数字化工厂的建设的核心要素可以归纳为工厂装备数字化、工厂物流数字化、设计研发数字化、生产过程数字化，如下图所示。

　　通过这四个方面的建设，带动产品设计方法和工具的创新、企业管理模式的创新。

　　工业4.0和数字化工厂的相关技术将促进产业链和价值链的分工重组，传统的行业界限将消失，并会产生各种新的业态和合作形式，形成自动化、信息化、一体化、精益化、集成化的数字化工厂。

　　这其中工厂装备数字化，是数字化工厂建设的前提和基础，为设计、研发、生产等各个环节提供基础数据的支持。工控产品，如PLC、伺服电机、传感器等仍然是数字化工厂不可或缺的部分。

　　在此基础上，工厂物流能够从被动感知变为主动感知，实现透明、安全和高效，包括产品运输过程跟踪，运输车辆跟踪定位，物料出库，物料配送上线等。

　　通过设计研发数字化，从而实现设计、工艺、制造、检测等各业务的高度集成，包括CAD/CAPP/CAE/CAM/PLM的集成，虚拟仿真技术，MDB模型的应用，产品全生命周期管理等。

　　生产过程的数字化主要是利用数字化的手段应对更复杂的车间生产过程管理，这其中最重要的是制造执行系统MES的建设以及MES与ERP/PLM和车间现场自动化控制系统的交互。

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　　它既是一个相对独立的软件系统又是企业信息传递路由器，汇集市场与服务、产品设计、MRP/ERP、供应链等信息，并转化为详细的生产作业指令，从而实现复杂产品制造过程生产现场的管理与控制。MES向上承接ERP下达的生产计划以及PLM经过仿真验证的产品BOM，向下衔接车间现场SCADA控制系统，弥补了ERP与车间过程控制之间的线所强调的垂直方向上的集成以及贯穿价值链的端到端工程数字化集成。

　　下面这张图充分的反映了数字化工厂几大核心系统之间的数据信息流动关系，强调了不同系统之间的应用边界和交互界面。

　　数字化工厂是在信息集成的基础上，对研发、制造、管理等各个环节进行全面的过程集成，构建数字化工厂是一项艰巨并且复杂的系统工程。

　　而任何复杂系统工程的实施都离不了系统建模、系统仿真、系统分析和优化，同样数字化工厂也不能例外。

　　首先要全面了解数字化工厂，建立数字化工厂的模型和参考架构，然后需要有一套完整的方法论、工具和流程对数字化工厂的各个阶段进行建模、规划、分析和优化。

　　上图中的参考架构即是笔者研究参考了众多工业4.0框架体系后，提出的针对企业的数字化转型框架模型，重点是根据当前企业现状从管理咨询维度和IT信息化维度，分解智能制造时代数字化车间、数字化工厂和数字化企业的层级关系，面向落地和实施。

　　随着现代制造对产品开发的要求不断提高，以及产品逐步转向多品种、小批量的订单模式，企业内各系统之间的统一性与有效整合问题就逐渐浮出水面。

　　目前大多数企业面临的是对原来工厂，从基础信息化与自动化向数字化改造的问题。

　　无论是建新厂还是改造老厂，首先要面对的问题就是数字化工厂的规划，而每一家企业所处的阶段都不尽相同，这就需要梳理企业现状，量身剪裁出合身的数字化工厂规划蓝图。如下图所示，数字化工厂的建设x轴代表这技术水平，y轴代表着管理水平。

　　管理水平从基础管理、标准化管理一直到集成化管理、智能化管理。技术水平从基础IT与自动化，到业务流程变革，再到系统集成，最后实现CPS。企业可以根据自身所处的阶段，重点关注本阶段需要重点去推进的事情，做到2.0补课，3.0普及，4.0目标。

　　在数字化工厂的建设过程中，有了细致周密的数字化规划蓝图，就拥有了数字化工厂建设的基点和指南针。接下来就应该选择最合适的技术，这里注意不是最先进的技术，先进的技术并不一定在企业数字化建设中发挥最大的效用，需要根据企业自身功能和用途需求合理决策。在信息化程度还比较低的企业，RFID技术的使用，不见得比条码技术更实用。

　　制造业的数字化工厂建设是一个大的系统工程，并非几天、几个月就能建设好并投入使用的，需要一个较长的实施周期，不能跨越式建设。

　　每个阶段都是以前一个阶段为基础，逐步推进的，而且很多问题并不是技术上的问题，而是管理、组织方式、观念的变革。

　　这是对管理者真正的考验。管理者需要痛下决心，付出耐心。而这同时也对数字化工厂的咨询顾问，提出了非常综合的要求：需要了解企业管理、懂技术实现、懂生产运营等等。员工的士气也是一个重要考量。这是一个学习型的渐进过程，三方都必须深浸其中，才能推进全面的数字化建设。

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　　数字化工厂是面向未来的新型生产组织方式，通过整合信息、优化生产流程，为制造业的转型升级提供了重要的支持和机遇。数字化工厂不仅是对传统制造业的一次革命，更是未来制造业的重要支柱。本文将深入探讨数字化工厂的定义、背景与来源，以及基于BIM技术的数字化工厂建设解决方案和案例。

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