对于大多数企业，特别是制造业，用实体制造过程中的数字孪生进行配置、调控和优化的概念被称为“数字化转型”。实体部分包括人、机、料、法、环，数字孪生通过数字技术和网络及无处不在的应用程序和服务，提供智能数据管理、分析和计算。通过实体与数字孪生的密集连接和交互，不断改善生产制造过程。

中电科29所基于离散型生产集成工艺复杂、集成环节众多、局部响应延迟等问题，为提升对生产过程中异常事件决策响应的及时性、动态性和准确性，利用数字孪生技术的虚实交互、实时映射、共生演化的特点，构建基于虚实映射的动态调整优化机制和系统，对物理车间异常、波动和偏离实时跟踪，结合模型和算法进行仿真，实现动态生产环境下扰动变化的自适应调整，保证生产平稳正常运行，通过虚拟车间与物理车间的共同进化，提升车间适应变化、扰动响应能力和异常解决能力。

中电科20所利用制造生产线虚实状态同步映射技术，在虚拟空间实时监测设备状态、作业执行信息、生产异常状态，与原始需求实时对比校验，评估与原始策划的偏离和预测分析，对于已经或即将偏离策划作业的工序及时预警预测，利用多目标优化算法、遗传算法等算法技术，同步启动虚拟空间仿真运算，迅速做出判断，采取应对措施，快速实现自适应的调整纠偏，保证车间生产的平稳正常运行，规避或减轻任务执行过程的风险。同时，系统的模型和算法在多次动态运算中迭代进化，构成基于数字与实体PDCA的动态完整循环。

中车唐山工厂通过打造数据贯通的柔性产线，结合公司多品种、小批量的离散装备制造特点和产品工艺布局、生产模式、制造批量等情况，打造数据贯通的精益柔性产线，实现各生产要素的管理从文档方式向结构化数据方式的转变，推行多平台产品共线生产，提升公司产线的柔性与可重构能力。

负责生产制造各要素的职能部门，依托企业制造运营管理平台将生产所需的制造要素数据按照计划精准投递至生产作业工位，员工运用数据仓库、数据看板等手段对产线制造、加工、资源、成本等维度的数据进行管理与分析。通过平台实现生产制造信息的自动化数字化采集，反哺设计、工艺、质量等要素部门进行改善优化，共同促进提质、降本、增效与节能可持续发展。

徐工集团与阿里云开展合作，将零部件的关键参数、性能指标、参考标准、试验数据、工况数据、故障模式、寿命数据等仿真过程生成数据进行汇聚，构建出数字孪生产品模型，形成虚拟产品基础模型。

在制造环节，通过大量传感器设备实时采集数据，利用工业大数据技术，结合订单、设备、工艺、计划等产品数据，将与实物产品对应的部件信息注入到虚拟产品中，使虚拟产品与实物产品形成映射。

徐工还针对制造过程产生的数据采用聚类、规则挖掘等数据挖掘方法及预测机制建立多类基于数据的生产优化特征模型，为制造过程的质量跟踪与追溯管理提供依据。

京东方建成贯穿生产全过程的自动化工厂，极大提升生产过程工艺参数稳定性和一致性，为客户提供更为可靠的品质保障。在连续生产过程中，自动化生产使所有的机器设备都按既定节拍运转，保证生产的均衡性，提高劳动生产率，缩短生产周期，为客户提供更为稳定的交付保障。

在运营层面，通过生产互联互通系统，打通生产计划系统、物料控制系统、设备预防保养系统，制造执行管理系统，质量控制系统，仓储管理系统之间的连接，将制造业务流程固化在IT系统中、实现数据自动流动，将生产过程数据化，及时掌握业务实时现状，实现动态分析与持续改进同步进行。

京东方在生产计划上建设了闭环动态排程自动派工系统，运用基因算法每15分钟统筹安排800多台设备的最优排产，并将结果实时自动派工至生产设备闭环执行。

在生产过程中，物联网监控生产设备动作时间，自动识别瓶颈动作，实时监控全自动生产线过程中瓶颈动态漂移情况，并建立敏捷团队，利用动作提速和动作合并，改善瓶颈，获得更好的节拍时间，充分释放产能潜力。在精准生产方面，打造“一个”制造排程系统，标准化数据模型和调度模型，实现集约化运营。

中车四方股份公司基于高质量发展的需要，实现了质量体系全过程数据获取、问题跟踪、结果评价的规范化、主要质量指标的可视化、质量改进过程自主化。

公司以异常状态管控为核心建立质量指挥中心，通过职责细化建立分级管控体系，指挥中心设指挥层和状态管理层两级管控，指挥层又分设公司级、部门级异常中心，对本部门异常进行线下协调及处置。

状态管理层分为公司质量管理、项目质量管理、智造链、供应链四级，切入业务实施管控。智能设备数据可实时获取专检点，实时监测制造过程状态数据，通过信息系统集成接口获取与当前工序相匹配的检测结果、技术变更、不合格品处置等数据进行预警监测；对于暂不具备实时接入智能设备数据的专检点，主要监测信息系统集成相关数据。

质量指挥中心通过业务数据的异常预警，实施基于数据、事实和理性分析的实时状态管控，实现了公司管理层与业务层的快速沟通与有效决策，实现由人力驱动业务到数据驱动业务的转变。