众所周知，国际竞争不断加剧、制造业劳动力成本不断攀升，那么对于工厂的成本、质量、设备等要求都是在不断增长。那么越来越多的大型企业开始重视数字化工厂的建设。而当今社会对于智能制造、工业4.0 这些概念已经逐步成为全球的研究热点。

智能制造以数字化、网络化和智能化为其三大要素，其中数字化是基础，要求产品模型化、资源模型化和过程可视化，不难发现其本质是在产品生命周期内实现模型驱动需求、设计、制造、生产、验证及服务全过程。

数字化工厂借助信息化和数字化技术，通过集成、仿真、分析和控制等手段，可为制造型企业的制造和生产全过程提供全面管控的整体解决方案。自20世纪90年代开始，全球相关的企业和科研机构纷纷开展数字化工厂技术的研究，但到目前为止尚未形成统一的描述，其范围、内涵和实现框架也未统一。

工业4.0 提出了物理赛博系统（CPS) 、三大集成和八项行动等实现技术与规划，其核心是产品生命周期和生产生命周期（即两PLM ) 的融合，同时融合的基础还是模型。可见，智能制造和工业4.0的核心、本质及其实现的基础均离不开产品生命周期及在全过程中运行的模型。因此在智能制造和工业4.0 的驱使下，从PLM视角入手，数字化工厂应充分继承前人的研究成果，结合新特征和技术以进一步向深度和广度延伸，满足智能制造和工业4.0 的发展要求。

参考知名学者及国际电工委员会词汇库对数字化工厂的定义，数字化工厂(Digital Factory) : 是指以产品全生命周期的相关数据为基础，以模型为核心，在计算机虚拟环境中，对整个制造和生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式，是现代数字制造技术与计算机仿真技术相结合的产物。在PLM范畴下，“数字化工厂”是在数字化环境中贯穿整个工艺设计、规划、验证、直至车间生产工艺的整个制造过程。在PLM视角下，数字化工厂有三大内涵，分别为：以MBD模型为核心的数字化协同研制；以虚拟仿真为手段的数字化制造和生产过程的验证分析；以制造过程管控数据与模型为基础的数字化制造和生产过程的优化决策。

总之，数字化工厂建设是一个复杂系统工程，企业在构建过程建议以系统工程方法论为指导。同时结合企业自身的状态，设计好数字化工厂的蓝图和评估评价体系，进行总体规划和分步实施。另外计算机、网络、数据挖掘及智能化装备等技术不断地飞速发展，因此在未来数字化工厂建设过程也将根据企业需要有步骤地融合相匹配的先进技术。