数字工厂国内外应用分析
智能制造数字化技术的应用与前景
智能制造数字化技术的应用与前景智能制造是指通过应用先进的数字化技术和物联网技术，实现生产过程的智能化、自动化和高效化。
随着科技的不断发展和创新，智能制造在各个行业中得到了广泛应用。
本文将探讨智能制造数字化技术的应用情况，并展望其未来的前景。
一、智能制造数字化技术的应用1. 智能工厂智能工厂是智能制造的重要组成部分，它通过数字化技术将生产设备和工艺流程进行集成和优化，实现生产过程的自动控制和管理。
智能工厂能够提高生产效率，降低成本，并且提供更高质量的产品。
2. 人工智能人工智能在智能制造中发挥了重要作用。
通过机器学习和深度学习等技术，智能制造可以实现对生产数据和设备状态进行实时分析和预测，从而提前预知可能发生的问题，并采取相应的优化措施。
人工智能还可以实现智能化的产品设计和制造过程，提高产品质量和创新能力。
3. 物联网技术物联网技术是智能制造的基础，通过传感器和无线通信技术，将生产设备和产品连接成一个巨大的网络，实现信息的实时采集和传输。
物联网技术能够帮助企业实现对生产过程的全面监控和调度，以及对产品的追踪和管理。
4. 3D打印技术3D打印技术是一项革命性的数字化技术，它可以通过将数字模型转化为实体产品，实现个性化的定制生产。
3D打印技术可以大大缩短产品的生产周期和成本，并提供更多的创新可能性。
5. 虚拟现实技术虚拟现实技术可以模拟真实环境，通过虚拟现实头盔等设备，使用户可以身临其境地体验和操作数字化的生产设备和工厂。
虚拟现实技术可以帮助企业进行生产线的优化和故障诊断，提高生产效率和安全性。
二、智能制造数字化技术的前景1. 提高生产效率智能制造数字化技术的应用可以大大提高生产效率。
通过实时监控和数据分析，生产过程可以更加精确和高效地进行管理和调度，减少资源浪费和产能闲置，从而提高生产效率。
2. 降低生产成本智能制造数字化技术的应用可以有效地降低生产成本。
通过自动化和智能化的生产过程，可以减少人力成本和能源消耗，并优化供应链和物流管理，降低原材料的浪费和损耗，从而降低企业的生产成本。
数字工厂的应用
数字工厂的应用随着科技的不断进步，数字工厂成为了现代工业生产中的重要组成部分。
数字工厂利用先进的信息技术和智能化设备，实现了工厂生产过程的数字化、自动化和智能化，极大地提高了生产效率和质量。
本文将从数字工厂的定义、应用领域、优势以及未来发展趋势等方面进行探讨。
1. 数字工厂的定义数字工厂是指利用数字化技术，将传统工厂的生产过程转化为数字化的表达和管理，实现生产过程的可视化、智能化和自动化。
数字工厂通过采集、处理和分析生产过程中的各种数据，实现对生产过程的全面监控和精细管理，从而提高生产效率、降低成本、提升产品质量。
2. 数字工厂的应用领域数字工厂的应用领域非常广泛，涵盖了制造业的各个环节。
首先，在产品设计阶段，数字工厂可以通过虚拟样机技术，实现产品设计的可视化和优化，大大加快了产品开发的速度。
其次，在生产制造阶段，数字工厂可以实现生产过程的自动化和智能化，提高生产效率和生产质量。
再次，在供应链管理阶段，数字工厂可以实现对供应链的全程可视化和智能化管理，提高供应链的灵活性和响应速度。
最后，在售后服务阶段，数字工厂可以通过远程监控和预测维护技术，提供更加及时和精准的售后服务。
3. 数字工厂的优势数字工厂相比传统工厂具有许多优势。
首先，数字工厂可以实现生产过程的自动化和智能化，减少人力投入，提高生产效率。
其次，数字工厂可以实现生产过程的全面监控和精细管理，减少生产中的错误和浪费，提高产品质量。
再次，数字工厂可以实现生产过程的可视化和模拟仿真，减少生产试错成本，提高产品研发的效率。
最后，数字工厂可以实现供应链的全程可视化和智能化管理，提高供应链的灵活性和响应速度。
4. 数字工厂的未来发展趋势数字工厂在未来的发展中将继续呈现以下趋势。
首先，数字工厂将更加注重数据的采集和分析，通过大数据和人工智能技术，实现对生产过程的实时监控和预测分析，进一步提高生产效率和质量。
其次，数字工厂将更加注重与物联网技术的结合，实现设备之间的互联互通，实现智能制造和智能管理。
先进制造技术论文(数字化工厂)
先进制造技术论文(数字化工厂)数字化工厂发展现状及趋势摘要：目前，将数字与智能制造作为关键技术应用到数字化工厂，是现代工业化与信息化融合的应用体现，也是实现智能化制造的必经之路。
打造数字化工厂，是当前工业企业变革、突破的重要手段。
本文对数字化工厂发展现状及趋势进行了初步的研究，通过具体实例，分析了数字化工厂的特点，应用现状并展望了数字化工厂的发展趋势及其决定性意义。
发展数字化工厂对制造企业提升生产力，实现生产智能化和有效管理，推广数字化工厂的建设和发展，搭建智能制造技术和数字化工厂相结合的交流平台，为我国传统产业转型升级、工业与信息化深度融合的战略发展要求，都有着关键性的意义。
关键词：数字化工厂；虚拟仿真；数字制造；智能管理；产业转型升级一、引言现代工业经历了机械化、电气化革命，未来的第三次工业革命必然以机、电、信息相结合的智能化制造革命。
《经济学人》2012年4月发表的《第三次工业革命：制造业与创新》专题报告中阐述了目前由技术创新引发的制造业深刻变化，其中，数字化与智能化的制造技术是“第三次工业革命的核心技术”。
作为数字化与智能化制造的关键技术之一，数字化工厂是现代工业化与信息化融合的应用体现，也是实现智能化制造的必经之路。
数字化工厂借助于信息化和数字化技术，通过集成、仿真、分析、控制等手段，可为制造工厂的生产全过程提供全面管控的一种整体解决方案。
早在2000 年前后，上汽、海尔、华为和成飞等制造企业均已开始着手建立自己的数字化工厂。
今年来，随着国际竞争的不断加剧和我国制造业劳动力成本的不断上升，对设备效率、制造成本、产品质量等环节的要求不断提高，离散制造业中以汽车、工程机械、航空航天、造船为代表的大型企业已越来越重视数字化工厂的建设。
二、数字化工厂的研究热点根据在范围、阶段、视角上的关注点存在差异，对于数字化工厂也有不同提法，比如可视化工厂（Visual Factory）、智慧工厂（Smart Factory）、智能工厂图1典型数字化工厂提法的主要业务范围（Intelligence Factory）、数字化制造（Digital Manufacturing）、虚拟工厂（Virtual Factory）等。
国家数字化转型的战略规划与应用分析
国家数字化转型的战略规划与应用分析近年来，数字化转型已成为各国争相探讨和实践的重要议题，而在国家层面，数字化转型已逐渐成为一项重要的计划。
国家数字化转型计划旨在推动数字技术的广泛应用和数字经济的发展，促进国家经济实力和国际竞争力的提升。
一、国家数字化转型的意义数字化转型已经成为经济、社会、政治和文化发展中不可缺少的一项策略。
通过数字技术的运用，国家可将经济、政治、文化和社会发展的各个领域快速推向前所未有的发展高峰。
数字化转型推动了国家生产方式的升级换代，推动了数字化时代下新兴产业的蓬勃发展，同时也提高了国家公共服务的效率。
数字化转型远远不止于固定的硬件或软件。
它是一种全方位、全面的变革。
数字化转型的成功实现不仅仅意味着政府机构、企业和个人之间的数字化互通和互动，更是国家各个维度间的数字化整合，实现经济、政治、文化和社会发展的全方位、全面贯通。
二、国家数字化转型战略规划的重要性国家数字化转型战略规划是数字化转型的指南。
它作为国家发展的框架，不仅要对全社会的数字化排列进行重新整合，而且要固定将社会的发展纳入国家的数字化路线图之中。
只有适应数字化转型趋势，才能更好地保持国家经济、社会和政治的稳定发展。
要推进数字化转型，一个国家必须拥有清晰的战略和规划，该计划必须加强数字技术的应用，推动产业升级、促进经济社会创新发展，加强市场监管，强化数字安全保障等关键领域的管控能力。
三、数字化转型的应用分析数字化转型的应用涉及都社会的方方面面。
在工业领域，数字化转型已实现了从传统制造模式向数字化生产模式的转变。
通过工业物联网的技术支持，工厂可以实现数字化制造，实时数据监控、分析和处理，以及系统协同工作。
在教育领域，数字化转型促使政府、教育机构开展更加个性化、多元化的教育服务。
新兴技术如AI、智慧城市建设、虚拟现实等技术的推广和普及将有助于实现个性定制的学习体验，确保学生们能够获得与之匹配的技能和知识。
在医疗领域，数字化转型赋予了医疗行业人员更加高效地管理和利用数据的能力。
数字制造技术在工厂生产中的应用
数字制造技术在工厂生产中的应用现代工业生产已经走过了一个漫长的历程，随着科技的进步和数据技术的兴起，数字制造技术成为了未来工厂生产的重要趋势。
数字制造技术是工业信息化与数字化的核心内容和关键技术，具有很高的推广应用价值。
本文将从数字制造技术的概念、特点及其在工厂生产中的具体应用角度探讨数字制造技术在工厂生产中的应用。
数字制造技术是什么？在数字时代，数字制造技术便于理解，从字面上看，数字制造是指一个工厂从设计到生产再到管理，全程基于数字技术、数字数据来实现智能化和自动化的制造技术。
数字制造的主要思想是“数字化、模拟化、智能化和网络化”。
数字化是把实体生产过程转成数字的过程，并且利用这些数据进行分析和优化，优化而成的数字模型能深入到工厂每一个部件，支持对生产过程进行精细分析和优化；模拟化是把实际的生产过程用数字化的方法模拟出来，并对生产过程进行优化和测试，提前发现潜在问题，以减少生产的错误率；智能化是利用各种数字化技术和算法，让设备设施能智能化控制，产品质量能全程自动检测，生产过程能够实现自适应调控，从而为工厂提供全新的生产方式；网络化是指把生产各模块进行互联，并建立起有机的信息流动机制，实现生产过程的数字化协同，方便监管和管理。
数字制造技术的特点数字制造技术的特点就在于其实现了数字化、智能化、网络化、可持续和灵活的生产方式，具有以下几个特点：1.生产智能化：数字化、模拟化和智能化相结合的生产方式，能够实现自动化生产，提高生产效率和价格竞争力。
2.设备自动化运维：设备自动化运维可以在生产过程中进行预测性维护，减少停机时间，减少生产成本，提高生产效率。
3.生产过程协同：产品从 R&D，制造，生产、运营到维护的整个生命周期的全过程协同；4.数据智能化：数据智能化能够实现生产过程实时大数据监控和预判，有效降低生产风险。
5.环境友好：数字制造技术生产过程所造成的环境污染少、物料利用率高，从根本上做到了低碳、环保、可持续发展。
智能工厂市场分析
智能工厂市场分析随着科技的不断进步和应用，智能工厂作为工业领域的新兴概念，正迅速发展并引起了全球范围内的关注。
智能工厂利用先进的技术和自动化系统，通过数字化、网络化和智能化的方式，实现生产过程的智能化管理和运营控制。
本文旨在对智能工厂市场进行全面分析，并探讨其未来发展前景。
一、市场规模与发展趋势当前，全球范围内智能工厂市场规模呈现快速增长的趋势。
一方面，制造业转型升级的需求推动了智能工厂市场的不断扩大；另一方面，先进的技术和设备的不断发展，使得智能工厂的建设成本逐渐降低。
根据市场研究机构的数据显示，预计到2025年，全球智能工厂市场规模将达到5000亿美元。
未来智能工厂市场发展的主要趋势有以下几点：1. 自动化水平提升：智能工厂将进一步实现全面自动化，工业机器人和自动化设备将广泛应用于生产线上，提高生产效率和质量。
2. 数据驱动决策：智能工厂通过大数据分析和人工智能技术，实时收集、监控和分析生产数据，为企业提供智能化的决策支持，帮助企业优化生产过程和管理效率。
3. 灵活生产模式：智能工厂采用模块化设计，能够快速调整生产线，适应客户需求的个性化生产，实现产能的高效利用和灵活生产。
4. 人机协同合作：智能工厂通过人机协同合作，将工人与智能设备紧密结合，提高工作效率和生产安全，同时减轻工人的劳动强度。
二、市场竞争格局与主要企业智能工厂市场竞争激烈，国内外众多知名企业积极投入其中，形成了一定的市场竞争格局。
以下是一些主要的智能工厂企业：1. 西门子（Siemens）作为全球领先的工业自动化解决方案提供商之一，西门子在智能工厂领域拥有雄厚的技术和经验优势。
其产品和解决方案广泛应用于机械制造、汽车工业和电子工业等领域。
2. ABBABB是一家全球知名的电力和自动化技术公司，在智能工厂市场中具有较高的市场份额。
该公司的智能工厂解决方案涵盖了生产过程控制、电气设备和自动化设备等多个方面。
3. 三菱电机（Mitsubishi Electric）作为日本领先的电气设备制造商，三菱电机在智能工厂领域拥有广泛的应用和市场份额。
简述数字工厂的概念及典型应用
简述数字工厂的概念及典型应用数字工厂是指利用数字技术和智能化手段，将传统工厂的生产过程进行数字化和智能化改造的一种生产模式。
通过数字工厂的建设，企业可以实现生产过程的数字化管理、数据的实时监控和分析，从而提高生产效率、降低成本，提升产品质量和竞争力。
数字工厂的典型应用可以包括以下几个方面：1. 设备连接和监控：通过数字工厂，可以实现生产设备的连接与监控。
传感器和物联网技术可以将设备所产生的数据实时传输至数字工厂平台，实现对设备状态的监控和远程控制。
这样可以提前发现设备故障，并进行预防性维护，减少设备故障停机时间，提高设备利用率。
2. 数据分析和优化：数字工厂可以对生产过程中产生的大量数据进行采集、分析和优化。
通过对生产数据的深度挖掘和分析，可以发现潜在的优化点，提高产线的稳定性、效率和质量。
通过分析生产设备的数据，可以调整生产参数，优化生产效率和质量。
3. 虚拟仿真与优化：数字工厂可以通过虚拟仿真技术对生产过程进行模拟和优化。
借助数字双胞胎技术，可以将实际生产线与虚拟仿真模型进行对比，分析并优化生产过程中的瓶颈与问题，提高生产线的运行效率和产能。
4. 智能调度与协同：数字工厂可以实现生产过程的智能调度和协同。
通过整合供应链、生产计划和库存管理等各环节的数据，实现生产过程的协同与优化。
从而减少生产中的浪费，提高生产资源的利用率，降低企业的运营成本。
5. 智能质量控制：数字工厂可以结合视觉识别、传感器和机器学习等技术，实现对产品质量的智能检测和控制。
通过对产品质量数据的分析和反馈，可以及时调整生产参数，确保产品质量的稳定。
总结起来，数字工厂通过数字化、智能化和数据化的手段，实现整个生产过程的优化和协同。
它的典型应用包括设备连接和监控、数据分析和优化、虚拟仿真与优化、智能调度与协同以及智能质量控制等方面。
数字工厂的建设可以提高生产效率、降低成本、提升产品质量和竞争力，对于企业的可持续发展具有重要意义。
制造业数字化工厂智能制造解决方案
制造业数字化工厂智能制造解决方案第1章智能制造概述 (3)1.1 智能制造的定义与发展趋势 (3)1.1.1 定义 (3)1.1.2 发展趋势 (3)1.2 数字化工厂的概念与架构 (4)1.2.1 概念 (4)1.2.2 架构 (4)1.3 智能制造在制造业中的应用价值 (4)第2章数字化工厂规划与设计 (5)2.1 数字化工厂规划原则与方法 (5)2.1.1 规划原则 (5)2.1.2 规划方法 (5)2.2 数字化工厂布局设计 (5)2.2.1 布局设计原则 (6)2.2.2 布局设计方法 (6)2.3 数字化工厂网络架构设计 (6)2.3.1 网络架构设计原则 (6)2.3.2 网络架构设计方法 (6)第3章智能制造装备与技术 (7)3.1 智能制造装备概述 (7)3.2 工业技术应用 (7)3.3 增材制造技术与应用 (7)3.4 智能传感器与执行器 (7)第4章数据采集与分析 (8)4.1 工厂数据采集技术 (8)4.1.1 自动化传感器部署 (8)4.1.2 数据传输技术 (8)4.1.3 数据采集系统架构 (8)4.2 工业物联网与大数据技术 (8)4.2.1 工业物联网技术 (8)4.2.2 大数据技术 (8)4.3 数据预处理与存储 (8)4.3.1 数据清洗与整合 (8)4.3.2 数据存储技术 (9)4.3.3 数据安全与隐私保护 (9)4.4 数据分析与挖掘技术 (9)4.4.1 机器学习与人工智能 (9)4.4.2 数据可视化技术 (9)4.4.3 深度学习技术 (9)4.4.4 数据挖掘算法 (9)第5章智能制造执行系统 (9)5.2 生产调度与优化 (9)5.2.1 生产计划制定与调整 (10)5.2.2 资源分配与任务指派 (10)5.2.3 调度算法研究与应用 (10)5.2.4 生产过程监控与实时调整 (10)5.3 生产线自动化控制 (10)5.3.1 生产线自动化设备选型与布局 (10)5.3.2 控制系统设计与实现 (10)5.3.3 传感器与执行器应用 (10)5.3.4 设备间通信与协同控制 (10)5.4 智能质量管理与设备维护 (10)5.4.1 质量管理体系构建与实施 (10)5.4.2 在线检测与实时质量控制 (10)5.4.3 设备故障预测与健康监测 (10)5.4.4 维护策略制定与执行 (10)第6章数字化工厂仿真与优化 (10)6.1 数字化工厂仿真技术 (10)6.1.1 数字化工厂仿真原理 (10)6.1.2 数字化工厂仿真关键技术 (11)6.1.3 数字化工厂仿真应用 (11)6.2 生产过程优化与调度 (11)6.2.1 生产过程优化方法 (11)6.2.2 生产过程调度方法 (11)6.2.3 生产过程优化与调度应用 (12)6.3 设备功能分析与优化 (12)6.3.1 设备功能分析方法 (12)6.3.2 设备功能优化方法 (12)6.3.3 设备功能分析与优化应用 (12)6.4 能耗管理与优化 (12)6.4.1 能耗分析方法 (13)6.4.2 能耗优化方法 (13)6.4.3 能耗管理与优化应用 (13)第7章智能仓储与物流系统 (13)7.1 智能仓储系统设计 (13)7.1.1 设计原则与目标 (13)7.1.2 系统构成要素 (13)7.2 自动化物流设备与技术 (13)7.2.1 自动化物流设备 (14)7.2.2 相关技术 (14)7.3 仓储物流信息系统 (14)7.3.1 系统功能 (14)7.3.2 系统架构 (14)7.3.3 关键技术 (14)7.4.1 供应链协同管理概述 (15)7.4.2 智能仓储与物流在供应链协同管理中的应用 (15)第8章智能制造与工业互联网 (15)8.1 工业互联网平台概述 (15)8.2 设备联网与数据集成 (15)8.2.1 设备联网技术 (15)8.2.2 数据集成方法 (15)8.3 工业APP与微服务架构 (15)8.3.1 工业APP开发 (16)8.3.2 微服务架构 (16)8.4 工业互联网安全体系 (16)8.4.1 安全体系架构 (16)8.4.2 安全技术 (16)8.4.3 安全管理 (16)第9章智能制造人才培养与技能提升 (16)9.1 智能制造人才培养策略 (16)9.2 数字化工厂技能培训体系 (17)9.3 跨界融合与创新 (17)9.4 企业大学与产业学院 (17)第10章案例分析与未来发展 (18)10.1 国内外智能制造案例分析 (18)10.2 智能制造发展趋势与挑战 (18)10.3 我国智能制造政策与产业布局 (18)10.4 未来制造业发展展望 (18)第1章智能制造概述1.1 智能制造的定义与发展趋势1.1.1 定义智能制造是指通过集成先进的信息技术、自动化技术、网络通信技术、人工智能等手段，对制造过程进行智能化改造，实现制造系统的高效、灵活、绿色、个性化生产。
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“数字化工厂”
国内外案例分析
制造业在技术领域已经发生了巨大的进步，这种进步刺激了成本的节约和品质的提高。
反映国家的基础制造业技术发展水平和影响着基础制造业经济命脉的汽车业尤其如此，国内外汽车产品设计工程师已经做了很多了不起的工作来加速设计时间，缩短产品上市时间，并且储存优秀的设计方案以备将来的使用；西方汽车制造工程师们早在十九世纪中期就着手在此方面的研究，随着计算机技术的发展和多年应用实践的研究，最终研究出了一套科学实用先进的数字化制造解决方案-也称“数字化工厂”，这些先进技术的作用非常显著并在行业上得到了广泛的认可。
国内汽车行业，首先是一些合资企业，如南北大众，通用等，在十九世纪九十年代就纷纷开始效仿和学习国外的先进制造技术-“数字化工厂”，使在制造技术上得到了很大提升，并获取了很大的利益；其次是国内自主品牌的汽车业，如奇瑞，福田，长城等，从开始在产品设计领域的埋头苦干，已逐步开始重视制造环节，并已成立各大工程院或技术中心，着手对“数字化工厂”技术的研究和尝试性的应用；
案例一：通用-GM
用户需求:缩短生产准备时间并加速产品投放市场
用户感言：GM 使用了 Tecnomatix eMPower 解决方案，它向我们提供了用于制造过程管理的全方位的解决方案，使我们大大缩短了将新产品从设计，制造到投放市场的时间。
我们认为 eMPower 解决方案的应用在生产制造过程中起着极为重要的作用，它使我们减少了生产准备时间，加速了产品面市, 并使我们的产品拥有完美的品质和可信的服务。
案例二：宝马-BMW
应用效益体现总结图：
BMW将数字化制造技术应用到了汽车制造各个专业领域，尤其在生产线制造的虚拟验证，以及和供应商的工作协调上，获得了很大效益，以下为他们部分效益的总结：案例三：奥迪-AUDI
应用历程：
“数字化工厂”-物流规划仿真在Audi的应用分析，应用工具eM-Plant，Audi制造工程师的项目总结如下：
▪以前奥迪的物流规划依靠各种分散的表单，数据很离散；
▪在新的 A3 Sportback Audi 项目上，不仅应用了数字化的产品设计和工艺过程的规划，而且在物流规划中也全面应用了数
字化的物流仿真工具；
▪Markus Schneider, -Audi数字化物流
系统的负责人 in Ingolstadt, 总结出:
“应用数字化物流规划软件工具后，
物流规划的质量大大提高了。
”；
▪在生产开始前，整个生产物流供应
链：从供应商、入库、仓储、上线的
各个物流过程都全面应用了数字化
的物流规划仿真系统；
▪在数字化物流规划系统中，零件BoM 表上的每个零件都被分配了相应的工位器具，根据零件的几何尺寸和工位器具的数据，物流规划员就可定义各个零件应使用标准的器具或须特殊定制新的器具；
▪在生产的早期，包装供应商可通过确认零件的尺寸和其容器的尺寸，为零部件的包装做好准备；
▪ 现在Audi 的专家可在生产的早期阶段对物流系统进行检验，以前是在生产开始后才能发现存在的问题，这样就可对物流方案进行先期评估和可行性检验。
案例五：马自达-MAZDA
节省了时间和成本， 提高了产品质量、工作效率和产量；
现在Mazda 通过在每个车型项目SOP （投产）前进行约20000项的数字化仿真研究，已经把项目周期从30个月减少到18个月， Mazda 的目标是今后每个车型项目在SOP 前做约30000项数字化预研究来把项目周期缩短到14个月。
所有部门的工作数据都储存在一个 eMServer 中： 1) 没有数据冗余； 2) 不会发生丢失的数据； 3) 没有重复数据； 4) 访问数据快捷简便； 5) 工作流程清晰； 6) 可靠性强； 应用发动机解决方案的分析 ▪ Mazda RX8
– 转子发动机 - 16 种不同的零件 – 13 种机型
– 9周的生产准备时间
▪ 应用发动机解决方案后生产准备周期缩短到3周 ▪ 在新机加工线上应用数字化仿真工具把机床从54台减少到42台，节约了大量设备投资。
▪ 每个加工特征的投资从5400000日圆（36000美圆）减少到3860000日圆（25733美圆），整个生产线上共节约投资四百万美圆 案例六：上海大众-SVW
下图描述了“数字化工厂”技术在德国大众-VW 的应用领域：
15
45
10
20
30
40
50
New
Old Days
上海大众在学习和参考德国大众的成功应用经验的基础之上，已成功的应用到部分领域，尤其在上海大众的焊装领域，在此之前，每款车型的制造工艺设计，都需要国外专家的支持，并为此支付几千万的技术支持费，在焊装成功应用了“数字化工厂”之后，实现了完全自主规划，在制造技术和质量上都有了大幅度的提升；2007年，上海大众着手开始在发动机和总装领域的应用，并在发动机线的物流和人工工时核定方面，再次应证了“数字化工厂”技术在汽车制造领域发挥着举足轻重的作用，下图描述上海大众焊装领域的应用模式：。