對存量工廠而言，如何在保障生產連續性的前提下完成智能化升級是核心挑戰。孿生工廠服務通過“時空分割法”與動態管控，實現“產能不降、安全不松、升級不停”的轉型目標。某液壓元件企業應用此方案后，在不停產條件下完成產線升級，降低產品不良率，縮短改造周期，印證了數字孿生技術在老舊工廠改造中的實踐價值。
改造成功的關鍵在于精準診斷與精細規劃。改造前需采用“價值流分析+數字化雙胞胎”技術，通過熱力圖掃描定位物流瓶頸點，并利用點云掃描建立工廠數字模型，結合OEE數據制定分階段路線圖。例如，某企業通過三維掃描獲取點云數據，包含構件的數字模型，，為后續施工奠定基礎。智能倉儲與物流協同升級同樣重要，通過AS/RS自動化立庫提升存儲密度，并融合AGV與懸掛鏈協同技術，依托WMS/TMS系統實現端到端追溯。
不停產施工的精髓體現在“時空分割法”的創新應用。時間維度上，利用節假日完成主干線路改造，日常生產時段僅進行非關鍵區作業；空間維度上，采用防塵防噪移動隔斷艙控制污染，并通過電子圍欄與UWB定位系統確保人員設備零碰撞。安全防護方面，某化工企業通過AR眼鏡實現現場巡檢與數字孿生系統聯動，縮短故障定位時間。這種精細化管控避免了改造對生產的干擾。
新舊系統無縫切換是改造工程的難點。電力系統需通過靜態切換開關實現雙回路供電無間斷切換；數據整合模塊需用OPCUA協議打通新舊PLC控制系統，避免信息孤島；試運行策略則采用“影子模式”并行運行，確保投產后零宕機。某電子工廠通過MES系統實時提取產線節拍數據，驅動數字孿生模型同步運行，實現了從物理到虛擬的毫秒級映射。這種雙向交互機制為動態調整提供了數據支撐。
孿生工廠改造服務的價值在運維階段持續釋放。通過構建設備全生命周期數字孿生檔案，實現健康狀態動態評估與預測性維護。某汽車整車廠在焊裝車間部署多類傳感器，實時采集焊接機器人的電流、溫度等數據，通過AI算法提前預判減速器磨損風險，避免了非計劃停機。備件庫存優化同樣受益，某能源集團整合多座變電站的故障記錄與消耗數據，通過機器學習構建需求預測模型，實現階梯式補貨，減少庫存總量。
孿生工廠改造服務以“精密策劃、技術破壁、動態管控”為核心，讓傳統制造基地煥發智能制造新生機。隨著工業互聯網技術迭代，該模式將進一步延伸至供應鏈協同與產能調度領域，為存量工廠的數字化轉型提供可復制的技術方案。
伏鋰碼云平臺以數據驅動、虛實融合方式，實現設計與施工的深度協同、過程可控與風險前置，在孿生工廠設計服務、一體化解決方案發揮優勢，平臺支持構建施工階段的數字鏡像，實現項目進度、資源投入與安全質量的透明化、實時化監控全生命周期管理。平臺集成物聯網實時數據與現場反饋、關鍵工序預警及協同調度，確保工程高質量落地，推動孿生工廠設計與施工服務智能化轉型。
