汽车工程从未如此复杂。每年生产数百万辆汽车是一项艰巨的壮举。随着用于实现自动驾驶的下一代智能特性和功能的引入，这种复杂性呈指数级增长。制造商在克服这种复杂性、管理变化以及将这些创新快速有效地推向市场，同时提供最高水平的安全性和可靠性方面面临着无数挑战。
从自动驾驶和高级安全系统到自适应巡航控制和车道保持辅助，创新正在超速行驶。自动驾驶汽车需要一个复杂的交互软件网络，以及电气和机械部件，以实现基于雷达的传感器、3D 映射、图像识别、车对车通信、人工智能等。汽车制造商和供应商正被逼到能力极限。工程团队越来越多地被 munda 消耗管理这种日益增加的复杂性是一项重要任务。
在汽车产品线的设计、交付和发展方式方面，存在对显着改进的非凡需求和机会。传统的“以产品为中心”的方法——产品线中的各个产品分别设计、生产和维护——根本不再可行。
一些制造商现在正在过渡到基于特性的产品线工程 (PLE) )，一门新兴学科，它在整个产品线以及整个工程和运营生命周期中提供统一的变体和复杂性管理方法。
这种方法被称为“基于特征”，因为它允许车辆工程师首先考虑功能，开始需求和设计过程。使用基于特征的 PLE，特征决定部件，而不是部件决定特征。这为整个企业的每个人提供了一种共同语言。
虽然该方法已被各个行业采用，但最前沿的 PLE 部署发生在汽车行业。采用 PLE 的制造商报告称在效率、上市时间、产品线可扩展性和产品质量方面有了数量级的改进。
随着工程和制造复杂性的急剧增加，汽车制造商现在面临着挑战车辆出厂后维护和升级的复杂性增加。除了 PLE 之外，数字孪生技术是另一个创新领域，可以帮助解决这个问题。 Gartner 将数字孪生确定为 2018 年十大战略技术趋势之一，福布斯的一篇文章提到，“所有迹象似乎都预示着我们正处于数字孪生技术爆炸的风口浪尖。
在汽车，数字双胞胎——物理产品的数字图像或虚拟表示——被用来保持与每辆车的连接
数字孪生是基于特征的 PLE 过程的副产品，该过程会根据特定车辆上包含的特征自动生成数字表示。一旦车辆制造完成并准备好离开工厂车间，数字双胞胎也就完成了。制造商可以根据车辆中包含的特定功能在现场有效地监控、维护和改进车辆。例如，当维修车辆或更换某些零件时，这些信息会被整合到其数字孪生体中以确保保持镜像。
有了数字孪生体，质量问题就更容易处理了主动，因为公司可以快速识别哪些产品的特定功能包含缺陷，并在包含该功能的所有产品中修复它。
