数字化工厂与“工业4.0”的关系：关于“工业4.0”的说法简单地说，有两个维度，技术维度就是物联网和服务在制造业的应用，而商业维度就是用户驱动。其两大主题也是读者耳熟能详，一是“智能工厂”，重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现；二是“智能生产”，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机交互以及3D技术在工业生产过程中的应用等。数字化工厂和工业4.0之间隔着一个智能工厂的距离。数字化本身其实就是智能的一部分，是一个入口；而智能工厂是在数字化工厂的基础上附加了物联网技术和各种智能系统等新兴技术于一体，提高生产过程可控性、减少生产线人工干预。数字工厂的智能安全防护系统，智能识别风险，保障人员安全。宁波物流数字工厂智能制造
MES的定位，是处于计划层和现场自动化系统之间的执行层，主要负责车间生产管理和调度执行。一个设计良好的MES系统可以在统一平台上集成诸如生产调度、产品跟踪、质量控制、设备故障分析、网络报表等管理功能，使用统一的数据库和通过网络联接可以同时为生产部门、质检部门、工艺部门、物流部门等提供车间管理信息服务。系统通过强调制造过程的整体优化来帮助企业实施完整的闭环生产，协助企业建立一体化和实时化的ERP/MES/SFC信息体系。广东物流智能工厂管理系统数字工厂的生产线可以根据订单需求自动调整，实现个性化定制与批量生产的无缝切换。
模块控制器(FC-FuzzyController)，也称模块逻辑控制器(FLC-FuzzyLogicController)，也是智慧工厂相关技术的关注焦点。由于模块控制技术具有处理不确定性、不精确性和模块资讯的能力，对无法建造数学模型的被控过程，能进行有效的控制，能解决一些用常规控制方法不能解决的问题，也让模块控制在工业控制领域得到了普遍的应用。它运用人工智慧技术和电脑技术，根据某领域一个或多个专业人士提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专业人士的决策过程，解决那些需要人类专业人士才能解决好的复杂问题。
数据模型1.0：在这个过程我们从产品设计开始，研发部门把设计产品的元器件清单、组装图、测试条件这些信息放进一个数据库里，头一步就完成了。数据模型2.0：接下来到了第二步，生产规划部门，我们要继续输入如何把产品生产出来的数据，比如工艺流程、质量标准这些东西，这个数据库就自然扩大了，变成了数据模型2.0。数据模型3.0：到了第三个部门，制造工程部门，要对生产机床进行编程，各种自动化组态、程序调试，把制造环节的数据进一步的扩大，形成数据模型3.0。数字工厂的生产线上，传感器实时采集数据，精确把控产品质量。
智慧工厂是现代工厂信息化发展的新阶段。是在数字化工厂的基础上，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。并加上绿色智能的手段和智能系统等新兴技术于一体，构建一个高效节能的、绿色环保的、环境舒适的人性化工厂。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，并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。在数字工厂，大数据驱动的精确营销，助力产品销量。广东物流智能工厂管理系统
WCS连接WMS与底层设备，实现信息流与物流的同步控制与协调。宁波物流数字工厂智能制造
数字工厂与智能工厂的区别：1.技术重点不同，数字工厂：主要利用信息技术如大数据、物联网和云计算等，实现生产过程的数字化管理和优化。它侧重于数据的采集、分析和监控，为生产决策提供数据支持。智能工厂：在数字工厂的基础上，更加注重人工智能技术的应用。通过机器学习、深度学习和自动化控制等技术，使设备和系统具备自主决策和自动化操作的能力。2.决策水平不同：数字工厂：虽然提供了丰富的数据支持，但决策较终由人员进行。它提供了决策支持和优化建议，但并未实现完全的自主决策。智能工厂：设备和系统能够基于实时数据和预测分析进行智能决策和自动化操作，较大程度上提高了生产效率和响应速度。宁波物流数字工厂智能制造
