在數字化轉型浪潮中，工廠數字孿生體已成為制造業智能化的核心驅動力。數字孿生體通過構建物理工廠的虛擬鏡像，實現實時監控、預測性維護和決策優化。軟件開發在這一過程中發揮關鍵作用，其核心在于集成傳感器數據、建立動態模型和開發用戶界面。數據采集系統需整合生產線、設備和環境信息，為孿生體提供基礎數據。模型構建應融合物理規律與機器學習算法，以模擬工廠運行狀態。可視化界面需支持交互操作，幫助管理者直觀分析生產瓶頸。成功案例顯示，采用數字孿生體的工廠能將停機時間減少30%、生產效率提升25%。未來，隨著5G和AI技術的演進，這一技術將在智能工廠中發揮更大價值。