南京数字孪生、5G、人工智能、物联网、大数据等新一代信息技术的出现及终端计算设备的发展，带来了研发模式、生产模式、消费模式、体制机制的系统性变革，企业应该建设适应工业4.0时代发展要求的新型生产体系。数字孪生智能工厂通过部署多样化用例改进生产，侧重于打通端到端的价值链。南京数字孪生工厂内部的生产数字化用例包括：数字装配与加工、数字设备维护、数字化绩效管理、数字质量管理、数字化可持续发展。端到端价值链用例包括：供应网络连接性，端到端产品开发，端到端规划，端到端交付，客户连接性。通过数字孪生技术企业生产效率，产品质量、交付速度、交付速度、节能等指标有了大幅改善，推进制造业升级，工业物联网可视化应用加速。
通过构建泛在感知的工业物联网将现场设备、原材料、仪器仪表等实体资源映射到网络，实现生产流程数据的集成，智能分析处理。构建工业物联网是制造业数字化智能化转型的基础。典型的物联网系统架构有3层：一是感知层，获取物体信息。二是网络层，传递信息。三是应用层。分析处理感知层获取的信息，实现智能化识别，定位，监控和管理等应用。
南京工业物联网与传统的物联网架构主要有点差异：一是工业感知数据，控制指令等数据交互的实时性。二是在现有工业系统中，不同企业拥有属于自己的一套数据采集与监视控制系统，在南京工厂范围内实施数据的采集与监控控制。工业物联网的系统架构需要在传统的物联网架构的基础上增加现场管理层，其作用类似于一个应用子层。可以在较低层次进行数据的预处理，实现实时控制、实时报警以及数据的实时记录等功能。
南京不同的数字孪生智能工厂的建设侧重点有所不同。以服装、日用品、食品饮料等为代表的消费品行业，注重产品敏捷开发，个性化定制，库存管理，以钢铁、石化为代表的流程行业数字孪生工厂更关注精益生产，提高能源使用的效率，实现可持续发展。电子行业数字孪生工厂关注设备自动化水平，柔性生产模式和绿色发展。医药行业倾向于通过数字化智能化技术降低成本，提高生产效率，打通端到端价值链促进快捷支付，使用突破性技术降低质量波动。大数据分析是工厂实现自动化、智能化的主要技术之一，应用场景包括：质量改善、生产调度与机器排程、流程优化、供应链决策支持、精益制造、故障诊断及预测性维护等。
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