数字孪生工厂建设技术路线主要围绕虚拟技术应用、数据模型分析关键要素展开。

2025年，在虚拟技术应用方面，在交互层借助3D模型、数据图表、VR等直观展现实际物理对象的状态，进行虚拟装配等模型操作，准确、真实、形象地展现工厂资源和设施设备状态的变化。在数据模型分析方面，对车间产线、生产设备等进行三维建模，实现物理产线到三维产线的数字化、监控可视化的转变，实现设施设备虚拟化；实时采集设备运行的状态，统一汇总到可视化平台，并通过动画仿真模块中模型状态的实时更新，使模拟数据同真实设备状态保持一致，实现生产监控一体化；在大屏展示的基础上，增加车间设备的三维可视化效果，实时掌握车间设备的动态，实现生产过程透明化。

2030年，在虚拟技术应用方面，在机理层应用数字孪生技术，实现对物理实体状态的监控、诊断、分析预测、干预和优化预演。在数据模型分析方面，运用多维度孪生数据集成技术，在企业的生产管理每个环节构建数字孪生体，获取生产现场实时数据，利用集成平台进行数据转发、处理、存储等，对设备、产线、工厂等进行3D建模，对生产过程中的实时变化做出响应。

2035年，在虚拟技术应用方面，构建数字孪生工厂，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生命周期，推动生产组织方式变革，实现对工厂设备的远程监控，实时了解数字化车间的生产状况，在线获取工厂设备的运行数据，并通过交互技术实现远程操作维护、设备管理，或对现场人员进行远程维护指导和培训。在数据模型分析方面，于虚拟空间开展面向智能工厂的多维虚拟模型集成与融合应用，实现基于孪生数据完成闭环智能控制，此时数字孪生工厂无需人工全程值守，系统可以通过自动监管分析，给出分析结果和改善建议。例如，在智能监管方面，实现可视化智能监管，智能预警，智能调度；在智能分析方面，基于实际运行逻辑关系，利用大数据技术，分析诊断效率指标、成本结构、排程计划要素，实现精准定位效率瓶颈，及时找出剩余效能；在智能决策方面，利用人工智能技术实现发展预测与模拟，智能预警可能出现的问题，并提出最佳的改善建议。能够根据智能分析，在出现问题时给出最佳决策建议。