数字化工厂技术发展与展望
化工行业信息化的发展趋势与前景展望
化工行业信息化的发展趋势与前景展望随着科技的不断进步和全球经济的快速发展，信息化已经成为了各个行业发展的重要方向之一。
化工行业作为全球性产业之一，信息化对其发展具有重要意义。
本文将从化工行业信息化的发展趋势和前景展望两方面进行论述。
一、化工行业信息化的发展趋势1.数字化生产过程化工生产过程是一个复杂的系统工程，传统的生产方式存在着信息传递不畅、过程监控不精确等问题。
而信息化技术的应用可以实现对生产过程的全面监控和精确控制，提高生产效率和产品质量。
数字化的生产过程不仅仅是生产线上的数字化，还包括企业内部各个环节的数字化，从原料采购、生产计划到产品销售等各个环节的信息化互联互通。
2.大数据应用化工行业涉及的数据相当庞大，包括原料组分、生产参数、产品质量等多方面的数据。
通过大数据技术的应用，可以对这些数据进行全面、深入的分析，挖掘出潜在的规律和价值信息。
这样的数据分析可以提高化工企业的决策水平和市场竞争力，帮助企业更加精准地制定营销策略和生产计划。
3.物联网的发展物联网技术的快速发展为化工行业信息化带来了新的机遇和挑战。
通过物联网技术，可以实现设备之间的互联互通，实现设备的自动化管理和远程监控。
同时，物联网技术还可以实现对设备的实时监测和预测维护，提高设备的利用率和生产的稳定性。
4.人工智能的应用人工智能技术在化工行业的应用越来越广泛，包括智能化设备控制、智能化生产调度、智能化质量检测等方面。
通过人工智能技术的应用，可以实现化工生产过程的自动化和智能化，提高生产效率和产品质量，降低人力成本和资源浪费。
二、化工行业信息化的前景展望1.提高化工行业竞争力信息化的发展将极大地提升化工行业的竞争力。
通过信息技术的应用，化工企业可以更加精确地了解市场需求和消费者的喜好，根据需求进行产品结构的调整和升级，提高产品的市场竞争力。
同时，信息化还可以提高生产效率和产品质量，减少资源的浪费，降低企业的生产成本。
2.促进化工行业的可持续发展化工行业是资源密集型行业，传统的生产方式容易引发资源的浪费和环境污染。
数字化学工程发展现状与未来趋势预测
数字化学工程发展现状与未来趋势预测数字化学工程是指利用先进的数字技术来优化和改进化学工程的各个环节和过程。
近年来，随着信息技术的飞速发展，数字化学工程已经成为了化学工业的热门话题。
本文旨在探讨数字化学工程的发展现状以及未来的趋势预测。
1. 数字化学工程的发展现状数字化学工程的发展可以追溯到20世纪90年代，当时计算机技术开始被应用于化学工程的建模和模拟。
随着计算机性能的提升和算法的改进，数字化学工程在化学工业中的应用范围也越来越广泛。
首先，数字化学工程在反应过程优化方面发挥了重要作用。
传统的化学反应通常需要通过试验和实验室测试才能确定最佳的工艺条件。
而数字化学工程通过数值模拟和优化算法，可以快速地评估和优化反应过程，减少试验次数，提高反应的效率和产量。
其次，数字化学工程在能源利用和环境保护方面也有广泛的应用。
化学工程涉及到大量的能源消耗和废物排放，数字化学工程可以通过优化工艺设计和能源利用，减少能源消耗和环境污染，实现可持续发展。
另外，数字化学工程还在产品设计和质量控制方面发挥了重要作用。
利用数字化技术，可以进行产品的分子模拟和设计，提高产品的性能和质量。
同时，数字化学工程还可以通过数据分析和统计建模，实现对产品质量的预测和控制。
2. 数字化学工程的未来趋势预测未来，数字化学工程将继续发展并且呈现出以下几个趋势：首先，数字化化学工程将实现更高程度的自动化和智能化。
随着人工智能技术的快速发展，化学工程将更加依赖于机器学习和智能算法来实现工艺优化、自动控制和质量控制。
通过大数据分析和机器学习，数字化学工程可以更好地处理复杂的化学反应过程和系统，实现自动判断和控制。
其次，数字化学工程将更加注重数据安全和隐私保护。
在数字化学工程中，大量的数据将被采集和分析，这些数据包含了企业和个人的敏感信息。
因此，数据安全和隐私保护将成为数字化学工程发展的重要方面。
相关的技术和政策措施将逐步完善，以保障数据的安全和合法使用。
未来数字化工厂的发展趋势
未来数字化工厂的发展趋势随着信息技术的飞速发展，数字化工厂已经成为了制造业的重要趋势之一。
数字化工厂是指通过数字化技术和智能化设备，将制造过程中的各个环节连接起来，实现生产过程的自动化、高效化、精细化和智能化。
数字化工厂的发展，将为制造业的转型升级和创新发展提供强有力的技术支撑和保障。
一、数字化工厂的定义和意义数字化工厂是指通过数字化技术和智能化设备，将生产制造流程中的各个环节连接起来，实现生产过程的自动化、高效化、精细化和智能化。
数字化工厂通过在制造过程中实现数据共享、信息流通和智能决策，可以提高生产效率、节约生产成本、优化产品质量、加强生态保护和提升品牌价值。
数字化工厂是制造业的新型模式和未来趋势，也是推动制造业转型升级和创新发展的重要手段和保障。
二、数字化工厂的发展趋势（一）大数据与物联网技术的应用数字化工厂的发展，需要依托于大数据与物联网技术。
大数据技术可以收集、分析和管理大量的生产数据，帮助企业进行精细生产和智能化预测；物联网技术可以连接工厂中的各个设备和物品，实现生产过程的实时监测和远程控制。
近年来，随着大数据与物联网技术的不断发展和普及，数字化工厂的发展前景也越来越广阔。
（二）自动化和智能化设备的普及数字化工厂的核心就是高度集成的自动化和智能化设备，自动化和智能化设备的普及，将极大地提高工厂生产效率、降低生产成本、提升产品质量和保障生产安全。
比如，自动化生产线、机器人和智能仓储系统等，都将成为数字化工厂的重要支撑。
（三）数字化工艺流程的建设数字化工艺流程是数字化工厂建设的核心环节，它不仅包括了工厂的生产流程和品质控制流程，还包括了原材料采购、产品设计和售后服务等环节的数字化。
数字化工艺流程的建设，可以实现生产过程的全面优化和质量保障，还可以实现工厂外部环节的数字协同和一体化。
（四）数字化服务的创新发展数字化工厂的发展，将带来数字化服务的创新发展。
数字化服务是指通过数字技术和智能化设备，为企业和消费者提供增值服务。
化工行业的智能化工厂数字化生产的未来趋势
化工行业的智能化工厂数字化生产的未来趋势随着科技的快速发展和工业化进程的不断推进，化工行业也开始积极探索智能化工厂数字化生产的未来趋势。
智能化工厂能够利用先进的技术和数字化手段，实现生产过程的自动化、智能化和高效化，提高生产效率、降低成本，并且更加环保可持续。
本文将探讨化工行业智能化工厂数字化生产的未来趋势。
1. 智能化设备与传感技术的应用智能化设备和传感技术的应用是实现化工厂智能化生产的关键。
通过在生产设备中加装传感器和控制器，实现对各个环节的监测和控制，可以实现对生产过程的实时感知和智能调控。
例如，利用传感技术可以对化学反应过程中的温度、压力和流量等参数进行监测，实现对反应过程的自动控制和优化。
智能化设备和传感技术的不断发展将为化工厂的数字化生产提供更多的技术手段和解决方案。
2. 数据化管理与分析在智能化工厂数字化生产中，数据化管理和分析起着至关重要的作用。
通过传感器和控制器采集到的大量数据，可以进行数据分析和挖掘，提取出有价值的信息，并支持后续的决策和优化。
利用人工智能和大数据技术，可以实现对生产数据的实时监控和预测分析，及时发现问题并采取相应的措施，提高生产效率和产品质量。
3. 虚拟仿真与模型优化虚拟仿真和模型优化是智能化工厂数字化生产的关键技术之一。
通过建立精确的数学模型和仿真平台，可以实现对生产过程的虚拟仿真和优化。
在虚拟仿真环境中，可以通过调整参数和优化策略，找到生产过程的最佳操作方案，降低能耗和废物生成，提高生产效率和资源利用率。
虚拟仿真和模型优化技术不仅可以帮助化工企业降低生产成本，还能提前发现潜在的安全隐患，并采取措施进行预防。
4. 自动化物流与仓储管理物流和仓储管理对于化工企业来说也是非常重要的一环。
智能化工厂数字化生产中，通过自动化设备和仓储管理系统的应用，可以实现物流流程的自动化和智能化。
例如，利用物联网技术可以实现对仓库内货物的实时监控和管理，减少人为操作的错误和损耗。
工业4.0：数字化工厂和智能制造的未来发展方向
工业4.0：数字化工厂和智能制造的未来发展方向引言工业4.0是指信息技术与传统制造业深度融合，通过数字化、全球化和智能化的方式，实现制造业的转型和升级。
随着科技的迅猛发展，工业4.0正在成为全球制造业发展的重要趋势。
在这个数字化时代，数字化工厂和智能制造将成为制造业的未来发展方向。
本文将探讨数字化工厂和智能制造的概念和特点，并分析其未来发展的方向。
数字化工厂的概念和特点数字化工厂的定义数字化工厂是利用先进的信息和通信技术，通过集成、共享和分析工厂内外的数据，实现生产过程的可视化、智能化和灵活化的工厂。
通过数字化技术的应用，可以实现制造过程的全面优化和高效管理。
数字化工厂的特点1.数据集成与共享：数字化工厂通过整合工厂内外的数据，实现不同部门之间的信息共享和协同工作。
包括生产数据、设备数据、供应链数据等，通过数据的集成和共享，可以实现全面的生产监控和决策支持。
2.实时监控与控制：数字化工厂通过传感器和物联网技术，实现对生产过程的实时监控和控制。
通过实时数据的采集和分析，可以及时发现问题并采取相应的措施，从而提高生产效率和质量。
3.自主优化与智能决策：数字化工厂通过人工智能和机器学习技术，实现对生产过程的自主优化和智能决策。
通过对大数据的分析和挖掘，可以自动调整生产参数和工艺流程，以实现最佳的生产效果和资源利用率。
4.灵活生产与智能制造：数字化工厂通过柔性化的生产设备和智能化的生产系统，实现按需生产和个性化定制。
通过数字化工艺和虚拟制造技术，可以快速调整产品设计和生产过程，并实现高度灵活的生产布局和调度。
智能制造的概念和特点智能制造的定义智能制造是指利用物联网、大数据、人工智能等先进技术，通过对制造过程的全面监控和分析，实现生产过程的自主优化和智能决策，提高生产效率和质量，并实现个性化定制和灵活生产。
智能制造的特点1.智能化生产设备：智能制造倡导采用智能化的生产设备和机器人，通过自动化和智能化技术，实现生产过程的高效和精确。
数字化工厂建设总体蓝图及企业未来三年
数字化工厂建设总体蓝图及企业未来三年介绍数字化工厂建设总体蓝图及企业未来三年计划的背景和目的。
数字化工厂建设的总体蓝图旨在描述该计划的内容和目标，包括数字化技术的应用、流程的改进等方面。
以下是蓝图的主要内容：数字化技术的应用。
将先进的数字化技术应用于工厂的各个方面，包括生产、供应链、质量控制等。
通过引入人工智能、大数据分析、物联网等技术，实现工厂的智能化管理和生产优化。
数字化技术的应用。
将先进的数字化技术应用于工厂的各个方面，包括生产、供应链、质量控制等。
通过引入人工智能、大数据分析、物联网等技术，实现工厂的智能化管理和生产优化。
流程的改进。
优化和改进工厂的各项流程，从原材料采购到产品交付的整个价值链都需要进行精细化管理和流程优化。
通过数字化技术和自动化设备的应用，提高生产效率和质量水平。
流程的改进。
优化和改进工厂的各项流程，从原材料采购到产品交付的整个价值链都需要进行精细化管理和流程优化。
通过数字化技术和自动化设备的应用，提高生产效率和质量水平。
流程的改进。
优化和改进工厂的各项流程，从原材料采购到产品交付的整个价值链都需要进行精细化管理和流程优化。
通过数字化技术和自动化设备的应用，提高生产效率和质量水平。
流程的改进。
优化和改进工厂的各项流程，从原材料采购到产品交付的整个价值链都需要进行精细化管理和流程优化。
通过数字化技术和自动化设备的应用，提高生产效率和质量水平。
数据的集成与分析。
建立信息系统和数据平台，实现工厂内外数据的集成和共享。
通过数据分析和可视化的手段，提取有价值的信息并做出决策，为企业管理层提供全面的数据支持。
数据的集成与分析。
建立信息系统和数据平台，实现工厂内外数据的集成和共享。
通过数据分析和可视化的手段，提取有价值的信息并做出决策，为企业管理层提供全面的数据支持。
数据的集成与分析。
建立信息系统和数据平台，实现工厂内外数据的集成和共享。
通过数据分析和可视化的手段，提取有价值的信息并做出决策，为企业管理层提供全面的数据支持。
数字化工厂建设与发展趋势研究
数字化工厂建设与发展趋势研究随着信息技术的不断发展和制造业的转型升级，数字化工厂已成为现代制造业发展的重要方向。
数字化工厂以数字化技术为基础，通过集成设计、生产、管理等多个环节，实现生产过程的数字化、智能化和高效化。
本文将对数字化工厂的建设与发展趋势进行研究和分析。
一、数字化工厂建设数字化工厂建设是一个系统性的工程，涉及到多个方面的技术和应用。
以下是数字化工厂建设的主要方面：1.数字化设计与仿真：通过三维设计软件和仿真软件，实现产品设计、工艺流程规划、生产布局等的数字化和仿真，确保生产过程的可行性和优化。
2.数字化制造：采用数控机床、工业机器人等数字化制造设备，实现制造过程的数字化和自动化，提高生产效率和产品质量。
3.数字化管理：通过企业资源计划（ERP）、制造执行系统（MES）等管理软件，实现生产计划的制定、生产进度的监控、生产数据的收集和分析等，提高生产管理的精细化和智能化。
二、数字化工厂发展趋势随着技术的不断发展和市场的不断变化，数字化工厂也在不断发展变化。
以下是数字化工厂的发展趋势：1.智能化：数字化工厂将进一步实现智能化，通过人工智能技术实现生产过程的自动控制和优化，提高生产效率和产品质量。
2.柔性化：数字化工厂将更加注重生产的柔性化，能够快速响应市场需求的变化，实现多品种、小批量的生产。
3.协同化：数字化工厂将更加注重企业内部和外部资源的协同，实现设计、制造、供应链等环节的协同和优化，提高企业的整体竞争力。
4.绿色环保：数字化工厂将更加注重环保和可持续发展，通过优化生产流程和采用环保材料，降低生产过程中的能源消耗和废弃物排放。
三、结论数字化工厂是现代制造业发展的重要方向，具有广阔的市场前景和发展空间。
未来，数字化工厂将更加注重智能化、柔性化、协同化和绿色环保等方面的发展，为企业提高生产效率、降低成本、提高产品质量、增强市场竞争力等方面带来重要支撑。
同时，数字化工厂的建设和发展也需要政府、企业和社会各方面的共同努力和支持。
未来趋势化工行业在数字化和自动化方面的发展方向
未来趋势化工行业在数字化和自动化方面的发展方向在数字化和自动化的推动下，未来趋势化工行业正朝着更高效、更智能的方向发展。
数字化技术和自动化系统的应用将极大地提升化工生产过程的可视化程度和自动化程度，提高生产效率、降低成本、减少人为错误，进一步推动行业的升级和发展。
一、智能化生产系统的应用未来，趋势化工行业将更加广泛地应用智能化生产系统。
通过采集和分析大量的数据，化工企业可以更加准确地了解生产过程中的各个环节，实时监控设备运行状态，为生产决策提供科学依据。
与传统生产方式相比，智能化生产系统能够更好地适应市场需求的变化，快速调整生产线，提高生产灵活性。
二、数字化工艺的优化应用数字化工艺优化是未来趋势化工行业发展的一个重要方向。
通过数字化技术，化工企业可以对生产工艺进行模拟和优化，推动生产过程的精细化管理。
例如，利用计算机模拟可以更加准确地预测反应物的转化情况，根据模拟结果进行生产参数的调整，提高产品质量和产量。
数字化工艺的优化应用将帮助化工企业提高生产效率，降低资源消耗和环境污染。
三、机器人与自动化设备的应用随着机器人技术和自动化设备的不断发展，它们在未来趋势化工行业中将扮演越来越重要的角色。
机器人可以代替人工完成一些重复性、危险性较高的工作，如搬运、包装等，大大降低了工人的劳动强度和工作风险。
同时，自动化设备的应用可以实现化工生产过程的全自动化操作，提高生产效率和安全性。
未来，趋势化工行业将更加依赖机器人与自动化设备，实现生产的高度自动化。
四、虚拟现实技术的应用虚拟现实技术将为未来趋势化工行业带来新的发展机遇。
通过虚拟现实技术，化工企业可以打造一个虚拟的生产环境，模拟各种生产场景，培训员工和管理人员，并提供紧急情况下的紧急处理方案。
虚拟现实技术还可以帮助企业进行产品设计和工艺优化，提高产品质量和研发效率。
未来，趋势化工行业将更加广泛地应用虚拟现实技术，为生产和管理提供创新解决方案。
总结起来，未来趋势化工行业在数字化和自动化方面的发展方向包括智能化生产系统的应用、数字化工艺的优化应用、机器人与自动化设备的应用以及虚拟现实技术的应用。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数字化工厂技术发展与展望摘要：制造业对一个国家的经济和政治地位至关重要,以及它在21世纪工业生产中的决定性的地位和作用，很多国家尤其是美国等西方发达国家都把制造业发展战略列为重中之重。
随着各种现代制造技术与软件系统产生、研究与实践的不断深入，“数字化工厂”(MPM)技术与系统也就应运而生了，“数字化工厂”技术与系统作为新型制造技术与系统，是制造业迎接21世纪挑战的有效手段。
本文通过对数字化工厂技术的关键技术及其发展趋势进行讨论，可以为在国内应用推广数字化工厂技术提供参考。
关键词：数字化工厂虚拟制造仿真技术1 数字化工厂的概念制造技术已从物质形式的制造向信息制造转变，产品中知识信息的价值占据越来越高的比例，这不但反映在产品本身，而且体现在产品的整个生命周期，特别是生产制造环节，随着信息技术的发展，不断出现了新的制造理念和制造系统，如FMS、CIMS、敏捷制造和网络化制造等。
这些技术从制造的现实出发，对制造过程中产生的数据进行数字化，并对它们进行加工处理，产生相关信息，在制造系统中进行存储和交换，并直接应用于对生产过程的管理和控制，进一步可对信息进行分析加工产生相关知识，使制造系统的“智能”得到提高，通常把这种生产方式称为数字化制造。
另一方面，随着仿真技术的发展和虚拟现实技术的产生，另一种概念的数字化工厂随之产生，这个工厂生存于数字信息世界，在真实工厂或生产过程还没有开始前，这个工厂在虚拟空间中运作，对真实工厂进行虚拟现实的仿真，提供优化的结果，这是现在数字化工厂主要研究和应用的内容[1]。
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。
近年来，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[2]。
数字化工厂最主要解决产品设计和产品制造之间的“鸿沟”，如图1所示为从工艺设计到产品设计的数字化仿真图。
以前产品设计完成后，没有一个科学的转化渠道，仅仅凭借工艺人员、制造工程师和管理人员的经验知识进行生产工艺安排、生产计划制订，然后直接投入制造系统进行制造，对出现的问题只有在生产过程中解决。
图1 从工艺设计到生产制造仿真图随着全球化竞争的加剧，产品的更新换代和设计制造周期缩短以及客户化定制生产方式的形成，给制造企业带来越来越大的竞争压力。
以下原因促使数字化工厂概念的产生：（1）产品越来越复杂，不但零件的形状，而且产品中包含的零件个数非常多、零件之间的装配关系复杂。
在设计时的微小错误，就可能造成产品开发的失败，或是不能按期交货。
另一方面可能由于使用前没有发现的微小缺陷，造成重大事故。
(2)生产设备和制造系统日益趋向复杂和昂贵，生产制造系统的布局和配置是否适应所制造的产品，是否是优化的布局和配置？这些问题的解决，使制造商能够在科学的指导下进行投资，以小风险获取大的收益。
(3)一般的制造系统是非线性离散化的系统，生产制造系统的鲁棒性如何？在某些意外发生的情况下，制造系统是否能够满足生产需求？(4)专业人员在设备的安装、使用和维修中仅仅依靠产品图纸文档，使工作效率低下，而且对人员的专业技能要求很高。
数字化工厂技术就是为解决以上问题而提出，目前国内外还没有一个统一的概念，一般可以认为数字化工厂技术能实现产品生命周期中的制造、装配、质量控制和检测等各个阶段的功能，主要解决工厂、车间和生产线以及产品的设计到制造实现的转化过程，使设计到生产制造之间的不确定性降低，在数字空间中将生产制造过程压缩和提前，使生产制造过程在数字空间中得以检验，从而提高系统的成功率和可靠性，缩短从设计到生产的转化时间[3]。
数字化工厂技术带来的好处如下：(1)缩短新产品的上市周期；(2)减少新产品的开发成本和风险；(3)优化产品设计以利于加工；(4)优化生产线配置和布局，减少生产线准备和停机时间；(5)增加生产线设备生产力，大大提高生产率；(6)改善工人的劳动环境，提高产品质量。
2 数字化工厂的结构和主要关键技术数字化工厂技术在虚拟现实技术和仿真优化技术的基础上发展起来，数字化工厂目前已经成为现代制造领域中的一个新的研究应用领域。
针对制造系统体系结构设计及优化、生产系统的功能分解以及过程组织、生产流程设计的技术正在不断出现。
毫无疑问，这些技术将有助于规划、分解工厂的结构、生产设备和制造原料的维护和储存、企业物流系统的设计以及确认企业生产能力和生产瓶颈所在。
同样的，在过程组织和生产流程设计方面，也发挥出很大的作用。
除此以外，为了解决复杂的设计功能，人们还采用了对生产流程进行模拟的方法。
与此同时，还有采用3D动画方式把生产设备及其工作方式，以及由此而产生的对外部环境的影响真实再现出来的3D虚拟现实设备和软件。
图2展示了数字化工厂的结构，图中线框内为数字化工厂的主要内容，通过建模技术对真实工厂的制造资源和工艺数据进行分析，在计算机内建立真实工厂的数字化模型。
CAD数据、加工工艺和预计的生产计划作为输入，通过优化仿真系统进行制造过程的模拟，对产品的设计和制造过程进行评价。
现在越来越多的优化仿真系统还采用虚拟现实技术进行可视化仿真，并给出优化仿真结果。
数字化工厂技术对生产工程的各个环节，在不同的层次，小到操作步骤，大到生产单元、生产线乃至整个工厂进行设计、仿真、分析和优化。
它从并行工程的基本观点出发，在产品设计阶段就同时考虑和解决生产工程的问题，包括工艺过程设计、工艺装备、机床设备、刀具、生产线或加工单元的布局、人体工程学、生产调度、物料管理等，实现数字化的制造。
其结果用于真实工厂的生产制造，如可生成PLC、机器人和数控机床等的程序，控制相关设备完成生产制造。
图2 典型数字化工厂结构要建立数字化工厂，必须要采用虚拟制造技术[4]。
虚拟制造技术（virtual manufacturing technology，VMT）是以虚拟现实和仿真技术为基础，对产品的设计、生产过程统一建模，在计算机上实现产品从设计、加工和装配、检验、使用整个生命周期的模拟和仿真。
虚拟制造技术可以提供关键的设计和管理决策对生产成本、周期和能力的影响信息，以便正确处理产品性能与制造成本、生产进度和风险之间的平衡，作出正确的决策；也可提高生产过程开发的效率，可以按照产品的特点优化生产系统的设计；并通过生产计划的仿真，优化资源的利用，缩短生产周期，实现柔性制造和敏捷制造；而且可以根据用户的要求修改产品设计，及时作出报价和保证交货期。
图3 虚拟制造流程数字化工厂在基于虚拟制造技术下的关键技术有：(1)数字化建模技术：通常研究的制造系统是非线性离散化系统，需要建立产品模型、资源模型(制造设备、原材料、能源、工夹具、生产人员和制造环境等)、工艺模型(工艺规则、制造路线等)以及生产管理模型(系统的限制和约束关系)。
数字化工厂是建立在模型基础上的优化仿真系统，所以数字化建模技术是数字化工厂的基础。
(2)优化仿真技术：很早就开展起来了，随着虚拟设计技术的发展，在计算机中进行产品零件的三维造型、装配分析和数控加工模拟技术以及CAE工程分析技术不断发展和完善，这种技术进一步向制造过程领域发展。
在数字化建模的基础上，对制造系统进行运动学、动力学、加工能力等各方面进行动态仿真和优化。
(3)虚拟现实技术：文本信息很难满足制造业的需求，随着三维造型技术发展，三维实体造型技术已得到普遍的应用。
具有沉浸性的虚拟现实技术，使用户能身临其境地感受产品的设计过程和制造过程，使仿真的旁观者成为虚拟环境的组成部分；(4)软件之间的重组和集成：数字化工厂软件模块之间以及和其他软件模块之间的信息交换和集成。
(5)应用工具：产生虚拟环境的工具集、各种数据转换工具、设备控制程序的生成器、各种报表的输出工具等。
3 数字化工厂技术的研究与应用数字化工厂技术已成为国内外研究的一个热点，这个概念处在逐渐被接受的阶段，而虚拟制造技术可以说是数字化工厂技术的前身和基础[5]。
目前基于虚拟制造技术的研究很多，如美国国家标准及技术局(NIST)制造工程实验室()、美国Michigan大学虚拟现实实验室(. edu)、美国政府能源部TEAM(技术使能的敏捷制造)计划、Purdue大学工学院协同制造研究中心(. )、日本大坂大学机械工程系制造工程及系统研究室、清华大学CIMS工程研究中心虚拟制造研究室、上海交通大学CIM研究所和同济大学CIMS研究中心都开展了数字化工厂相关技术的研究。
美国Tecnomatix技术公司和美国Delmia公司等长期致力于虚拟制造的研究，开发出满足虚拟制造要求的数字化工厂软件，这些公司都是经过重新重组将许多小的专业软件公司组合起来，形成数字化工厂的成套系列软件。
如工厂及生产线规划仿真、工艺规划、质量控制和生产工具等软件模块，可以满足不同需求的用户。
目前数字化工厂技术在汽车、航空航天、能源、制药、重型设备、电子和家用电器、机器人等行业得到了广泛应用并创造了可观效益，一大批著名企业和部门，如BMW、Ford、Honda、波音公司、欧洲航天局、ABB、Robotics。
上海大众采用数字化工厂软件成功进行了发动机生产线的设计并优化，一汽大众成功完成了其车身解决方案。
三一首先在起重机事业部引入“数字化工厂”这一新要素。
目前，三一数字化工厂正逐渐从工厂、人机装配、物流仿真阶段向数字制造延伸。
一个虚拟的数字化企业初见雏形，未来它必将与实体企业深层互动，从而引领新一轮的创新潮流。
图4 三一重工起重机机加区模拟仿真图实施数字化工厂是一个复杂的系统工程，而且数字化工厂软件在现阶段还比较昂贵，如果采用的技术手段和实施方法不合适，还会存在着非常大的风险[6]。
特别是在信息技术不断发展、市场环境发生变化时还要能够根据新的需求进行快速重组，以及数字化工厂软件模块之间，和其他软件系统的集成，所有这一切都对系统的设计实施提出了非常高的要求。
4 数字化工厂技术的发展数字化工厂技术技术已在航空航天、汽车、造船以及电子等行业得到了较为广泛的应用，特别是在复杂产品制造企业取得了良好的效益，据统计，采用数字化工厂技术后，企业能够减少30%产品上市时间；减少65%的设计修改；减少40%的生产工艺规划时间；提高15%生产产能；降低13%生产费用[7]。
毫无疑问，设计层发布的三维模型是后续仿真规划分析的基础，而车间生产状态又可以反过来驱动生产模型，作为分析工厂运作的数据源；数字化车间需要智能装备的支撑，而要想最大限度地发挥智能装备的效益，则需要数字化车间提供全局的信息和基于全局信息的决策。