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发生时间和部位。某风电发电厂将每台风机的运行数据接入数字孪生平台，系统通过分析叶片振动、齿轮箱油温等参数的变化趋势，提前 1-2 个月预测潜在故障。当预测到某台风机齿轮箱可能出现异常时，运维团队根据数字孪生模型模拟的最佳维护窗口期，在发电量较低的时段安排检修，既避免了突发停机损失，又提高了维护效率，风机可用率提升至 98%，维护成本降低 30%。

远程运维与协同诊断打破了时空限制。借助工业互联网的高速传输能力，数字孪生模型可实现设备状态的远程实时呈现，使专家无需到达现场即可参与运维诊断。某汽车焊装车间的机器人设备出现焊接质量波动时，远方专家通过数字孪生系统查看机器人的电流、电压曲线和机械臂运动轨迹，结合虚拟模型标注的关键参数，远程指导现场运维人员调整焊接参数和机械臂校准点，仅用 2 小时就解决了传统模式下可能需要 1 天的故障问题。这种远程协同模式不仅加快了故障处理速度，还实现了优质技术资源的高效共享，尤其适用于分布在不同地域的工厂集群运维。

备品备件管理在数字孪生支撑下实现精准化。传统备品备件管理常因库存过多造成资金占用，或库存不足影响维护时效。数字孪生系统通过分析设备故障规律和运维历史数据，结合生产计划预测备品备件需求，实现动态库存管理。某机械加工厂的数字孪生运维平台，根据设备故障概率分布和采购周期，自动生成备件补货建议，使关键备件库存周转率提升 40%，既保证了维护需求，又减少了库存资金占用。同时，通过数字孪生模型模拟不同备件的安装适配性，在采购前验证备件与设备的兼容性，避免了因型号不符导致的备件浪费，提升了备件管理的经济性。

运维流程的数字化重构提升了整体效率。数字孪生系统将运维工单、检修规程、设备档案等信息与虚拟模型关联，形成完整的数字化运维闭环。当需要进行设备检修时，系统根据数字孪生模型生成详细的检修步骤和风险提示，运维人员通过移动终端查看虚拟模型标注的操作要点，检修完成后将实际数据录入系统更新数字孪生模型。某电子代工厂通过这种数字化运维流程，使检修工作的标准化率提升至 90%，新手运维人员也能快速掌握复杂设备的检修规范，运维工单处理周期缩短 40%，同时积累的检修数据不断优化数字孪生模型的分析能力，形成运维能力持续提升的良性循环。