德国工程师协会对数字工厂的定义是由数字化模型、方法和工具构成的综合网络，包含仿真和3D虚拟现实可视化，通过连续的没有中断的数据管理集成在一起。数字工厂集成了产品、过程和工厂模型数据库，通过先进的可视化、仿真和文档管理，以提高产品的质量和生产过程所涉及的质量和动态性能。数字化工厂需要具备高度的精益化和自动化水平，同时拥有强大和完整的信息系统，连接工厂内外，并灵活调整生产的各个环节。更重要的是需要配备以价值创造为驱动力的敏捷型组织及人才，才能充分发挥数字化工厂硬件及软件的较大效能。数字工厂的设备维护通过智能系统自动记录维护数据，支持设备全生命周期管理。江门数字化车间系统开发
数字化工厂的概念下，产品开发和制造可以称为虚拟制造或虚拟工厂的一部分。同时，更应该关注整个制造活动，即整个制造系统能够在各种辅助设备的帮助下自动监控生产过程。企业必须能够及时捕捉产品在整个生命周期中的各种状态，优化信息并使其在不同的部门系统中交互。（补充：自动化是数字化的前提，因为现场执行层面是数字化的数据源头，同时精益化也是前提，流程各种浪费和问题，植入数字化系统里，系统就会执行有问题的流程。而且，数字化对人的要求更高了）深圳物流数字工厂系统开发数字工厂的设备维护通过智能系统自动生成维护计划，确保设备稳定运行，减少故障率。
基于三维模型的数字化协同研制应用的尝试始于航空航天制造领域。由于在产品设计、材料成本、成型技术和制造精度方面具有相对更苛刻的要求，航空航天领域在加工和装配制造工艺上整体先进于其他行业，这为基于三维模型的数字化协同研制奠定了基础。当前，世界先进的飞机制造商已逐步利用数字化技术实现了飞机的“无纸化”设计和生产，美国波音公司在波音777和洛克希德·马丁公司在F35的研制过程中，基于三维模型的数字化协同研制和虚拟制造技术，缩短了三分之二的研制周期，降低研制成本50%。
以下是数字化工厂建设的一些主要挑战以及相应的解决方案：技术挑战，数字化工厂的建设需要大量的数字化技术支持，包括三维CAD建模、CAE仿真分析、CAPP工艺规划等。然而，一些制造企业可能缺乏这些数字化技术的专业人才和经验，导致数字化工厂的建设面临技术挑战。解决方案：制造企业可以通过引进数字化技术人才、加强数字化技术培训、与数字化技术服务商合作等方式，提高自身的数字化技术水平。同时，制造企业也可以采用成熟的数字化技术解决方案，降低数字化工厂建设的技术门槛和风险。数字工厂利用智能运输系统优化物料运输，减少运输时间，提高生产效率。
“智慧工厂”的发展，是智能工业发展的新方向。特征在制造生产上体现为：一、系统具有自主能力：可采集与理解外界及自身的资讯，并以之分析判断及规划自身行为二、整体可视技术的实践：结合讯号处理、推理预测、仿真及多媒体技术，将实境扩增展示现实生活中的设计与制造过程。三、协调、重组及扩充特性：系统中各组承担为可依据工作任务，自行组成较佳系统结构。四、自我学习及维护能力：透过系统自我学习功能，在制造过程中落实资料库补充、更新，及自动执行故障诊断，并具备对故障排除与维护，或通知对的系统执行的能力。五、人机共存的系统：人机之间具备互相协调合作关系，各自在不同层次之间相辅相成。数字工厂的智能物流系统，精确配送物料，生产不断档。江门数字化车间系统开发
数字工厂的智能安防系统，实时监控厂区安全，保障生产环境。江门数字化车间系统开发
数字化工厂的主要技术：1.物联网技术，物联网技术是数字化工厂的重要支撑技术之一，它通过传感器、RFID等技术，实现对产品制造过程的实时监控和数据采集。物联网技术可以将产品制造过程中的各种数据实时传输到数字化工厂系统中，为数字化工厂提供实时的数据支持，同时也可以实现对产品制造过程的远程监控和管理。2.大数据技术，大数据技术是数字化工厂的重要技术之一，它通过数据挖掘和分析技术，对数字化工厂中的海量数据进行处理和分析。大数据技术可以实现对产品制造过程的智能化管理和优化，提高产品制造的效率和质量。同时，大数据技术也可以为数字化工厂提供数据支持，帮助企业实现数据驱动的决策和管理。江门数字化车间系统开发
