自德国工业4.0概念提出后，智能制造与数字化工厂开始受到高度重视，许多制造型企业积极启动数字化转型并投身于智能制造的行列。智能制造范围庞大，如何准确的将大量的数据整合并升级现有的制造流程，将会是未来几年制造型企业数字化工厂构建所必须要面对的难题。

        什么是数字化工厂？可以这样解释，数字化工厂以MES为核心，对工厂内的制造资源、计划、流程等进行管控。除此之外，数字化工厂与产品设计层紧密相连，是设计意图的物化环节。通过系统设备集成，数字化工厂还与企业层和设备控制层实时交换数据，形成制造决策、执行和控制等信息流的闭环。数字化工厂通过数据收集和系统集成对生产、质量、物流等环节进行全面管控。调度对象从人转变为机器，使信息指令底层化，生产加工、物料配送、质量监测自动化、柔性化。

        数字化工厂对企业进行分层管理。在制造决策和管控层面，针对质量管理、生产绩效及产品生命周期等提供业务分析报告，根据企业管理需求创建看板平台，快速获得所需信息，管理者无论身处何处，都可通过PC端或者移动端获得生产实时信息。在制造执行层面，通过生产排程、质量控制、物料配送、现场预警等功能管控生产环节；对工单进行先进排程合理分配，提高资源利用率，降低成本；通过信息条码采集和数据追溯，正确上、下料，有效预防或者及时解决生产问题；通过对生产现场实时掌控，快速处理车间制造过程中设备故障、物料短缺、人员缺勤等问题。在设备层进行实时硬件装备集成、多源异构数据采集、生产指令传递与反馈等管理。

        数字化工厂将制造资源、生产过程、现场运行、质量管控、物料管控全部智能化、信息化，为企业决策层提供数据支撑。在这个基础上，企业必须了解到数字化工厂着重的不再只是制造产品，而是利用软件、硬件、整合平台和云端的不断融合升级，让制造业不只是自动化，应全面走向智能化。