作為數字化與智能化制造的關鍵技術之一，數字工廠是現代工業化與信息化融合的應用體現，也是實現智能化制造的必經之路。數字工廠借助于信息化和數字化技術，通過集成、仿真、分析、控制等手段，可為制造工廠的生產全過程提供全方面管控的一種整體解決方案。早在2000年前后，上汽、海爾、華為和成飛等制造企業均已開始著手建立自己的數字工廠。今年來，隨著國際競爭的不斷加劇和我國制造業勞動力成本的不斷上升，對設備效率、制造成本、產品質量等環節的要求不斷提高，離散制造業中以汽車、工程機械、航空航天、造船為表示的大型企業已越來越重視數字工廠的建設。WCS支持多設備集成，如輸送線、自動導引車等，確保系統無縫運行。浙江工業燈塔工廠

數字化工廠的含義：數字化，即是將許多復雜多變的信息轉變為可以度量的數字、數據，再以這些數字、數據建立起適當的數字化模型，把它們轉變為一系列二進制代碼，引入計算機內部，進行統一處理，這就是數字化的基本過程。而對于工廠而言，我們可以通過一系列的數據采集的方式，將企業的生產信息、倉儲信息、來料信息、質量信息等儲存并展示出來，形成一套可視化系統，較終輔助領航者做決策，實現降本增效的目的。數字化工廠的來源，“數字化工廠”的出現，可以概括為以下四點：數字化工廠是制造信息化的需求；數字化工廠是并行工程的體現；數字化工廠是虛擬制造的發展趨勢；數字化工廠是計算機輔助工程發展的高級階段。佛山數智工廠整體解決方案通過數據分析，WMS幫助企業優化倉庫布局，提升空間利用率和作業速度。

大數據分析技術：數字化工廠產生的海量數據需要進行有效的分析和利用，以提供決策支持和優化生產過程。大數據分析技術可以對生產數據進行實時監測和分析，發現潛在問題和優化機會。例如，通過對生產數據的分析，可以發現生產過程中的瓶頸和瑕疵，及時調整生產計劃和工藝參數，提高生產效率和產品質量。總之，數字化工廠關鍵技術的發展與應用為制造業的轉型升級提供了重要支持。物聯網技術、大數據分析技術、人工智能技術和虛擬現實技術等關鍵技術的應用，將推動制造業向智能化、自動化、高效率的方向發展。隨著技術的不斷進步和創新，數字化工廠將在未來發揮更加重要的作用，為制造業的可持續發展做出貢獻。

數字工廠的基本架構：物聯網和服務網是數字工廠的信息技術基礎。與生產計劃、物流、能源和經營相關的ERP、SCR、CRM等,和產品設計、技術相關的PLM處在較上層,與服務網緊緊相連。與制造生產設備和生產線控制、調度、排產等相關的PCS、MES功能通過CPS物理信息系統實現。這一層和工業物聯網緊緊相連。從制成品形成和產品生命周期服務的維度，還需要具有智慧的原材料供應、智慧的售后服務，構成實時互聯互通的信息交換。智慧的原材料供應和售后服務，需要充分利用服務網和物聯網的功能。數字工廠的設備維護采用預測性維護策略，延長設備使用壽命，降低維護成本。

如日本Moriseiki的較新機床產品上安裝的操作系統MAPPS，該系統內置了森精機的操作編程維修軟件，具有很高的開放性，具有對話式編程，三維切削模擬和維修指導畫面，提供遠程監控功能方便維修服務，并且可以直接進行切削仿真。制造裝備的另一個趨勢是把機床設備和相關輔助裝置(如機械手)進行集成，共同構成柔性加工系統或柔性制造單元。也有不少廠商支持將多臺數控機床連成生產線，既可一人多機操縱，又可進行網絡化管理。上文提到的MAPPS系統就可以通過使用CAPS—NET網絡軟件建立基于以太網的網絡，從而可以對作業狀況和生產計劃進行一元化管理。數字工廠借助機器學習算法優化生產流程，預測設備故障，減少停機時間。浙江工業燈塔工廠

數字工廠通過智能安全系統實時監控生產環境，及時預警潛在危險，保障員工健康。浙江工業燈塔工廠

數據模型1.0：在這個過程我們從產品設計開始，研發部門把設計產品的元器件清單、組裝圖、測試條件這些信息放進一個數據庫里，頭一步就完成了。數據模型2.0：接下來到了第二步，生產規劃部門，我們要繼續輸入如何把產品生產出來的數據，比如工藝流程、質量標準這些東西，這個數據庫就自然擴大了，變成了數據模型2.0。數據模型3.0：到了第三個部門，制造工程部門，要對生產機床進行編程，各種自動化組態、程序調試，把制造環節的數據進一步的擴大，形成數據模型3.0。浙江工業燈塔工廠