孪生工厂施工建设的关键技术涵盖建模、仿真、数据交互、计算架构及智能决策等多个层面，这些技术共同支撑物理工厂与虚拟模型的实时映射与协同优化，具体如下：

一、建模技术

建模是数字孪生工厂施工建设设计的基础，包括几何建模、物理建模、行为建模和规则建模。几何建模通过三维建模技术（如CAD、Revit等）创建工厂环境、设备、生产线的高精度数字模型，实现物理实体的外观还原。物理建模在几何模型基础上增加物理属性（如结构、流体、电场等），通过数学模拟刻画物理实体的运行机理。行为建模描述物理实体在不同内外部作用下的行为演化，例如 采用马尔可夫链或有限状态机模拟设备故障模式。规则建模则整合领域知识（如操作规程、调优参数），结合机器学习技术挖掘新规则，使数字孪生体具备实时判断、自优化和预测能力。·

建模技术示意图

二、仿真技术

仿真通过软件模拟物理实体的确定性规律和完整机理，验证数字孪生模型的正确性。孪生工厂EPC总承包项目中，在建模正确且感知数据完整的前提下，仿真可基本反映物理实体一定时段内的状态。例如，通过工艺仿真软件建立加工、检测、装配等工艺模型，预测加工缺陷并优化工艺参数；利用多学科、多物理量仿真模型结合真实数据，对生产流程进行动态模拟，识别瓶颈并调整参数。仿真技术贯穿设计、生产、运维等全生命周期，是优化生产流程、提高设备利用率的关键工具。

三、物联网与数据交互技术

物联网是实现物理实体与数字孪生体数据交互的桥梁。通过部署传感器网络（如温度、压力、振动传感器）和连接设备（如PLC、SCADA系统），实时采集设备状态、生产数据、环境参数等信息，并通过短距无线通信（NFC、RFID、Bluetooth）或远程通信（互联网、移动通信网）传输至数字孪生体。例如，在智能工厂中，物联网技术可实现设备运行数据、物流信息的实时同步，为数字孪生模型提供动态数据支持

三、云计算与边缘计算技术

云计算提供分布式计算资源，支持大规模数据的存储、分析和深度学习训练。其根据网络结构可分为私有云、公有云、混合云和专有云，根据服务层次可分为基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。边缘计算则将计算任务下放到设备端，减少数据传输延迟，提高实时性。例如，在设备端部署边缘计算节点，可实现设备数据的实时处理和分析，快速响应异常情况；同时将大规模数据回传至云端进行深度分析，优化生产策略。云边端协同计算架构满足数字孪生系统对时效性、容量和算力的需求。

四、大数据与人工智能技术

孪生工厂设计与施工服务还需要运用到大数据与人工智能技术，大数据技术围绕数据的采集、整理、传输、存储、分析、呈现和应用展开，为数字孪生提供海量数据支持。人工智能技术（如机器学习、深度学习）则通过算法挖掘数据价值，实现诊断、预测和决策功能。例如，利用历史运行数据训练设备故障预测模型，提前识别潜在故障并制定维护计划；通过深度学习算法分析生产数据，优化工艺参数以提高产品质量。大数据与人工智能的结合使数字孪生体具备“先知先觉”能力，支持生产过程的智能化管理。

大数据应用示意图

五、VR/AR/MR技术  

虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合现实（MR）技术提升用户与数字孪生体的交互体验。VR构建脱离现实世界的虚拟空间，支持用户沉浸式操作；AR将虚拟内容与现实世界叠加，提供超越现实的感官体验；MR则搭建用户与虚拟、现实世界的交互渠道，增强沉浸感。例如，通过AR技术，技术人员可在现场通过智能眼镜查看设备数字孪生模型，获取实时数据和维修指导，实现远程协作与精准运维。