建立物理工厂的数字孪生模型
构建物理工厂数字孪生模型，包括一系列彼此相关的模型，例如组织模型、人员模型、产品模型、工艺模型、车间布局模型、产线模型、柔性单元模型、产能模型、仓储模型、物流模型、质控模型、资源运维模型……
通过数字孪生工厂模型实现对物理工厂的感知和控制，实现物理实体状态的实时感知，并基于工业智能，实现对物理实体的控制，从而实现对工厂运营的持续优化。
可以总结为以下四个方面：
（1） 通过工业物联技术，实现对生产过程中的人、机、料、法、环、测等生产要素的感知，实时掌控整个工厂的状态，是实现数字孪生工厂的基础；
（2） 利用工业智能技术，体现了工业大脑的作用，实现了更高层次的实时综合调度和优化，实现工厂运营整体效能的提升；
（3） 利用中间件、边缘计算、自主控制等技术，通过指令和动作的分解、将业务指令进一步转化为生产作业控制指令；
（4） 实现对仓储物流、制造执行、质量控制的精准执行，从而实现高度柔性自动化的智能生产，将数字工厂的智能作用于物理工厂。
执行的结果可以进一步被感知，从而形成闭环和持续优化。数据可视化Hightopo能很好的诠释上述几点，通过孪生数字化仿真场景、系统，可对生产过程进行预测性生产，并通过传感器所获取的实时数据进行运算判断，实现生产流程动态优化和过程精确控制，最大限度发挥生产系统的整体效率并有效降低能耗。
智能制造产业中有些产线提供了在线检验功能，能够实时采集产品的质量信息，对异常进行监控，一旦出现异常立刻停止生产，并及时进行预警，通常是声光提醒，避免大批量的不合格品，并及时对异常进行处理。
通过 3D 数字孪生模型能接收到运行的实时数据，除了可呈现真实的实时的数据信息外，对设备运行过程进行实时对比监控，提前发现异常情况，并自动执行相关预案，实现提前预警和可预测性维护，避免事故发生，保证生产过程的连续性和稳定性；还能通过机器学习等技术，反映真实的运转逻辑，实现各种生产场景中的数据研判和智能决策分析。
真正实现智能制造工业，需要实现全要素、全产业链、全价值链的互联互通。通过状态感知、数据融合实现信息流与实物流的一致性，并通过工业智能、自主控制等手段实现对工厂的动态调度和优化，实现多车间多组织间协同精益管理目标。