数字化工厂的初步（框架）设计，直入主题是数字化孪生工厂实施方案。
“完整、准确、及时”和颗粒度精细的数据挖掘，是大多数离散型企业一直缺失必须补上的一课。按照提升工厂效率目标预定的数据模型，挖掘提取模型需要的数据，并在信息技术支持下实现数字化孪生，是一项持续改善工作。
在现有条件下如何提升产品生产效率，哪些是过程要解决的主要问题，这些问题的相关要素有哪些，才是数据挖掘、数字化孪生的重点。
问题的核心在于“效益最大化”。我们不可能将现实世界无差别地全部在虚拟世界中再造，与运营效率直接相关的必要因素有哪些？如何数字化？这才是率先突破数字化工厂的重点。
首先，数字化与智能化是不可分割的伴生关系。数字化是智能化的基础，智能化是数字化的归宿，为智能化而数字化是处理两者关系的出发点。作为智能化表现形式的数据模型，是数据的形式逻辑关系。
第二，数据挖掘的信息化表现形式是数字化孪生。数字化是为软件识别进行的数据挖掘。数据挖掘对象是构成企业运营的各种必要元素。数字化孪生是将现实世界在软件的虚拟世界中再现。数字化孪生不仅是现实世界中事物的物质性状再现，还包括现实世界中事物间相互关系再现，事物间相互关系不仅表现为归纳或演绎关系，还表现为预定数据模型构建的其它形式逻辑关系。
必须认识到，数字化孪生具有显著的时间要求。孪生是在时间同步上十分严肃的概念，是迈入数字化工厂的第一道门槛。现实世界与虚拟世界在时间上同步的，叫数字化孪生。不能同步的，在一段时间后才发生的，如按班次、按工作日、按批次的，就是用软件实现的传统报表，叫电子记账本；集中各种图表来表现各个电子记账本结果的，叫电子展示墙，而不是随时应对变化的“驾驶舱”。同样都是对企业运作结果的认知，只是因为颗粒度不同。第三，数字化孪生因管控需求具有不同程度。高层管理需要知道为什么这一段时间“卡脖子”的总是这个事件，中层管理需要
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