数字化工厂（DF）以产品全生命周期的相关数据为基础，在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行、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。在设计部分，CAD 和 PDM系统的应用已相当普及；在生产部分，ERP等相关的信息系统也获得了相当的普及，但在解决“如何制造→工艺设计”这一关键环节上，大部分国内企业还没有实现有效的计算机辅助治理机制，“数字化工厂”技术与系统作为新型的 制造系统，紧承着虚拟样机（VP）和虚拟制造（VM）的数字化辅助工程，提供了一个制造工艺信息平台，能够对整个制造过程进行设计规划，模拟和治理，并将制造信息及时地与相关部分、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。

数字化工厂（DF）的集成，首先需要强大的界面和数据库系统，将不同复杂层次之间和不同运作功能领域之间的实际数据和模块进行联合使用，常见的应用有：

●布局规划与——布局确认与优化

●零件流的静态分析与动态

●装配过程平衡

●复杂的物流操作

●机器人及复杂运动

●零件加工

●人力资源

●人机工效

●生产物流系统

●控制软件测试

●生产动作控制

如今随着国家对教育的投入力度加大，越来越多的中高职学校以***校建设为契机，全力开展与企业接轨的***建设，汲取企业的***制造经验，其中数控、机电、模具等***均建设数字化工厂项目，数字化工厂项目仿照企业模式，通过PLM体验中心、现代实训车间、8S管理等内容建设构建出数字化工厂模型，再配合企业应用广泛的CAD/CAPP/CAM/PDM/DNC等软件，完成数字化工厂***内涵建设，并由此展开教学模式改革，做到真正与企业接轨。

虽然CAD与PDM等专注于产品设计的***软件自诞生至今已有二三十年的历史，但在相当长的时间里，由于缺乏科学有效的数据协同管理手段，研发设计阶段所产生的产品数据与信息，无法实现与后续生产规划、生产执行环节同步共享，仅能通过负责生产的工作人员的经验判断安排生产，由信息不对称而造成的一切问题，只能进行被动的应对与处理，不但严重影响实际生产效率，而且还需承担由此产生的额外成本损失。这种由于产品设计与制造环节的数据与信息脱节所引发的种种问题，是制造业的一大痛点。

随着制造业竞争的日益激烈，客户需求的多样化、制造工艺的复杂程度、市场对于质量与效率的诉求不断提升，传统制造业面临巨大挑战。制造企业需要以更短的产品设计制造周期、更快的产品迭代速度、更高的生产效率与更灵活的生产方式来应对这种变革。

事实上，业界从未停止使用信息化的手段尝试解决这些问题，其中比较的解决方案，包括二十世纪八十年代提出的计算机集成制造系统 (Computer Integrated Manufacturing System，CIMS)，但在企业的具体实践当中，限于成本与技术瓶颈问题，尤其是限于体制问题，实施多年收效甚微，无疾而终。