數位孿生技術在預測性維護自動化中的應用面臨幾個關鍵的技術瓶頸。首先，數位孿生的定義和標準化仍然不夠明確，這導致了不同領域對數位孿生的理解和應用存在差異。缺乏一致的定義使得技術的整合和應用變得困難，從而影響了預測性維護的自動化進程。
其次，數據整合和管理是另一個主要挑戰。數位孿生需要從多個來源收集和整合數據，包括傳感器數據、維護記錄和運行數據等。這些數據的多樣性和異構性使得數據的整合和分析變得複雜，進而影響了數位孿生的準確性和可靠性。
再者，模型的可解釋性也是一個重要的瓶頸。當前許多數據驅動的預測模型缺乏足夠的可解釋性，這使得維護人員在依賴這些模型進行決策時，可能會對模型的準確性和可靠性產生懷疑。這種不信任感可能會阻礙數位孿生技術的廣泛應用。
最後，技術的成熟度和實施成本也是制約數位孿生技術在預測性維護中應用的因素。許多企業在實施數位孿生技術時，面臨著高昂的初始投資和技術培訓成本，這使得一些企業對於採用這項技術持謹慎態度。