1、全方面采數
通過采用具有數據采集功能的機器設備，或者對原有“聾啞”設備進行數字化改造，實現人、機、料、法、環、測等主要生產要素可采集。
2、體系生數
即全方面構建企業的要素數據系統、生產與管理的數據系統、經營業務的數據系統、企業全員協同工作的數據系統，再將上述數據系統集成為企業的數據體系，并讓企業的數據不斷在體系運營中生成新的數據與應用。
3、規范傳數
構建企業內部全方面互聯的網絡系統，連接各類數字化設備，通過對數據進行標準化和規范化，實現企業內部各類數據全方面共享、按需交換，---數據可用。
4、智能用數
通過建立智能化決策支持系統，對生產制造過程進行-，數字化產線方案，并結合企業獲取的外部數據，通過智能計算對企業經營管理活動進行全方面優化。
總的來說，就是讓所有的生產經營管理設備時刻在網、泛在聯結、準確感知。只有這樣，才能支撐后續數據應用過程中的實時分析、準確計算、---服務。
現在常被提及的數字化工廠只是“智能制造”的一個組成部分。在智能制造之下，傳統的制造流程將被重組，其目的是要實現產品的智能化。其中個性化的客戶需求與設計，供應商和制造商之間的信息接入與共享，售后服務的快速響應等環節與數字化工廠一起，成為智能制造非常關鍵的組成部分。
數字化工廠不僅可以覆蓋從研發到售后的各個業務環節，也可以拓展到橫向的供應商管理領域 。
1、傳統工廠：人工統計，效率低且不準確
對于現狀分析，要明白我國制造行業多是由傳統中小制造企業所構成，它們對于設備的生產數據采集一般依靠人工完成。流動的人員、零散的數據，造成數據的保存方面成為一大難題。關鍵是，人工統計的效率比較低，且不能---數據信息的及時性和準確性。
2、數字化工廠：設備聯網，數據自動上傳反饋
在數字化工廠，普遍利用物聯網技術實現設備、人、系統之間的互聯互通，在一定程度上消除“信息孤島”的存在。物聯網將人、設備，通過數據建立緊密聯系。通俗的來講，一個工廠的管理者，數字化產線建設，可以通過移動終端來進行設備數據的實時監控，并能根據所反饋出來的數據信息進行生產決策，更重要的是，可以通過歷史數據來進行未來生產計劃的分析與判斷。
3、傳統工廠：設備意外停機頻發，造成大量損失
除了數據管理問題之外，還有一大關鍵問題，就是生產過程中的意外停機。要知道意外停機不光會導致生產進度的停滯，還會對設備造成隱性破壞，給未來設備生產埋下一個---。
4、數字化工廠：設備意外停機預警通知，讓設備時刻保持好的運行狀態
隨著科技發展，數字化產線，制造企業都比較清楚人工作業形式中的不足之處，所以數字化工廠建設就顯得尤為重要。數字化工廠能使整個工廠內的生產設備都被監控起來，不僅可以實時收集、分析數據，數字化產線設計，還會通過每一個參數的變化來進行相關的分析，對意外停機情況進行預警，并及時發送信息給工廠管理者進行決策的執行，從而---工廠設備生產過程中實時處于運行狀態。
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