对存量工厂而言，如何在保障生产连续性的前提下完成智能化升级是核心挑战。孪生工厂服务通过“时空分割法”与动态管控，实现“产能不降、安全不松、升级不停”的转型目标。某液压元件企业应用此方案后，在不停产条件下完成产线升级，降低产品不良率，缩短改造周期，印证了数字孪生技术在老旧工厂改造中的实践价值。

        改造成功的关键在于精准诊断与精细规划。改造前需采用“价值流分析+数字化双胞胎”技术，通过热力图扫描定位物流瓶颈点，并利用点云扫描建立工厂数字模型，结合OEE数据制定分阶段路线图。例如，某企业通过三维扫描获取点云数据，包含构件的数字模型，，为后续施工奠定基础。智能仓储与物流协同升级同样重要，通过AS/RS自动化立库提升存储密度，并融合AGV与悬挂链协同技术，依托WMS/TMS系统实现端到端追溯。

        不停产施工的精髓体现在“时空分割法”的创新应用。时间维度上，利用节假日完成主干线路改造，日常生产时段仅进行非关键区作业；空间维度上，采用防尘防噪移动隔断舱控制污染，并通过电子围栏与UWB定位系统确保人员设备零碰撞。安全防护方面，某化工企业通过AR眼镜实现现场巡检与数字孪生系统联动，缩短故障定位时间。这种精细化管控避免了改造对生产的干扰。

        新旧系统无缝切换是改造工程的难点。电力系统需通过静态切换开关实现双回路供电无间断切换；数据整合模块需用OPCUA协议打通新旧PLC控制系统，避免信息孤岛；试运行策略则采用“影子模式”并行运行，确保投产后零宕机。某电子工厂通过MES系统实时提取产线节拍数据，驱动数字孪生模型同步运行，实现了从物理到虚拟的毫秒级映射。这种双向交互机制为动态调整提供了数据支撑。

        孪生工厂改造服务的价值在运维阶段持续释放。通过构建设备全生命周期数字孪生档案，实现健康状态动态评估与预测性维护。某汽车整车厂在焊装车间部署多类传感器，实时采集焊接机器人的电流、温度等数据，通过AI算法提前预判减速器磨损风险，避免了非计划停机。备件库存优化同样受益，某能源集团整合多座变电站的故障记录与消耗数据，通过机器学习构建需求预测模型，实现阶梯式补货，减少库存总量。

        孪生工厂改造服务以“精密策划、技术破壁、动态管控”为核心，让传统制造基地焕发智能制造新生机。随着工业互联网技术迭代，该模式将进一步延伸至供应链协同与产能调度领域，为存量工厂的数字化转型提供可复制的技术方案。

        伏锂码云平台以数据驱动、虚实融合方式，实现设计与施工的深度协同、过程可控与风险前置，在孪生工厂设计服务、一体化解决方案发挥优势，平台支持构建施工阶段的数字镜像，实现项目进度、资源投入与安全质量的透明化、实时化监控全生命周期管理。平台集成物联网实时数据与现场反馈、关键工序预警及协同调度，确保工程高质量落地，推动孪生工厂设计与施工服务智能化转型。