工厂运维是保障生产连续性的关键环节，传统运维模式依赖人工巡检和经验判断，难以应对复杂设备的精细化管理需求。数字孪生技术与工业互联网的深度 融合，为工厂运维带来了革命性变革，通过构建设备全生命周期的数字镜像，结合实时数据传输与智能分析，实现了运维模式从被动响应向主动预防的转 变，大幅提升了工厂运维效率和设备可靠性。 设备状态的实时感知是智能运维的基础。工业互联网在工厂设备上部署的振动、温度、压力等各类传感器，如同为设备装上 "神经末梢"，持续采集运行参 数并传输至数字孪生系统。数字孪生模型则将这些数据转化为直观的设备状态图谱，运维人员无需到现场即可通过虚拟场景掌握设备运行状况。某化工厂的 反应釜设备通过这种方式，实时将搅拌电机转速、釜内温度等数据传输至数字孪生模型，当发现电机振动频率异常时，系统自动在虚拟模型中标记预警区 域，运维人员结合模型分析的历史数据趋势，判断为轴承磨损前兆，提前安排更换，避免了非计划停机，设备故障检出率提升至 95% 以上。 预测性维护是智能运维的核心价值所在。数字孪生系统通过工业互联网获取设备全生命周期的运行数据，结合机理模型和机器学习算法，构建设备健康评估 模型，能够精准预测设备故障 ...