終實現“服務型制造”和“數字經濟”等產業發展目標。
數字孿生體與各種IT或DT使能技術結合，在復雜產品的產業鏈中具有廣泛 的應用價值。本節聚焦于討論如何構建全產業鏈的數字孿生體，同時與增材制造 技術相結合，促進傳統產業向智慧化和服務型制造轉型，迎接批量個性化定制時 代的到來。限于篇幅和聚焦價值，在市場營銷和電子商務、供應鏈和物流領域, 側重于討論如何面向“批量”訂單的挑戰；在產品使用和維保領域，則側重于討 論如何迎接“復雜”產品高可靠性的挑戰。
數字孿生體在全產業鏈上的應用，除研發和制造領域外（見數字孿生制造章 節），還在市場營銷、供應鏈物流和維保服務三大領域發揮巨大作用。
1）市場營銷和電子商務領域
以淘寶和京東等為代表的電商平臺，已經積聚了大量在線客戶。以目標客戶 在線訪問記錄推送相關的產品，還只是電子商務營銷的初級階段。如果以消費心 理學的消費者分類和評估模型為依據，建立消費者的數字孿生體，以網絡行為作 為數據源不斷完善消費者的精準畫像，進行精準營銷或者APP自動頁面優化等， 將取得更好的消費者粘性和營銷效果。
同時，在消費者的日常生活中，在線購物只是時間占比很低的活動。而從更 廣義的時空來看，建立覆蓋消費者社交群體、地理位置信息等在內的更高級別數 字孿生體，就是社交電商（如微商）和位服電商（基于位置信息服務）的營銷模 式。從被動搜索到主動影響，營銷效果取決于數字孿生體構建的模型和范圍，建 立消費者的數字孿生體將可實現完全個性化的精準營銷和需求滿足。
2） 供應鏈和物流領域
供應鏈管理就是使供應鏈運作達到最優化，以最低成本和最高效率實現從采 購開始到滿足最終需求的所有過程。在傳統供應鏈管理模式中，供應鏈系統復雜、 效率低、響應速度慢，存在不可預測的風險，經常因信息掌握不及時而導致決策 失誤。
過去十年中，供應鏈運營領域發生了巨大變化。物聯網技術出現后，連接無 處不在，供應鏈中幾乎任何物品都可以實時跟蹤。同時，第三方也可以為供應鏈 運營企業提供新形式的數字信息，例如精確的天氣預報信息以及交通預警信息等。 技術的進步允許我們建立一個供應鏈和物流體系的數字孿生體，可以帶來產業運 營模式的巨大進步。
增材制造技術也深刻影響了供應鏈和物流體系。例如不再需要儲備傳統的零 部件庫存，而只需保存產品的數模。這樣可在物流網絡的最佳節點，通過3D打 印服務中心隨需制造，大大降低供應鏈成本和縮短交付時間。
3） 產品使用和維保領域
當工業裝備意外發生故障時，導致的往往不只是更換設備的費用，而是被迫 停機。一條生產線靜止不動時，可能意味著每小時成千上萬的損失。對于一些關 鍵場合和裝備，比如高溫高壓的化工生產線或航空發動機，甚至面臨巨大的安全 風險和衍生災害。
保持工業裝備正常運行的措施是進行維護，包括預測性維修和預防性維修。 兩者的區別在于：前者依靠的是傳感器和預測，后者更多還是憑經驗定期維護。 預測性維護可以讓企業更早發現故障設備，節省停機帶來的額外成本。
但要實現預測性維護需要大量歷史數據的支撐，還需要建模來對這些數據進 行歸納和處理，同時依據實時采集的信息不斷進行仿真和預測。
任何預測性維護的應用中，核心是傳感器數據和用來訓練故障檢測的分類算 法。在典型故障條件下，不可能總是從現場物理設備中獲取數據。讓現場發生故 障會產生災難性的后果，并致使設備損壞。而在可控情況下故意制造故障，同樣 會帶來昂貴的后果，甚至難以實現。
解決這一難題的方法就是創建設備的數字孿生體。以航空發動機為例，GE 和RR等行業頭部企業均已將數字孿生體技術應用于航空發動機的預測性維修保 障服務。他們甚至改變了營銷模式，從銷售發動機產品，到銷售“運行時間”。
增材制造技術為可預測性維護提供了更多產品制造過程的參數數據，使得產 品模型更為全面,預測更為準確。對于某些特定場合，例如遠洋艦隊的運維保障， 甚至可以將增材制造設備安裝到艦艇上，現場打印損壞的零件，從而降低對備品 備件的要求。
總之，對消費者的個性化產品需求、獨特采購模式以及使用習慣進行精準判 斷之后，增材思維下的數字孿生產業將提供完美支撐。首先創成式設計使消費者 可以互動參與到產品設計中，通過VR和AR等技術即時看到設計效果并提出修 改期望，直至得到獨一無二的定制化產品；其次可以在消費者希望的就近地點、 適宜時間進行制造；再次，可以在裝備應用現場提供必要的運行、維護、維修、 更換等服務；最后，以上這些所謂的“定制”和“現場”，并不增加成本，消費 者沒有額外經濟負擔，提高了產品全生命期的投資回報率。這些都是數字孿生體 和增材制造結合帶來的效益。