“数字化工厂”贯穿整个工艺设计、规划、验证、直至车间生产工艺整个制造过程，在实施过程需要注意系统集成方面的问题，“数字化工厂”不是一个独立的系统，规划时，需要与设计部门的CAD/PDM系统进行数据交换，并对设计产品进行可制造性验证（工艺评审），同时，所有规划还需要考虑工厂资源情况。所以，“数字化工厂”与设计系统CAD/PDM和企业资源管理系统ERP的集成是必须的。同时，“数字化工厂”还有必要把企业已有的规划“知识”（如工时卡、焊接规范等）集成起来，整个集成的底部是PLM构架。
同时，类似于PDM系统和ERP系统，每个企业都有自己的流程和规范，考虑到很多人都在一个环境中协同工作（工艺工程师、设计工程师、零件和工具制造者、外包商、供应商以及生产工程师等），随时会创建大量的数据，所以，“数字化工厂”规划系统也存在客户化定制的要求，如操作界面、流程规范、输出等，主要是便于使用和存取等。

随着物联网、大数据、人工智能等新技术的兴起，数字化技术已在我国获得大量应用，同时也成为我国现代制造业发展的重要技术特征。数字化工厂就是数字化制造技术工厂集应用和高效运营的全新生产模式。

在小编看来，数字工厂未来的发展前景体现在集成化、网络化、智能化三个方向上。

一、集成化

实现研发设计类系统（CAX、PLM等）、生产控制类系统（MES，SCADA等）、企业管理类系统（ERP、CRM等）的有效集成一直是数字化工厂技术的发展趋势。构建集成化的数字化工厂系统，使产品从研发设计、仿真模拟、加工制造、运营、管理、市场销售、售后服务等全生命周期实现一体化信息资源共享，使数据信息流在各模块之间灵活流动且紧密联系，最终打破各环节的信息阻断，实现各部门间的协同合作。

二、网络化

过去广泛使用的研发设计类、生产控制类、企业管理类系统大多用客户端模式，其使用场景局限于生产现场或安装有对应软件的计算机，系统安装成本高且不利于协同设计管理。通过建立基于互联网的多终端多平台数字化工厂系统，可以随时随地灵活满足各环节工作人员的实际需要。另一方面，要真正建成概念上的数字化工厂，工厂内的所有设备都需要通过传感器经过特定网络协议接入工业互联网中，设备之间可以相互通信协作。此外不仅要实现设备与设备之间的互联，还要以更合理的交互方式实现设备与人的互联，提高生产效率。

三、智能化

目前数字化工厂的智能管理方式更多的还是停留在辅助智能决策，即采集数据并使用数据分析工具实现数据处理和可视化，决策者在已有可视化数据的基础上进行进一步的人工决策判断。深度学习、云计算和物联网的发展使得真正智能化的数字化工厂系统成为可能，智能化的工厂系统将能够根据人类的思考决策方式，在数据的采集、存储基础上进行数据分析、资源调度等，实现自我诊断、自行维护。

数字化工厂是当今制造业中的热门话题之一，它代表了制造业的未来趋势和发展方向。简单来说，数字化工厂是利用先进的数字技术和自动化系统，将传统工厂转变为高度智能化和可视化的生产环境。

在数字化工厂中，各种设备、机器人和传感器通过物联网技术相互连接，实现了生产过程的全面自动化。这使得生产线能够实时收集和传输大量的数据，从而实现实时监测、预测和优化。通过数据分析和人工智能技术的应用，数字化工厂能够对生产过程进行智能化管理和优化决策，提高生产效率和产品质量。

数字化工厂还能够与供应链和客户之间实现高效的数字化协作。通过与供应商和客户之间的数据共享和协同合作，数字化工厂可以实现供应链的可视化和优化，从而更好地满足市场需求。

此外，数字化工厂还支持远程监控和远程操作，使企业能够实现全球范围内的生产网络和分布式生产管理。无论是在公司内部还是跨国企业间，数字化工厂都能够实现信息的实时传输和共享，提高生产决策的准确性和响应速度。

总结来说，数字化工厂是通过数字技术和自动化系统的应用，实现生产过程的智能化、自动化和可视化管理的工厂模式。它代表了制造业向高效、灵活和智能化方向发展的趋势，对提高生产效率和产品质量具有重要意义。

在智慧工厂数字化工厂的基础上，以数据为轴激发企业智慧化进程，利用物联网的技术和设备监控技术加强信息管理和服务，清楚掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上人工的干预，即时正确地采集生产线数据，以及合理的生产计划编排与生产进度。

现场运行监管是对 7S 管理的数字化改造。一方面利用基于传感器建立的数据实时采集系统，完成对生产现场环境数据的采集、设备运行参数与状态数据的采集、流水线作业关键岗位产能数据的采集，解决了原本 7S 管理数据采集的滞后性与人工采集带来误差的问题。另一方面利用Hightopo视频监控以及图像识别技术实现对设备停机、传送带卡料、产品积压、员工离岗等异常情况的预警推送，成为 7S 管理评分的有力依据。

生产部门控制产能并依生产计划对生产进度实施控制，发现问题及时回馈生产管理人员和及时予以控制、调整。运用 2D、3D 图形渲染引擎，绘制精准数据模型，多维动态展示智慧工厂生产流程。实现产线设备工艺中的实时跟踪、监管、报警等重要功能。以一种视觉化的方式进行展现，协助管理人员及生产部及时了解工厂的生产状况及运作状况。

传统人工装配方法工作效率低下，且产品质量难以保证，已无法满足快速多变的市场需求。随着自动化技术、人工智能技术的不断发展，以工业机器人为装备的智能装配系统在制造业中起到了越来越重要的作用。

孪生产线实时工况，透过三维场景能直观的看到厂房内物料区及产线设备如：印刷机、贴片机、AOI 检测设备。使用更加简单、快捷、直观的可视化技术，尤其是视觉技术的应用，大幅度提升产品装配的自动化和柔性化。

提供每个 SOP Step 的准确数值，企业可以套用线平衡公式，去调配出接近平衡的山积线，让整条产线能以流畅的作业程序，达到高能的产值。支持多维度数据切片和切段分析，应用丰富的图表、列表、指标等可视化组件，将产量完成度、直通率、设备使用率、不良率进行动态加载展示，更加直观的将各个图表数据形成对比。

再结合人员定位系统，依托智能便携设备，实时掌握厂区内生产人员实时位置、历史轨迹、健康状态、风险区域等，可监测生产区域活动人员的数量和位置，满足实时预警作业人员地理位置，保障厂区安全生产和人员安全。

通过 AI 视觉捕捉的单个作业时间周期，远比 IE 工程师手按秒表来的精准。掌握每个工站作业准确时间，就能更妥善的管理产线人员。如记录到单个人员过长的作业时间，则系统将协助管理人员提供可增派人手的名单，确保产线的流畅顺利运行和持续生产。

当系统监测到异常数值时，将在三维场景内对设备进行标红闪烁处理，由常规的人工巡检转换为智能巡检，辅以透视形式表明“设备故障”的设备信息。点击设备模型可进入设备详情页面查看故障原因，用户可结合设备的历史数据存储和分析能力，展开故障分析。