摘要：当前孪生工厂施工建设实施遵循“通用要求+能力成熟度+场景标准”三层架构：以GB/T43441.1-2023《信息技术数字孪生通用要求》和工信部《工业互联网综合标准化体系》为顶层规范，明确参考架构、数据接口、安全等级要求；以20230976-T-469《数字孪生

当前孪生工厂施工建设实施遵循“通用要求+能力成熟度+场景标准”三层架构：以GB/T43441.1-2023《信息技术数字孪生通用要求》和工信部《工业互联网综合标准化体系》为顶层规范，明确参考架构、数据接口、安全等级要求；以20230976-T-469《数字孪生能力成熟度模型》为评估依据，按虚拟建模、以虚映实、双向交互、智能管控、自主演化五级推进；以T/CIET 970-2025《零碳数字化智能工厂建设指南》等行业团体标准为落地抓手，规定车间级孪生建模、碳排监测、仿真优化、安全运维等实施细则，确保工厂建设可复制、可评估、可持续。

孪生工厂EPC总承包是一个多阶段、跨学科的复杂工程，其核心流程可分为需求分析、数据采集与建模、系统集成与仿真、虚实交互与部署、持续优化迭代五个关键环节，具体实施路径如下：

一、需求分析与顶层设计

基于企业战略目标明确数字孪生工厂的核心功能，如生产优化、设备预测性维护或质量追溯。以某电子智造工厂为例，其通过梳理SMT产线、AGV物流等8类工艺类型，确定需实现产线监控、设备故障报警、物流仿真等12项核心功能。同时需评估现有IT/OT基础设施，确定需改造的自动化设备、需新增的传感器类型及网络架构，并制定分阶段实施路线图。

二、数据采集与三维建模

构建物理工厂的数字镜像需完成两大基础工程：

三维建模：采用激光扫描、BIM建模等技术，对厂房、设备、产线进行1:1高精度还原。某建筑工地项目通过三维扫描获取点云数据，结合CAD图纸构建包含5000余个构件的数字模型，误差控制在±2mm以内。

数据采集：部署工业物联网（IIoT）系统，集成PLC、SCADA等数据源。某汽车工厂在冲压、焊接等6大车间部署2000余个传感器，实时采集设备状态、能耗、质量等200余类数据，数据采集频率达100ms/次。

三、系统集成与仿真验证

数字孪生工厂施工建设通过MES/ERP系统集成实现业务数据贯通，某电子工厂通过MES系统实时提取产线节拍、产量等数据，驱动数字孪生模型同步运行。同时构建多层级仿真模型：

设备级：建立设备故障预测模型，某注塑机项目通过振动、温度等10类传感器数据，结合LSTM神经网络实现故障提前48小时预警。

产线级：进行物流仿真优化，某SMT产线通过AnyLogic仿真将物料搬运时间缩短30%。

工厂级：开展产能规划仿真，某新能源工厂通过Plant Simulation模拟不同订单结构下的产能利用率，优化排产策略后设备综合效率（OEE）提升15%。

四、虚实交互与部署实施

在孪生工厂施工建设实施中，需要构建双向数据通道实现物理与数字工厂的实时映射。某智能工厂通过OPC UA协议打通MES与数字孪生平台，实现设备状态、生产进度等数据的毫秒级同步。同时开发可视化交互界面，采用WebGL技术构建3D可视化看板，支持720°自由漫游、设备热力图展示等功能。某化工企业通过AR眼镜实现现场巡检与数字孪生系统的联动，故障定位时间从2小时缩短至15分钟。

五、持续优化与迭代升级

建立数据闭环机制，通过实际生产数据反哺仿真模型。某半导体工厂每月更新设备磨损系数、工艺参数等模型参数，使产品不良率从0.8%降至0.3%。同时引入AI技术提升决策智能化水平，某钢铁企业通过强化学习算法优化高炉炼铁工艺，吨钢能耗降低8%。最终形成“数据驱动-仿真优化-决策执行”的持续改进闭环，推动工厂向自适应、自优化方向演进。

来源：捷瑞数字