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，数字化信息的特点，提高生产过程可控性、减少生产线人工干预。
数字化工厂是智能工厂的落脚点，而智能工厂又是工业4.0的基础和落脚点。只有实现了数字化工厂，才有可能实现工业4.0。
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、系统分析和优化，同样数字化工厂也不能例外。
首先要了解数字化工厂，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、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。
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。
标题4演示(可以不写标题)
在目前科技迅速发展的时代，面临各方面的挑战和机遇，"数字化工厂"技术与系统作为新型的制造系统，数字化信息平台，为制造商及其供应商提供了一个制造工艺信息平台，使企业能够对整个制造过程进行设计规划，模拟和管理，并将制造信息及时地与相关部门、供应商共享，从而实现虚拟制造和并行工程，保障生产的顺利进行，抓住机遇，快速发展。
数据孤岛一直是企业转型道路上敌人，数字化信息源，它所形成的信息分割，就像是一个个肆意吞噬数据的小黑洞，无法保持完整性和流动性的数据碎片，一直折磨着设备自动化、车间智能化的进程，成为不折不扣的效率。
一个真正的数字化工厂，对内部和外部数据、系统和流程正确性的依赖性，数字化信息，会大福增加，这对于企业所有业务流程都至关重要。数据完整性通常被不假思索地视为一个技术问题，然而它的背后，却是一个工厂管理的问题。它可以直接影响着盈利能力，甚至声誉和监管责任等。
随着工业互联网的发展，基于无处不在的传感器和泛在网络，加上云端的计算能力，工厂的数字化能力正在有着成熟的技术支撑，甚至跨行业、跨领域地开展云协同都成为可能。
然而，对中小型企业而言，这个挑战巨大， 数字化工厂的转型并不容易。中小企业在数字化转型过程中，需要解决的就是数据流中存在着各种断点，而这些断点往往也是导致企业效率“跑冒滴漏”的地方。
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