在产品的整个生命周期中，设计一直是影响性能、成本和质量的关键变量，在今天节能减碳的需求下，产品有近80%对环境的影响都是在最初的设计阶段就决定的：使用什么材料、如何制造、能源效率表现怎样等等，而解决这些问题的方法，是将“可持续性”作为一项商业指标，并利用数字化技术加速目标实现。

　　设计可持续产品需要及早了解其对环境的影响，对产品的材料、能源使用、制造过程及预期资源消耗需要具备深刻洞察。在设计阶段，设计团队必须考虑供应商、分销商和物流供应商，同时平衡可持续性、盈利能力、绩效和质量。数字化是打通企业数字能力进行整体设计的重点，要实现这一目标，需要将产品设计建立在系统方法之上，并将其放入相互关联的工业生态系统，以实现整体的可持续目标。

　　从系统性设计开始

　　一个系统可以与集成电路的某种特性一样具体，也可以与产品所涉及的环境一样广泛。大多数现代产品都不是由一个单一系统构成，在其开发过程中往往涉及到多个工程学科，这一类产品可以被描述为系统性系统 (system of systems)。在执行项目时，需要协调不同的学科，并及早进行仿真，对各个子系统进行优化，然后平衡它们之间的交互方式。

　　举例来说，如果我们要生产一款船用螺旋桨，增加叶片节距可能会提高流体动力效率，但这同时也取决于发动机和其间的每一个子系统，以提供足够的动力，并在运行中满足低碳要求。这种多学科联动在今天更加复杂，优化速度也要比过去快，这时，数字孪生技术就派上了用场。

　　数字孪生技术有助于深入了解产品的生产方式、物流成本、使用寿命以及如何适应循环经济。在产品设计初期引入数字孪生可以打造一个更智能的设计空间，并将其与业务的可行、盈利和可持续性联系起来，需求和评估从一开始就能够无缝结合。

　　在互联的工业生态系统中前行

　　在设计阶段做出正确的可持续性决策需要准确和广泛的数据收集，以帮助数字孪生的创建，这其中涉及到供应商、物流运营和能源基础设施的扩展网络等等。这种方法可以说是打通上下游，形成一种集体智慧，进而准确地反映物理世界的一切。

　　通信生态系统必须覆盖整个价值链，并及早建立与供应商、分销商和合作伙伴的行动协调和数据交换。这使设计团队能够直接获取材料和合同子系统的采购信息，同时，建立在数字化基础上的产品生命周期管理系统将所有工程工作编织在一起，并考虑企业的可用资源，将原本孤立的流程进行有效整合，最终向市场快速推出可持续的产品。

　　一个完善的工业设计生态系统也可在设计和价值链之间提供反馈回路。机械设计团队可能在最初的设计迭代中设计了一款某种铝合金产品，但供应商发现了另外一种合金，与原本计划的合金具有相似的性能，且在现有的基础设施中具有更好的印刷可行性。无论最终的业务决策是继续坚持原本计划还是更换合金，这一新发现都将作为数据点添加到生态系统的数据库中，以供未来迭代使用。

　　供应商可能对产品的可持续性产生重大影响。比如一家供应商能够使用可再生能源，因为他们能够使用风能、太阳能或其他可持续能源;另一个可能在地理上更接近于其他制造企业，进而被限制了运输和物流造成的排放。

　　合作可以进一步延伸到价值链，直到产品的生命周期结束，从而实现循环。选择更坚固的材料意味着它可以重复使用;更强的部件可能更难制造，因为其需要更高能量密集的工艺，这些需要决策的变量使得数字化和仿真在今天格外重要 —— 简单的决策可以自动化，复杂的决策可以依靠集体智慧。

　　建立整体可持续性指标，进一步优化设计

　　最后，要持续地在产品生命周期的各个阶段进行重新审视和评估决策，这需要从一开始就将整体可持续性指标纳入数字孪生，以便与其他要求保持可持续性目标的可见性，这可能需要物理传感器，通过制造、交付和使用以及碳足迹和材料成本收集诊断和环境条件;也可能需要更大的数据集，包括基于数字孪生模型的虚拟传感器。

　　物理传感器为仿真模型提供信息，在设计早期更清晰地理解决策，而虚拟传感器从复杂系统中插入和外推可持续性指标。这些指标实现了设计、制造和使用之间的闭环优化。

　　可持续设计是基于产品设计、制造和覆盖整个价值链运营的集体智慧决策。这种方法使产品能够以最少的资源交付。依靠全面的数字孪生模型，可持续设计形成了系统性的工作方式，依靠工业设计生态系统，促进实时数据在企业内部和外部供应商之间的流动。与此同时，企业必须建立整体的可持续性指标，以确保实现可持续性目标和其他商业目标的一致性。

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