隨著工業4.0的浪潮來襲，數字化工廠也被越來越多的工廠所認知，但很多人還在模糊數字化工廠的概念，工廠升級為數字化工廠遲遲觀望不動。

傳統工廠：大都是勞動密集型，用廉價勞動力來降低成本。

數字化工廠（DF）：以MES系統為生產執行管理工具，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，并進一步擴展到整個產品生命周期的新型生產組織方式。

1、數據采集

傳統工廠存在的詬病：人工統計，效率低、失誤率高

在中國很多傳統的中小型工廠中，對于設備生產數據的采集，幾乎是依靠人工完成。流動的人員、散落的數據，使得數據的保存成了一個巨大的問題。同時人工統計的效率也比較低，往往都是每天下班或者每周進行一次統計，完全不能進行實時生產數據更新。此外，人工不能完全保證數據的準確性，并且龐大的數據量對人工而言也是巨大的挑戰；而傳統記錄模式也存在數據流失的風險。

數字化工廠：設備聯網，利用MES系統進行數據自動采集，即時反饋

而在數字化工廠中，物聯網的概念就被運用到每一臺設備上。深科特MES系統將人、設備，通過數據建立緊密聯系。一個工廠管理者可以在手機或者PC終端觀測到每一臺設備的實時數據，而且可以隨時收到設備的狀態提醒。除了收集、計算、反饋等功能，設備聯網之后，還有一大好處就是數據的存儲。大量歷史數據，包括設備損失數據，也給后期工廠設備的很多操作都提供了參考意義。

2、設備

傳統工廠痛點：設備意外停產頻發，造成大量不必要損失

除了數據的管理問題，傳統工廠還有一大痛點，那就是經常遭遇意外停機。意外停機不僅造成了生產的停滯，而且對設備造成的隱性破壞不可估量。為了預防設備的意外停機，工廠通常安排了24小時的輪班工人巡檢，造成了工廠人力耗損嚴重。并且檢測手段只能依靠肉眼和經驗判斷，往往小的問題被忽略，而正是小問題導致機器設備的大毛病。

數字化工廠：設備意外停產提前預警，減少不必要損失

數字化工廠的運轉過程中，設備的一切都被隨時監控反饋，而意外停機發生之前，設備的某些參數會發生變化，此時設備就能在參數發生變化時利用MES制造執行系統及時進行預警通知，讓設備故障在發生之前被發現及運維。而即使是故障已經發生了，也能在過去的設備故障統計里立即找到合適的解決方案，將損失降到最低。

3、管理

傳統工廠管理模式：依賴人于人管人、人為記錄數據

傳統工廠在現有條件下，根本無法及時準確掌握工人的產量、質量、不良品、廢品，工作計劃是否達成等。另外，工人中的80后、90后越來越多，企業家也越來越難以找到合適的方法調動員工的積極性，這就導致企業生產力低下，最后的結果還是企業的利潤受到影響。

數字化工廠：數字化管理模式

數字化工廠可以把工人按照不同的產業線，不同的班組，及時掌握工人的產量、質量、不良品、廢品，工作計劃是否達成等。讓工廠透明化。

4、產品質量

傳統工廠：不能及時發現問題，導致合格率降低

傳統工廠雖然有質檢環節，但發現了問題之后往往也難以及時的去報告、糾正。我們通常情況是出了一堆廢品之后，才發現生產出了問題。產品質量不可控，不良品率上升，企業就會喪失成本的優勢，利潤下降。

數字化工廠：及時發現問題，不良率減少

數字化工廠能夠利用MES系統實時監控生產和訂單。產品的質量，生產了多少產品、良品、不良品、廢品，每個訂單進度是怎樣，有沒有延誤，有沒有延時啟動，這些都可以得到監控。每個訂單下面，每個工單，每個產品，每個工序，你想監控多細都可以。而當客戶要問他的訂單到哪步了，怎么樣了時，你只要拿起手機，幾秒鐘之內就可以告訴他這個訂單生產了沒有，生產到哪一步了，現在為止不良品率是多少。

雖然和傳統行業相比，數字化工廠優勢明顯，但其造價昂貴，也不是一般中小企業能夠承擔的起的。對中小企業而言，數字化還需一步一步來。