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　　当前，全球制造业正加速迈向智能化转型，一场以数据为驱动、虚实融合为核心的深刻变革已然到来。工厂仿真与数字孪生技术作为智能制造落地的关键使能技术，正成为连接物理世界与数字空间的关键纽带，在提升运营效率、降低成本、优化决策等方面展现出显著的战略价值。

　　工厂仿真技术早期主要用于生产系统的模拟、分析与优化，支持设施布局、物流路径等场景的离线验证。如今，随着高保真建模、实时数据与智能算法技术的融合应用，

　　推动传统工厂运营实现由“模拟推演”向“实时映射、虚实共生、动态优化、自主决策”的阶段跃迁，

　　通过高保真建模，在虚拟环境中提前验证设施布局、工艺流线与物流调度，精准识别潜在问题，大幅降低实体改造与试错成本。

　　基于仿真模型动态分析产能、设备利用率、瓶颈工序等关键指标，为生产系统提供客观、可量化的评价依据。

　　支持多场景仿真试验，优化投产顺序、资源配置与调度策略，驱动工厂在运行中持续迭代，实现智能决策与闭环优化。

　　需融合多源异构数据，构建高保真模型，并实现与MES、SCADA等系统的实时交互与持续同步，技术门槛较高。

　　企业常难以识别高优先级应用场景，且仿真优化结果与实际生产决策之间缺乏有效衔接，“优化执行验证”闭环机制尚未形成。

　　同时精通生产运营、仿真建模与数据科学的复合型人才稀缺，且缺乏贯穿全周期的业务导向实施方法论。

　　初期在软件、集成与人才方面的投入较大，而仿真带来的效益往往难以直接度量，影响企业推进信心。

　　为助力制造企业应对上述挑战，系统提升业务骨干与技术专家在工厂规划、运营优化与智能决策方面的能力，e-works特策划本期高级研修课程。课程将重磅邀请领域内的知名实战专家，围绕数字孪生工厂的整体架构、关键场景、实施路径与落地方法展开系统讲授，并深度结合行业标杆实践，推动理论与实践的深度融合。

　　系统剖析工厂仿真与数字孪生的关键技术，聚焦工厂规划、生产、物流及运营优化等核心场景，深入解读落地实施的关键要点与典型挑战。

　　围绕生产系统建模仿真、产线虚拟调试、运行智能决策、加工智能运维四大核心应用，深入解析各场景的技术实现路径、业务价值与典型应用模式。

　　基于精益驱动的数字孪生实施方法论，系统阐述从工厂级规划到单元级调试、从设计验证到运营优化的完整实施路径，助力企业构建清晰的数字化转型路线图。

　　结合行业领先企业从仿真应用到数字孪生工厂建设的全周期实践案例，深度解构其在技术选型、团队协作、难点突破等关键环节的实施经验，提供可借鉴的落地范式。

　　华中科技大学机械学院教授、国家智能设计与数控技术创新中心副主任、博士生导师 朱老师

　　3.数字孪生工厂应用场景1:生产系统建模仿线.数字孪生工厂应用场景2:生产线虚拟调试

　　特别提醒：由于专家时间和课程更新等原因，e-works有权根据实际情况对培训日程进行微调。请随时关注网页版邀请函内容更新。

　　朱老师华中科技大学机械学院教授、国家智能设计与数控技术创新中心副主任、博士生导师

　　广东省创新创业团队“面向智能制造的工业大数据研发与产业化”核心成员，科技部、工信部、基金委的项目评审专家。主要学术研究方向为制造系统建模与优化、质量与可靠性、智能制造和数字化车间、工业大数据应用等，主持完成10余项国家级科研项目，发表学术论文100余篇，出版专著2本。在生产系统建模与仿真、制造执行系统（MES）关键技术、智能工厂体系框架、工业大数据建模分析等方向取得了较为突出的理论与应用成果，主持研发了自主可控的生产系统建模仿真软件FactorySimulation，获1项国家科技进步二等奖、1项教育部科技进步一等奖和1项中国机械工业科学技术一等奖。

　　近20年工厂仿真及数字孪生工厂建设经验。深耕于工厂与物流仿真以及工艺过程仿真优化这一专业领域。曾深度主导及参与多个国内行业领军企业的新工厂规划建设项目，通过在虚拟世界中先行构建并优化整个工厂，实现布局验证、物流瓶颈分析、人机协作仿真等。通过高保真工艺仿真，对生产节拍、设备协同和作业流程进行精准调优，帮助众多企业客户显著提升了产线平衡率与整体设备效率。

　　拥有超过20年工业数字化经验，深度服务ABB、SANY、Magna、百事等200余家行业头部企业。他专注于工厂仿真与数字孪生领域，基于工业互联网技术构建新一代工厂数字化平台。他带领团队完成的工厂数字孪生解决方案，在产线仿真、工艺优化、虚拟调试及运营管控等方面成效卓著，已成功应用于超过100家企业，助力企业实现生产全流程的精准映射与智能优化，其成果荣获上海市科技进步一等奖，他本人作为行业专家亦深度参与了相关行业标准的制定与审核，是中国互联网协会工业互联网领域首席专家。