数字孪生技术可以支持智能生产系统的设计、建设以及运营管理。和产品生命周期类似，生产制造系统也有其生命周期。
生产系统的规划设计会有一个协同优化问题：产品工艺设计，需要生产系统作为约束，而生产系统的设计，需要产品工艺要求为指导。传统的生产系统建造方法，是在产品工艺初步确定的情况下进行设计和建造，带来的问题就是产品工艺变化会带来生产系统设计方案的变化，但是这一变化不一定能同步完成，会造成部分返工，或者最终实现的工艺设计方案不是最优的妥协方案。利用数字孪生技术可以解决这一问题。
在数字孪生技术出现之前，数字化工厂就是解决产品设计和工厂设计的协同问题。一方面，通过构建工厂虚拟模型，可以对产品可制造性进行分析，同时，利用产品数字模型和加工需求，来对工厂设计方案进行完善。数字孪生技术通过实时数据的引入可以进一步提升数字化工厂的效率和准确性。这方面表现在工厂布局规划、工艺规划和物流优化几个方面。
1）布局规划。基于数字孪生的生产布局规划相比传统布局规划具有巨大的优势性。相比传统的利用二维图纸或者静态模型进行布局规划的方法，基于数字孪生模型的车间布局规划设计优势主要体现在：车间数字孪生设计模型包含所有细节信息，包括机械、自动化、资源及车间人员等，并且和制造生态系统中的产品设计无缝连接；专用模型库，实现车间的快速规划设计；方便维护和重构，与实际车间同步更新；支持各类虚拟试验仿真，更好地支持车间的迭代更新。
工艺规划和生产过程仿真。利用工厂数字孪生体积累的数据和模型，对产品的工艺设计方案进行验证和仿真，可以缩短加工过程、系统规划以及生产设备设计所需要的时间，具体包括：制造过程模型：形成对应如何生产相关产品的精确描述；生产设施模型：以全数字化方式展现产品生产所需要的生产线和装配线；生产设施自动化模型：描述自动化系统如何支持产品生产系统。数字孪生为整个生产系统的虚拟仿真、验证和优化提供支持。
2）物流优化。生产物流规划包括工厂或车间物流和供应链物流，合理的物流规划路线对于保证企业的正常生产、生产效率的提高及产品成本的降低具有重要的作用。传统模式下的物流规划是离线进行的，但是这种模式下的物流规划无法适应实际运行过程中的实时状态变化，导致规划结果不能真正适应物理世界的实际环境，从而不能起到指导实际物流运行的作用。利用工厂数字孪生体和供应链企业的数字孪生体模型，可以优化工厂的物流方案，包括物流设施的配置、物流路线设计、物流节拍等。