VR数字化工艺与制造解决方案
随着制造技术的不断升级迭代，理解这些工厂产线的孪生数据会越来越困难，对监控、决策人员的要求越来越高，同时伴随着的是评判与决策效率的降低。
这时我们有了两种解决方案：
1、 构建人工智能，通过AI辅助进行评判与预测；
2、 让数字孪生体更加易懂，降低认知难度。
而很长一段时间内，AI虽然可以提供辅助的评判，但决策依然需要“人”来做，决策的依据依然是对数据的认知，“人”成为了瓶颈。
VR数字化工艺与制造的伙伴
如“十四五”规划指导文件中所说，我们需要基于数字孪生体实现工业现场多维智能感知、进行生产过程优化、质量在线精密检测、生产过程精益管控、生产设备故障诊断与预测性维护、残次品产生过程追溯与调优、复杂环境动态生产计划与调度、产线内外物流智慧协同等业务的开展，必然需要对工厂产线孪生数据的监控、分析、判断和预测，XR技术就自然的成为数字孪生的伙伴，成为“意识人体”通过认知“数字虚体”管理“物理实体”的桥梁。
我们通过XR技术，将数据库中的海量数据，构建成一个“人”容易认知的、与工厂及产线物理形态一致的、虚拟的三维工厂，产品及物流在其中流转，使其与现实生产状态完全一致的同步运行，又或复现某个需要分析诊断的历史时段、预测某个未来生产情景，附加超现实的电气、信号、音频等可视化的链路展现，辅以数据图表，提供直观的监控、分析、判断和预测依据。
VR数字化工艺与制造面临的问题
由于虚拟现实技术还处于发展与应用的孕育期，我国在制造业领域的应用经验尚不充足，二者融合发展还面临一些问题。
一是应用场景和应用路径尚不清晰。国内企业对虚拟现实技术的特征、应用方法等缺乏基本了解与整体把握，对制造业各环节与虚拟现实技术的结合点尚不清晰，加之应用场景设计缺失，产业标准不统一，难以对工业技术与虚拟现实技术的融合应用形成明确的产业化引导，从而制约了应用范围的拓展。
二是我国制造业自身发展层级不高，致使新技术应用的效率成本难以平衡。目前应用虚拟现实技术的企业主要集中于航空、汽车、仪器仪表等制造行业，以及原型设计、精密加工等制造环节。我国的低端加工制造占比较大，进入制造的行业和企业不多，涉及制造前端原型样机设计、流程仿真的，导致企业的应用能力不足、应用意愿不强。
三是虚拟现实行业应用的供应链短板依然明显。除了在虚拟现实相关主控芯片、光学器件、传感器等方面存在共性短板外，国内面向工业制造的增强现实模块化产品设计、操作维修、仿真训练等虚拟现实内容和应用供应严重匮乏，缺乏应用开发工具和开发平台，系统集成能力不强。供应链的短板加大了行业融合应用的成本，延缓了推广进程。