也就是说，未来的数字化工厂是基于重新设计的生产流程、供应链管理流程、产品再设计，以及数据收集分析和决策系统。所以，打造数字化工厂：首先，需要具备功能和应用场景的丰富化；其次，满足信息采集的需求；再次，实现标准化生产的同事，保留一定的柔性生产；最后，自动化设备简单实用，容易普及并且维修养护费用低廉。
我们经常讲，数据的收集和数据的应用是两回事。在工厂数据收集方面，我们在PLC做一些部署，将生产数据收集然后送上云端，是很容易实现的。但是这个过程中，垃圾数据也不在少数。工厂如何辨别数据的价值，以及应用数据，是数字化转型的关键之一。
当工厂获取内部数据，解决生产问题后。工厂与外部的数据，即消费数据的互联，是打造数字化工厂的另一部分。为此，就需要一个安全可靠的平台，实现数据的分享，最终做到满足于消费者个性化、定制化生产，也就是现在常提的智能制造。
国内外的案例
西门子作为世界的工控豪门，在2019年提出利用人工智能、大数据、与计算跟传统数字化能力结合，打造智慧行工厂。西门子把产品周期分为产品设计、生产规划、生产工程、生产制造、运营服务5个阶段，也把设备制造分为5个阶段，在这个基础上完成数字化系统。数字化系统在每个阶段，都与物理系统对接，称之为“数字化双胞胎”。第一个阶段，构建一个产品的数字化双胞胎，即数字化设计、仿真和验证；第二阶段构建生产数字化双胞胎，以规划生产；第三阶段是执行阶段，构建性能数字化双胞胎。
博世苏州汽车电子工厂开展的工业4.0应用覆盖了多个方面，在物料管理、生产订单安排、设备维护保养以及人员效率提升等方面体现效益。在生产区域，所有工位、原料均处于有序管理状态。根据生产订单，实现设备自动叫料、机器人准确定位和自动派料。依托大数据收集和分析完成预知维护。共享的知识库、可视化通信系统为即时维护提供有力保障。在多种终端实现定制化报告，针对不同场景为员工提供最及时可靠的关键数据。
宜科公司能针对不同行业、不同企业的实际需求，提供包括宜科云、制造执行系统（MES）、ANDON、SCADA等在内的信息化系统及解决方案。基于宜科公司生产的主流工业硬件以及标准协议，通过工业互联网进行大数据分析，从而实现对人员、设备、物料、生产工艺以及整个生产过程的管理与监控。此外，依靠ElcoPad移动智能终端与工业APP，客户能够对生产进行远程监控和管理，并依据数据分析报表做出相应的决策。
后记：
如上讲到数字化工厂的优势，国内工厂数字化的问题，以及国内外的案例，也看到了工控企业在技术上的探索和进步。不过打造数字化，人才问题至关重要。工厂是否做好数字化转型的准备，以及工人能否适应数字化的变革，是工厂数字化转型成功与否的关键