在数字驱动成为工业发展趋势的今天，数字孪生工厂通过数字化的方式，借助历史数据、实时数据以及算法模型等，打通物理世界与虚拟空间的通道，联结现实世界与数字世界，在虚拟空间打造全真世界，将大幅推动工厂综合态势分析、安防巡检、设备运维、产线运行、生产管理等变革，成为智能制造、“工业4.0”的技术基础和发展趋势。目前，工业企业虽然有着海量数据，但仅有一小部分能得到利用，因此，如何利用数字孪生，释放工业企业存在的海量数据潜力，成为企业需要研究的新课题。

数据孪生释放工业数据动能

传统工厂的信息化偏重垂直、孤立的烟囱式子系统建设，数据不互通，业务难融合，长期面临着服务体验差、综合安防弱、运营效率低、管理成本高、业务创新难等痛点。

数字孪生通过对物理世界中的工厂建筑、设备、工艺、管网等所有要素数字化，在网络空间再造一个与之对应的“虚拟世界”。通俗地讲，就是应用数字技术为实物产品、制造流程乃至整个工厂进行模拟仿真，为其创造一个数字版的孪生体。

基于数字孪生技术构建的智慧工厂，能够直观地将厂区建筑及各领域管理要素得到精准复现，并基于全域数据信息，建立一系列业务决策模型，能够实现对当前状态的评估、对过去发生问题的诊断，以及对未来趋势的预测，为业务决策提供全面、精准的科学依据，最终实现智慧工厂全要素数字化和虚拟化、生产管理实时化和可视化、设备运维协同化和智能化，助力工业企业实现数字化运营。

多维异构数据融合推动数字孪生工厂落地

数字孪生强调仿真、建模、分析和辅助决策，侧重于物理世界对象在数据世界的重现、分析、决策。而大数据可视化所做的是对物理世界的真实复现和决策支持，这两者的功能特性与数智源推出的在线数据分析及可视化决策平台深维数据高度重合。深维数据集数据集成、数据分析、数据可视化、AR视频全景融合为一体，把全域数据的变化规律、关联关系等要素以可视化形式进行呈现，为管理者提供全面、科学的决策支持。



数智源方面认为，数据是数字孪生最核心的要素，如果无法做到多维全域数据融合应用，数字孪生就失去了动力源。此外，数字孪生的映射关系是双向的，一方面，基于全域数据和算法模型，可以高效地在数字世界对物理对象的状态和行为进行反映。另一方面，通过在数字世界中的模拟试验和分析预测，可为实体对象的指令下达、流程体系的进一步优化提供决策依据。

具体到数字孪生工厂，深维数据基于地理信息系统，通过三维建模将工厂的管理、生产、运维、决策有机地统一起来，形成互相关联、整体一致的智慧工厂可视化决策平台，有以下常见的业务应用场景。

综合态势监测：对厂区内外部环境、空间结构进行三维展示，将厂区建筑分布、功能分区、安防、设备、能效、环境、管网、人员、物料进出库、财务收支等关键指标进行综合监测分析与展示，实现厂区人、事、物、财统一管理，辅助管理者全面掌控厂区运行态势。

环境空间监测：以三维透视显示厂区生产车间、存储区、行政管理区、监控系统、消防系统等功能分区的区域和分布，并对接相应的信息和数据，实时掌握厂区资源分布情况。

生产安全监测：可视化图标显示重点防控区域（车间、成品库、危险品生产场所）和重点部位（消防水泵房、消控室、配电室等），对接智能算法，识别区域内人和行为，异常行为主动告警。

设备运维监测：对设备进行三维建模，真实复现还原设备外观、结构和运转详情，支持设备运行、能耗、故障数据实时接入与可视化展示，并能对突发情况进行及时报警，同时联动现场周边摄像头，快速了解并处理事件。

工序流转监测：以三维模型构建生产线仿真场景，对各个工段、重要设备、运转流程等进行复现，实时反映产品生产流程、运行状态、生产进度等关键环节，辅助管理者直观掌握厂区车间运转状态，实现厂区工序流转的全方面监控管理，保障生产平稳运行。