特征體現在制造生產上：系統具有自主能力：可采集與理解外界及自身的資訊，并以之分析判斷及規劃自身行為整體可視技術的實踐：結合訊號處理、推理預測、仿真及多媒體技術，將實境擴增展示現實生活中的設計與制造過程。協調、重組及擴充特性：系統中各組承擔為可依據工作任務，自行組成較佳系統結構。自我學習及維護能力：透過系統自我學習功能，在制造過程中落實資料庫補充、更新，及自動執行故障診斷，并具備對故障排除與維護，或通知對的系統執行的能力。數字工廠通過智能質量管理系統實時監控產品質量，確保產品一致性，提升客戶滿意度。常州數字工廠智能制造定制

數字化工廠的定義：數字化工廠（DF）以產品全生命周期的相關數據為基礎，在計算機虛擬環境中，對整個生產過程進行仿真、評估和優化，并進一步對各類生產活動進行實際調度。它是制造業信息化技術集成的現代產物，也是實現智能制造的重要前提和基礎。數字化工廠是現代數字制造技術與計算機仿真技術相結合的產物，同時，它也具有其鮮明的階段性特征。數字化工廠集成了產品、工藝和工廠設計三個過程，產品設計指導工藝設計，在虛擬工廠中模擬制造過程，從而能夠及早發現可能出現的問題，優化產品設計、工藝設計和生產流程，保證產品制造的成功。佛山工業燈塔工廠設備數字工廠的智能環保系統，智能處理廢棄物，實現綠色生產。

數字工廠與智能工廠的區別：1.技術重點不同，數字工廠：主要利用信息技術如大數據、物聯網和云計算等，實現生產過程的數字化管理和優化。它側重于數據的采集、分析和監控，為生產決策提供數據支持。智能工廠：在數字工廠的基礎上，更加注重人工智能技術的應用。通過機器學習、深度學習和自動化控制等技術，使設備和系統具備自主決策和自動化操作的能力。2.決策水平不同：數字工廠：雖然提供了豐富的數據支持，但決策較終由人員進行。它提供了決策支持和優化建議，但并未實現完全的自主決策。智能工廠：設備和系統能夠基于實時數據和預測分析進行智能決策和自動化操作，較大程度上提高了生產效率和響應速度。

在設計部分，CAD和PDM系統的應用已經相當普及；在生產部分，ERP等相關信息系統也獲得了相當的普及。然而，在解決“如何制造工藝設計”這一關鍵環節上，國內大部分企業尚未實現有效的計算機輔助治理機制。作為一種新的制造系統，“數字工廠”技術和系統緊密支持虛擬樣機(VP)和虛擬制造(VM)的數字化輔助工程，提供了一個制造過程信息平臺。能夠對整個制造過程進行設計、規劃、仿真和管理，及時與相關零部件和供應商共享制造信息，實現虛擬制造和并行工程，保證生產的順利進行。利用物聯網技術，數字工廠實現設備遠程監控，維護更便捷。

數字化工廠的應用領域：數字化工廠的應用領域非常普遍，主要包括汽車制造、航空航天、機械制造、電子電器等領域。1.汽車制造領域，在汽車制造領域，數字化工廠已經得到了普遍的應用。數字化工廠可以幫助汽車制造企業實現產品設計和制造工藝的數字化，提高產品的質量和效率。同時，數字化工廠也可以實現汽車制造過程的可視化和透明化管理，幫助企業實現對生產過程的全方面監控和優化。2.航空航天領域，在航空航天領域，數字化工廠的應用也非常普遍。數字化工廠可以幫助航空航天企業實現產品設計和制造工藝的數字化，提高產品的質量和效率。同時，數字化工廠也可以實現航空航天產品的虛擬仿真和測試，降低產品的研制成本和時間。數字工廠借助機器學習算法優化生產流程，預測設備故障，減少停機時間。常州數字工廠智能制造定制

數字工廠采用數字孿生技術模擬生產過程，提前驗證生產方案，減少試錯成本。常州數字工廠智能制造定制

數字工廠與智能工廠的區別：1.自適應能力不同：數字工廠：雖然能夠根據生產數據進行調整和優化，但相對較為靜態，對變化多樣的市場需求和生產環境的適應能力有限。智能工廠：具備高度的靈活性和動態響應能力，能夠迅速適應市場需求和生產環境的變化，實現自適應的生產和資源調度。2.技術成熟度不同：數字工廠：其技術應用已相對成熟，并在許多制造企業中得到普遍應用。智能工廠：雖然發展前景廣闊，但其人工智能技術仍處于快速發展階段，尚需進一步探索和改進。常州數字工廠智能制造定制