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数字孪生智能工厂管理平台基于可视化与智能交互引擎与分布式数据监控系统，将工厂现实场景转化为三维可视化场景，形成统一实景模型。

通过持续更新三维数据与扩展不同类型的数据信息，包括：工程数据、资产数据、工艺自动化数据、监控监测数据、信息系统数据，可在实景的空间里统一展示地理、地质、建筑设施、设备资产、自动化、监控、监测及其他扩展信息，以产生更的运行控制与协同管理。

智能化的是实现企业资产的数字化、智能化，而资产密集型企业的资产是设备（装置），数字孪生智能工厂管理平台应用是在工厂平台基础上运用三维和虚拟现实技术构建行业逼真的三维模拟现实场景。将企业资产三维模型以及信息属性有机地结合起来，采用基于网络的信息处理技术，实现资产运行监视、操作与控制、综合信息分析与智能告警、运行管理和辅助应用（维护、安防和环境监测）等功能的一体化监控管理，数字孪生工厂，大幅度的提高了企业资产运营能力。

不同物理实体的数字孪生应用重点差别很大。

产品数字孪生应用的重点在于复杂的机电软一体化装备，例如发电设备、工程机械、机械加工中心、、航空发动机、飞机、、船舶、轨道交通装备、电梯、通信设备，以及能够实现智能互联的通信终端产品。

在产品的设计制造生命周期，可以通过在实物样机上安装传感器，在样机测试的过程中，将传感器采集的数据传递到产品的数字孪生模型，通过对数字孪生模型进行和优化，从而改进和提升终定型产品的性能；还可以通过半实物的方式，部分零部件采用数字孪生模型，部分零件采用物理模型来进行实时和试验，验证和优化产品性能。另一方面，数字孪生，在产品设计时，大多数零部件会重用前一代产品的零部件，如果老产品已经建立了关键零部件的数字孪生模型，同样也应当进行重用，从而提升新产品研发效率和质量。

产品服役的生命周期是产品的数字孪生应用的阶段。尤其是对于长寿命的复杂装备，通过工业物联网采集设备运行数据，并与其数字孪生模型在相同工况下的结果进行比对，可以分析出该设备的运行是否正常，运行绩效如何，数字孪生城市，是否需要更换零部件，并可以结合人工智能技术分析设备的健康程度，进行故障预测等。对于装备产品，其数字孪生模型应当包括每一个实物产品服役的全生命周期数字化档案。

数字孪生的应用场景

1.工业制造

数字孪生起源于工业制造领域。在产品研发的过程中，数字孪生可以虚拟构建产品数字化模型，对其进行测试和验证。生产制造时，可以模拟设备的运转，还有参数调整带来的变化。

数字孪生能够有效提升产品的可靠性和可用性，同时降低产品研发和制造风险。它给工业制造带来了显而易见的效率提升和成本下降，使得几乎所有的工业巨头趋之若鹜。

2.教学实训

利用数字孪生技术，通过将设备本体虚拟化可以有效地解决实验条件与实训效果之间的矛盾。

通过虚实结合技术，学习者便可以走进这个虚拟实验室，身临其境般的操作虚拟仪器，操作结果可以通过仪表显示身体的感受反馈给学生，来判断操作是否正确。这种实验既不消耗器材，也不受场地等外界条件限制，可重复操作，数字孪生，直至得出满意结果。

（1）解决从行业需求到实训人才培养脱节问题

通过数字孪生技术，能够将行业的典型性工厂，半实物虚拟化，并结合虚实技术，保留其原有的控制系统以及机电系统，将企业需求的控制，编程应用人才与校内实训课程结合，实际解决，学生实训过程中无性，应用性等问题。

（2）解决教学实训中“三高四难”问题

数字孪生技术特点是使用者可以进行交互，因此，可以作为增强教学培训和演练效果的有效手段，解决智能制造实训应用过程中的“三高”（高危险、高成本、高污染）与“四难”（难看到、难动作、难进入、难再现）问题。

（3）学科交叉与产业融合

通过数字孪生技术引入企业实际工作任务，设计教学和竞赛项目。实训内容设计围绕智能制造工业应用情景和技能点，覆盖了机器人、人工智能、通讯技术、数控技术、自动线等典型应用。技能要点与行业用人、岗位需求、技术进步以及教学建设相结合，系统装调、现场工艺规范系统接线、工艺过程分析、系统编程等相互结合进行安排，引导智能制造技术相关专项实训教学的设计与实施，系统化培养复合型技能型人才。