首先我们要了解什么是数字工厂？数字工厂使用技术在整个运营中自动以数字方式共享信息，包括来自材料、人员和机器的数据。数字制造依赖于由仿真技术、互联设备和协作工具组成的集成系统。没有一项技术能够将模拟工厂转变为数字工厂。然而，数字工厂有许多共同的技术和特点，混合多种技术的制造商最有可能被视为"数字工厂"。

      数字工厂最明显的优势之一是大大提高了效率。通过消除效率低下的人类决策过程，这些过程不仅速度缓慢，而且有偏见或完全不正确，工厂可以用更少的时间、更少的物质资源、更少的故障和报废部件等生产更多产品。

工业物联网（物联网）

    这包括小型传感器和其他相互连接和通信的硬件。它们可用于资产管理、通过智能 HVAC 和照明降低能耗，或用于机器数据收集，尽管制造中，IIoT 的用例数量几乎不限。

大数据

    当物联网设备收集数据时，它必须去某个地方。对于制造商通常收集的其他数据（如客户数据、生产数据、供应商数据等）也是如此。大数据仅指制造商可以从这些大量存储的信息，以及用于其他工具和分析软件对这些信息进行排序和管理的方法。有兴趣了解更多关于这个概念？阅读我们关于"工业数据"的完整文章。

预测分析和机器学习

    关于制造业和其他行业，机器学习和预测分析是上述所收集数据的一个用例。数据可以组合起来，用于为机器学习模型提供燃料，这些模型提供决策见解，这些信息集对于人类来说过于复杂，无法单独获得价值。机器学习和预测分析可用于预测需求、对机器进行预测和规范性维护、现场开口和市场机会等等。这是数字工厂的一个非常强大的方面。

自动化

    有了智能互联的机器，人类就有机会走出循环，让自动化介入。在许多情况下，机器比人类机器能够更快、更准确地处理任务。工业自动化使这些人能够专注于其他复杂的认知任务，这些任务比机器思维更适合人类思维（至少在今天是这样）。一些数字工厂使用熄灯制造技术将自动化提升到一个新的水平，将人类完全从制造工艺中剔除。这个词来自于能够启动工厂，关灯，并走出去的理解是，工厂将继续生产，甚至24小时，没有人为干预。

云和边缘计算技术

       云技术使数字工厂能够使用通过 Web 访问的安全设备存储和分析大量数据。云技术为制造商提供了比通常可行的内部购买和维护更快、更强大的机器和更大的存储容量（具有更大的保护）。
Edge 计算需要来自工厂车间的数据并在附近处理数据，从而消除上传到云、分析和重新分配信息到工厂车间所需的等待时间。边缘计算能够使用数据进行实时分析和超快速决策，非常适合安全机制、预测维护和类似的时间敏感计算任务。

      尽管许多制造员工担心自动化和其他数字技术的涌入会使他们失业， 数字制造业为更多、新的、高薪的工作开辟了机会，许多人发现这些工作更具吸引力和满足感。这些高薪工作还以新的见解和概念吸引年轻、新的人才到该领域来改善设施。

      而数字工厂是创新的温床。是基于实时分析进入系统的敏捷性，在不花费不必要的资源的情况下，有更多的空间进行实验、创新、找到解决市场新问题的方法以及大规模测试想法。数字工厂甚至看到客户满意度上升，因为成本可以下降，运输时间可以下降，而质量和一致性会上升。