“数字工厂”的规划系统通过同一个数据平台，通过具体的规划、设计和验证来预见所有的制造任务，减少设计时间，加快产品开发周期，消除浪费，减少完成某项任务所需的资源数量等。在提高质量的同时，实现主机厂、生产线供应商、夹具供应商等的并行工程。ISA-95国际标准，通过五个层次的架构来定义并解释了制造管理的模型，给企业在构建信息系统时，明确了数据流的分工和权限。ISA-仪表、系统和自动化协会。ISA-95国际标准定义了企业级业务系统与工厂车间级控制系统相集成时所使用的术语和模型。ISA-95提供了一种更全方面和标准化的方法来集成企业和控制系统。它帮助组织设计和实施业务和制造流程之间的互操作性，促进改进的协调和效率。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。中山数字工厂智能制造供应商
数字化工厂的特点：数字化工厂是智能制造的基础和前提，数字化工厂是智能制造的基础和前提，它通过对产品全生命周期的数据进行集成和管理，实现对产品制造过程的全方面监控和优化。数字化工厂通过数字化技术，将制造企业的研发、工艺、生产、质量等业务进行集成，实现产品制造过程的可视化和透明化管理。数字化工厂的建设需要制造企业具备先进的数字化技术和信息化水平，同时也需要制造企业具备强大的数据处理和分析能力。数字化工厂以产品全生命周期的相关数据为基础，在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步对各类生产活动进行实际调度。工业智慧工厂整体解决方案数字工厂通过智能物流系统优化物料运输，减少物流成本，提高运输效率。
数字工厂的生产模式下，PLM-ProductLifeManagement产品生命周期管理系统。管理产品和工艺设计由计算机辅助数字仿真与优化完成，代替手工方式，形成精确可靠的设计结果；负责产品设计的技术信息文档管理，包括设计图、设计过程、设计变更、工程配置。它是为ERP系统提供产品数据源BOM（BillofMaterial），同时为MES系统提供数据源工艺路线文件。ERP-EnterpriseResourcePlanning企业资源计划系统。综合了生产，采购，仓库，质量，人力，成本核算，调度和计划，以及销售等模块，将企业的四大流：人流，物流，资金流，信息流进行全方面一体化管理。是企业经营层面的主要系统，系统对质量管理、生产绩效、依从性、产品总谱和生命周期管理提供业务分析报告，为管理层全方面准确掌握生产数据提供有力的信息保障。
数字化工厂的特点：数字化工厂是制造企业的“神经系统”，数字化工厂是制造企业的“神经系统”，是制造企业走向智能制造的必由之路。数字化工厂以产品数据为主要，将制造企业的研发、工艺、生产、质量等业务进行集成，实现产品制造过程的可视化和透明化管理。数字化工厂通过三维可视化技术，将产品从设计到制造的全过程进行数字化建模和仿真，使制造企业能够直观地看到产品的制造过程，从而实现对产品制造过程的优化和改进。数据挑战，数字化工厂的建设需要大量的数据支持，包括产品全生命周期的数据、生产过程中的各种数据等。数字工厂通过智能排程系统优化生产计划，较大化设备利用率，缩短交货周期。
数字工厂是在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。是现代数字制造技术与计算机仿真技术相结合的产物，主要作为沟通产品设计和产品制造之间的桥梁。对于数字工厂，德国工程师协会的定义是：数字工厂（DF）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。数字工厂通过物联网技术将生产设备互联，实现实时数据采集与分析，提升生产效率。东莞仓库数字化智能工厂设备
数字工厂的智能生产调度系统，动态调整生产，应对突发状况。中山数字工厂智能制造供应商
在数字化工厂的建设过程中，制造企业还需要注意以下几点：首先，制造企业需要明确数字化工厂建设的目标和需求。不同企业的数字化工厂建设目标和需求可能有所不同，因此需要根据自身的实际情况和发展战略，明确数字化工厂建设的目标和需求，为数字化工厂的建设提供明确的方向和指导。其次，制造企业需要选择合适的数字化技术解决方案。数字化技术解决方案的选择对于数字化工厂的建设至关重要。制造企业需要根据自身的数字化技术水平和业务需求，选择合适的数字化技术解决方案，确保数字化工厂建设的顺利实施和高效运行。中山数字工厂智能制造供应商
