维基百科提供了数字孪生的初步分类。我查阅了一下，发现它主要关注的是所保存的数据类型。分为三个类别：原型、实例和聚合。
原型数字孪生是创建资产所需的所有信息的集合。这包括设计文档、生产指南等。尽管设计可能会随着资产新版本的构思而发生变化，但这些信息似乎都是静态数据。
第二类是数字孪生实例，是单个设备或资产的数字化表示。它们将收集单个实例的数据，从而构建该特定设备历史记录的数字轨迹。该数字轨迹包含来自设备的各种传感器读数。它还记录了检查或维护的执行时间、具体的使用历史记录、发生故障的时间等。
最后，聚合型数字孪生从大量设备中收集数据。例如，原始设备制造商可以将所 摩洛哥电话数据 有安装在客户设备上的设备数据收集到一个集合中。这将呈现一个通用对象，而不是单个实例。数字孪生聚合可用于收集统计数据：故障间隔的平均时间是多少？标准差是多少？哪个部件最常发生故障？机器的典型负载是多少？
数字孪生也可以根据其所代表资产的复杂程度进行分类。Mouser.com认为其层级结构包含三个层次：零件、产品和系统。分类比较明确：零件的数字孪生代表设备的单个部件，可以由零件制造商构建和使用。产品数字孪生将零件的数字孪生组合成完整设备的数字孪生。在系统层面，数字孪生将由大量交互设备的数字孪生组成。
事实上，Mouser.com 还发现了第四个类别，称为“流程”，以强调数字孪生不仅仅适用于物理设备。这一观察非常正确，但在我看来，这个额外的类别在逻辑上并不完全适用于前三个类别。下一节中面向用例的分类更符合这一类别的逻辑。
按复杂程度进行分类，揭示了一个决定未来数字孪生经济成败的重要特征：一个生产商的数字孪生是否与其他生产商的数字孪生兼容。理想情况下，零部件制造商会将产品附带一个数字孪生（原型、实例或集成体），然后产品制造商可以使用该数字孪生构建产品的数字孪生。这需要某种标准化。