数字化工厂集成了产品、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：提高盈利能力；提高规划质量；缩短产品投产时间；交流透明化；规划过程标准化；胜任的知识管理。

　　随着企业的发展，产品不断的自我更新，其所需要的基础设施：如厂房、管网等方面也需要跟随产品的更新换代快速更新。如何在现有的厂房基础上快速的对其进行改造升级，如何对原有的厂房和管网参数快速的掌握，这就需要基础设施的数据化，这也是企业在数字化工厂中一个重要部分。

　　通过对模型的建立和数据的提取，我们通过精准的数字和模型从以下几个方面快速的判断厂区方案的合理性。

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　　企业基于CPS和工业互联网构建的智能工厂原型，主要包括物理层、信息层、大数据层、工业云层、决策层。其中，物理层包含工厂内不同层级的硬件设备，从最小的嵌入设备和基础元器件开始，到感知设备、制造设备、制造单元和生产线，相互间均实现互联互通。以此为基础，构建了一个“可测可控、可产可管”的纵向集成环境。信息层涵盖企业经营业务各个环节，包含研发设计、生产制造、营销服务、物流配送等各类经营管理活动，以及由此产生的众创、个性化定制、电子商务、可视追踪等相关业务。在此基础上，形成了企业内部价值链的横向集成环境，实现数据和信息的流通和交换。

　　由于产品制造工艺过程的明显差异，离散制造业和流程制造业在智能工厂建设的重点内容有所不同。对于离散制造业而言，产品往往由多个零部件经过一系列不连续的工序装配而成，其过程包含很多变化和不确定因素，在一定程度上增加了离散型制造生产组织的难度和配套复杂性。企业常常按照主要的工艺流程安排生产设备的位置，以使物料的传输距离最小。面向订单的离散型制造企业具有多品种、小批量的特点，其工艺路线和设备的使用较灵活，因此，离散制造型企业更加重视生产的柔性，其智能工厂建设的重点是智能制造生产线。

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　　一个工厂里面的基础设施是支撑整个工厂运行的基础，要想在后期的生产过程中对于基础设施的各种指标和数据进行有效的管理，从厂区新建的时候就应建立一套完整的数字化基础设施的模型。这些数据不仅可以帮助业主在工厂运行维护的时候进行现代化管理，也是以后更新改造的最基本、最有效的数据。