在建设数字化工厂的辉光之中，很多企业也被各种相互矛盾和相互纠缠的概念所混淆，数字工厂建模，大家都渴望自己拥有一个洞开一切的神器。而数字化工厂，的确是一道有着清晰轨迹的光路，它在指引，那些走向理解智能工厂和工业4.0的必经之路。
虽然国内外对数字化工厂的研究越来越多，但是对于数字化工厂的定义确没有统一的定论。就目前而言，存在两种数字化工厂的定义，一种是广义的，一种是狭义的。
广义数字化工厂
以生产产品或提供服务的制造企业为企业，以及相关联的成员，包括制造企业、供应商、软件系统服务商合作伙伴、协作厂商、客户、分销商、***等，数字工厂，使其生产与经营过程中所有信息数字化的动态联盟。
狭义数字化工厂
以制造资源（resource）、生产操作（operation）和产品（product）为，以产品生命周期数据为基础，应用技术、虚拟现实技术、实验验证技术等，是产品在生产工位、生产单元、生产线以及整个工厂中的所有真实活动虚拟化，并对加工和装配过程进行、试验、分析、优化的一种集成***方式。
目前市场上号称能做数字化车间或MES系统的公司有很多，良莠不齐。企业在系统选型时应从以下几个方面进行考虑：
1）完整性。很多系统只是停留在生产、库房、质量等部分模块上，不能够对车间进行的管理，这类系统不能称之为真正意义上的数字化车间或MES系统。
2）***性。制造企业需要的是一套理念及技术***的系统，排产、数据自动采集、协同制造等都是数字化车间的功能，虽有很大的技术难度，但只有真正突破这些技术瓶颈，才能支撑起智能制造的发展需要，才能地发挥车间的生产潜能，而不仅仅满足于台账的电子化或者简单的看板管理。
3）成熟性。系统应该是有行业成功案例的成熟产品，并具有良好的灵活性和扩展性。是平台化产品，便于根据企业实际情况进行快速定制开发与系统部署，减少企业的实施风险。
4）性。数字化车间系统具有非常明显的行业背景，除了分为流程、离散两个大类之外，即便是同为离散行业，也分机械加工、电子组装、服装加工等很多类型的行业。用户要根据自己的行业特点、具体需求来选择的系统。比如，有的系统即便在太阳能领域很成功，但可能没做过行业，甚至机械加工都没做过，面对多品种、小批量的等行业，这类系统就很难成功。
5）技术团队。数字化车间系统需要团队进行二次开发与实施，智能数字工厂，需要周到、及时、的服务，制造企业需要对供应商进行公司实力、服务能力、典型客户等多方面的考察，确保项目的成功率及将来可持续性的服务。
6）选型人员组成要合理。采用“IT为主导，用户为主体”的方式，IT部门***交流、调研等活动，并从IT技术方面进行把关；而精通生产管理的使用部门则从功能上、使用方便性等方面进行确认，相互配合，共同完成选型工作。
7）易用性。系统使用界面友好，操作简单，数字孪生工厂，易学易用，确保车间工人能掌握。
作者认为数字化车间建设要以实际需求为牵引，以经济效益为驱动，以成功落地为导向。在***设备的基础上，在管理方面深挖潜力，充分发挥人的作用，构建数字化、网络化和适度智能的生产模式，切实做到降本提质增效，提升企业的竞争力。
经济学家威廉·拉佐尼克在《车间的竞争优势》一书中强调指出：“在价值创造过程中，其是通过车间生产将原料转化为产品——这可以称为生产性转化。”
在制造型企业，车间处于非常重要的位置。企业价值终表现在产品与服务上，而车间是企业中将各种图纸转变为产品的主要场所，是决定生产效率与产品质量的重要环节，车间往往也是企业中员工数量的***。
因此，在很大程度上，车间强则企业强，车间智则企业智。《中国制造2025》中也明确指出：“推进制造过程智能化，在***领域试点建设智能工厂/数字化车间。”数字化车间建设是智能制造的重要一环，是制造企业实施智能制造的主战场，是制造企业走向智能制造的起点。
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