数字化工厂的建设的核心要素可以归纳为工厂装备数字化、工厂物流数字化、设计研发数字化、生产过程数字化，如下图所示。通过这四个方面的建设，带动产品设计方法和工具的创新、企业管理模式的创新。

工业4.0和数字化工厂的相关技术将促进产业链和价值链的分工重组，传统的行业界限将消失，工厂数字化，并会产生各种新的业态和合作形式，形成自动化、信息化、一体化、精益化、集成化的数字化工厂。

这其中工厂装备数字化，是数字化工厂建设的前提和基础，为设计、研发、生产等各个环节提供基础数据的支持。工控产品，如PLC、伺服电机、传感器等仍然是数字化工厂不可或缺的部分。

在此基础上，工厂物流能够从被动感知变为主动感知，亳州数字化工厂，实现透明、安全和，包括产品运输过程跟踪，运输车辆，物料出库，物料配送上线等。

更加重要和经常被切断的环节，来自上游的设计。

通过设计研发数字化，从而实现设计、工艺、制造、检测等各业务的高度集成，包括CAD/CAPP/CAE/CAM/PLM的集成，虚拟技术，数字化工厂，MDB模型的应用，产品全生命周期管理等。

生产过程的数字化主要是利用数字化的手段应对更复杂的车间生产过程管理，这其中的是制造执行系统MES的建设以及MES与ERP/PLM和车间现场自动化控制系统的交互。

在建设数字化工厂的辉光之中，很多企业也被各种相互矛盾和相互纠缠的概念所混淆，大家都渴望自己拥有一个洞开一切的神器。而数字化工厂，的确是一道有着清晰轨迹的光路，它在指引，那些走向理解智能工厂和工业4.0的必经之路。

虽然国内外对数字化工厂的研究越来越多，但是对于数字化工厂的定义确没有统一的定论。就目前而言，存在两种数字化工厂的定义，一种是广义的，一种是狭义的。

广义数字化工厂

以生产产品或提供服务的制造企业为核心企业，以及相关联的成员，包括核心制造企业、供应商、软件系统服务商合作伙伴、协作厂商、客户、分销商、银行等，使其生产与经营过程中所有信息数字化的动态联盟。

狭义数字化工厂

以制造资源（resource）、生产操作（operation）和产品（product）为核心，以产品生命周期数据为基础，应用技术、虚拟现实技术、实验验证技术等，是产品在生产工位、生产单元、生产线以及整个工厂中的所有真实活动虚拟化，并对加工和装配过程进行、试验、分析、优化的一种集成组织方式。

数字化工厂将产品信息数字化、过程信息数字化和资源物料信息数字化，并使这三种数字化流进行有效结合，是真实工厂的制造过程（包括设计、性能分析、工艺规划、加工制造、质量检测、生产过程管理和控制），在计算机上的一种映射。

数据孤岛一直是企业转型道路上敌人，它所形成的信息分割，就像是一个个肆意吞噬数据的小黑洞，无法保持完整性和流动性的数据碎片，一直折磨着设备自动化、车间智能化的进程，成为不折不扣的效率。

一个真正的数字化工厂，对内部和外部数据、系统和流程正确性的依赖性，会大福增加，这对于企业所有业务流程都至关重要。数据完整性通常被不假思索地视为一个技术问题，然而它的背后，却是一个工厂管理的问题。它可以直接影响着盈利能力，甚至声誉和监管责任等。

随着工业互联网的发展，基于无处不在的传感器和泛在网络，加上云端的计算能力，工厂的数字化能力正在有着成熟的技术支撑，甚至跨行业、跨领域地开展云协同都成为可能。

然而，对中小型企业而言，这个挑战巨大， 数字化工厂的转型并不容易。中小企业在数字化转型过程中，数字化工厂软件，需要解决的就是数据流中存在着各种断点，而这些断点往往也是导致企业效率“跑冒滴漏”的地方。

降本、增效、提质、减存、创新是企业永恒不变的投资效益追求。过去，企业往往寄望于一套软件就能解决关键管理问题，并获得生产率的提升。现在，为了改善瓶颈，企业必须进行管理模式和营运流程的调整，在信息化的支撑下更有效率地达到成效。

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