为贯彻落实党中央、国务院关于深化数据资源开发利用有关部署，更好释放数据要素乘数效应，营造全社会“供数、治数、用数”良好氛围，聚焦破解行业领域数据资源开发利用堵点难点、加快数据要素市场化价值化进程、推动数据更好赋能全省产业转型升级与数字经济高质量发展，2026年“数据要素×”大赛山西分赛（以下简称“山西分赛”）全面启动。

赛事以“数智赋能 晋创未来”为主题，紧扣山西能源革命、产业转型、民生发展核心需求，结合全省产业特色与发展战略，诚邀社会各界围绕工业制造、现代农业、交通运输、数智创新、数字健康、气象服务、能源低碳、数字文保文旅、数字治理、民生服务十大赛道，研提优质数据创新成果。

现将山西分赛2025年优秀项目案例陆续发布，供各方参考。

领域：工业制造

项目：当“虚拟”照进“现实”——工业数字孪生技术赋能新能源整车工厂新质生产力提升

单位：山西吉利汽车部件有限公司

01 项目背景

本项目以工业数字孪生技术为核心，融合人工智能与大数据技术，构建数字化生产管理系统。通过虚拟仿真、智能排产和物料预测优化，显著提升生产效率，降低运营成本，并改善产品质量，为新能源汽车制造企业实现高效、低碳和智能化转型提供关键技术支撑。

02 解决方案

项目以新能源整车制造全流程数据为核心，集成生产计划、物料管理、设备状态、质量控制及物流运输等多源数据，通过物理层传感器与物联网设备实时采集产线数据，经信息层大数据平台清洗融合后，由模型层构建虚拟孪生工厂进行仿真优化，最终通过应用层提供九大核心功能，包括物料供应风险预测（精准率提升30％）、车辆排序模拟、质量排产监控、物流仿真及成本方案模拟等。项目显著提升生产效率与产品质量，降低运营成本，例如工艺设计效率提升44倍、评审流程缩短至3小时，有效推动工厂数字化转型与智能化升级，为制造业新质生产力提升提供可复用的技术路径与管理范式。

（仿真模型系统图）

03 创新做法

本项目在技术创新、数据开发模式、产品、服务、数据质量等方面实现全面突破，以数据驱动推动新能源整车工厂的数字化转型。

（能源双碳管理系统图）

技术创新层面，深度应用数字孪生技术构建虚拟工厂模型，实现生产线实时监控与优化；采用人工智能与机器视觉技术，开发灵眸视觉系统替代人工检测，显著提升效率与准确性；依托物联网和大数据技术，实现实时数据采集与智能分析。实时数据校验与修正：依托人工智能与机器学习技术，对实时数据进行在线异常检测与降噪处理，并通过历史数据离线学习优化数据质量。

机制创新层面，建立端到端数据流管理体系，涵盖采集、清洗、融合到分析应用全流程，并通过跨系统集成实现数据高效共享与安全管控。

管理创新层面，项目在数据质量管理方面采取了多层次的保障措施，通过物理层传感器与物联网设备实时采集产线数据，并在信息层利用大数据平台进行数据清洗、融合与标准化处理，确保数据的完整性、一致性与准确性。建立了统一的数据规范与元数据管理体系，明确数据定义、格式及血缘关系，为数据的高质量流转与应用奠定基础。

04 应用成效

经济效益显著：通过数字孪生技术优化生产排程与物料管理，实现生产效率提升40％，物料成本降低30％，年节约能源及人工成本超百万元，有效增强企业成本控制与市场竞争力。

行业推广价值突出：项目形成可复制的制造业数字化转型解决方案，技术体系成熟、实施流程标准化，适用于新能源汽车、家电、电子等多领域，为行业提供高效低碳的智能生产范式。

社会与可持续效益双赢：推动绿色生产，年降低碳排放并实现物料循环利用；通过数据驱动决策提升产品质量与安全性，客户满意度显著提高，同时培养数字化人才，促进产业智能化升级。