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，数字化工厂 方案，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，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，数字化工厂设计，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，易学易用，确保车间工人能掌握。
传统工厂到智慧工厂的变革必然会成为未来世界制造业中大的一波“浪潮”，传统工厂如何快速实现角色的转换？互联互通是关键。
从长期来看，工业4.0对于智慧工厂的投入将远超过一般工业，但项目盈利能力也将显著提高，并且资本投入越大、斜率越陡峭，即***的边际回报率越高。无论在何种经济体，工业4.0都将是制造业发展不可绕开的必由之路。
随着信息技术和智能化革命的深入，特别是互联网技术在制造业的广泛应用，对制造业创新、***结构、生产模式等方面产生积极的推动作用以外，也对其提出了新的要求。
建设基于物联网的能源管控平台，利用传感器网络、短距离无线通信等在内的物联网技术实时在线监测和控制能耗设施，并能根据实时的能耗信息，实现优化控制和集约化生产。
将智能传感器技术、工业无线传感网技术、国际开放现场总线和控制网络的有线/无线异构智能集成技术、信息融合与智能处理技术等融入到生产各环节。
与现有的企业信息化技术融合，实现复杂工业现场的数据采集、过程监控、设备运维与诊断、产品质量跟踪追溯、优化排产与在线调度、用能优化及污染源实时监测等应用。
数字化车间是基于生产设备、生产设施等硬件设施，以降本提质增效、快速响应市场为目的，在对工艺设计、生产***、过程控制等环节优化管理的基础上，数字化工厂 概念，通过数字化、网络化、智能化等手段，在计算机虚拟环境中，对人、机、料、法、环、测等生产资源与生产过程进行设计、管理、、优化与可视化等工作，以信息数字化及数据流动为主要特征，对生产资源、生产设备、生产设施以及生产过程进行精细、、敏捷、地管理与控制。数字化车间是智能车间的步，也是智能制造的重要基础。
很多人认为，大量采购和引入数字化设备是建设好数字化车间的前提。这是一个很大的误解：数字化设备与数字化车间之间既非必要条件，也非充分条件。即便车间中全是数字化设备，如果没有实现设备的互联互通，没有实现生产过程的数字化管理，数据没有实现真正的有序流动，也不能称之为数字化车间。
相反，即便车间里的设备不全是数字化设备，数字化工厂，但经过“三哑改造”，设备被接入信息化系统，生产过程实现数字化、网络化与智能化（如智能排产、决策支持分析等），对生产计划、生产资源、生产进度与产品质量等数据在信息化系统中进行有效管理，并可以根据生产需要进行有序流动，也可算是数字化车间。
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