在數字經濟與工業 4.0 深度融合的背景下，技術創新成為孿生工廠EPC 總承包項目的核心競爭力。捷瑞數字以 “解決行業痛點、提升項目價值” 為導向，在建模技術、數據處理、智能控制三大領域持續突破，形成了具有自主知識產權的技術體系，為孿生工廠建設注入了 “智能基因”。
傳統數字孿生建模技術存在 “精度低、更新慢、成本高” 的痛點，難以滿足復雜工廠的建設需求。捷瑞數字研發的 “新一代自適應建模算法”，通過融合激光掃描、BIM、物聯網技術，實現了建模精度與效率的雙重提升。在建模數據采集階段，采用三維激光掃描儀對工廠場地與設備進行掃描，掃描精度可達 ±2mm，生成的點云數據能完整還原設備的外觀結構與安裝位置；隨后將點云數據導入自主研發的 J3D 數字孿生引擎，引擎通過 AI 算法自動識別設備類型、提取關鍵參數，與 BIM 模型進行融合，構建出高精度的三維數字模型。在某汽車零部件生產廠項目中，利用該技術，僅用 15 天就完成了占地面積 2 萬平方米、包含 300 余臺設備的車間建模工作，較傳統建模方法縮短了 60% 的時間，模型與實際工廠的偏差率控制在 1% 以內。更重要的是，該算法支持模型動態更新：通過在設備上安裝物聯網傳感器，實時采集設備運行參數與位置變化數據，自動同步至數字模型，使模型始終與實際工廠保持一致。例如，當車間內某臺數控機床因維護需要移動位置時，傳感器會將位置變化數據傳輸至模型，模型在 5 分鐘內完成更新，無需人工干預，解決了傳統模型 “靜態滯后” 的問題。
孿生工廠運行過程中會產生海量數據，如何從 “數據海洋” 中提取有價值信息，是提升工廠運營效率的關鍵。捷瑞數字開發的 “工業數據智能處理平臺”，具備 “高并發、高容錯、高智能” 的特點，能有效破解數據處理難題。平臺采用分布式架構，可同時接入工廠內的 PLC、傳感器、MES 系統等各類數據源，每秒數據處理能力達 10 萬條，在某鋼鐵冶煉孿生工廠項目中，每天處理的生產數據、設備數據、環境數據等高達 5TB，且數據傳輸延遲控制在 100ms 以內。為挖掘數據價值，平臺內置了 20 余種數據挖掘算法，包括設備故障預測的 LSTM 神經網絡算法、生產工藝優化的遺傳算法等。在鋼鐵項目中，技術團隊利用 LSTM 算法對高爐設備的振動、溫度、壓力等 12 項運行數據進行分析，構建故障預測模型，提前 7-10 天預測出設備可能出現的故障，準確率達 92%，使設備非計劃停機時間減少了 35%。同時，通過遺傳算法優化煉鋼工藝參數，調整高爐溫度、氧氣濃度等指標，使鋼材的屈服強度提升了 8%，廢品率降低了 8%，每年為企業增加經濟效益超 2000 萬元。此外，平臺還支持數據可視化展示，通過儀表盤、熱力圖等形式，將復雜數據轉化為直觀圖表，幫助管理人員快速掌握工廠運行狀態，數據決策效率提升了 50%。
生產過程的精準控制是孿生工廠實現智能化生產的核心目標，捷瑞數字在智能控制技術領域的創新，打破了傳統人工控制的局限性，實現了 “數據驅動、自動優化” 的閉環控制。在某化工生產孿生工廠項目中，團隊構建了 “AI 智能控制系統”，該系統由數據采集模塊、智能決策模塊、執行控制模塊三部分組成。數據采集模塊實時收集原材料純度、反應釜溫度、壓力等生產數據；智能決策模塊基于深度學習算法，分析數據與產品質量之間的關聯關系，自動計算出最優生產參數；執行控制模塊將參數指令發送至現場設備，調整閥門開度、攪拌速度等，實現生產過程的自動化控制。與傳統人工控制相比，該系統使產品質量一致性提升了 15%，如某類化工產品的純度波動范圍從 ±3% 縮小至 ±1%，客戶投訴率下降了 70%。更值得關注的是，系統具備自我學習能力：通過持續收集生產數據，不斷優化算法模型，適應原材料批次變化、設備老化等動態因素。在項目運行 6 個月后，系統的參數調整精度較初期提升了 20%，即使面對原材料純度突然下降的情況，也能在 5 分鐘內調整生產參數，保證產品質量穩定。此外，系統還支持 “虛擬調試” 功能，在數字孿生模型中模擬不同生產參數的運行效果，無需中斷實際生產即可完成工藝優化，在某批次新產品試生產中，通過虛擬調試，將工藝定型時間從 15 天縮短至 5 天，大幅降低了試生產成本。
