数据模型1.0：在这个过程我们从产品设计开始，研发部门把设计产品的元器件清单、组装图、测试条件这些信息放进一个数据库里，头一步就完成了。数据模型2.0：接下来到了第二步，生产规划部门，我们要继续输入如何把产品生产出来的数据，比如工艺流程、质量标准这些东西，这个数据库就自然扩大了，变成了数据模型2.0。数据模型3.0：到了第三个部门，制造工程部门，要对生产机床进行编程，各种自动化组态、程序调试，把制造环节的数据进一步的扩大，形成数据模型3.0。数字工厂通过智能生产系统实现生产过程自动化，减少人工操作，提高生产安全性。中山数字化工厂整体解决方案
数字化工厂的发展趋势：随着数字化技术的不断发展和应用，数字化工厂的发展趋势也呈现出一些新的特点和趋势。1.向智能制造方向发展，数字化工厂是智能制造的基础和前提，未来数字化工厂将向智能制造方向发展。智能制造是一种基于数字化、网络化和智能化的新型制造模式，它将数字化技术与制造技术相结合，实现对产品制造过程的全方面监控和优化。未来数字化工厂将更加注重智能化技术的应用和发展，实现产品制造过程的智能化管理和优化。2.向服务化方向发展，数字化工厂将更加注重服务化方向的发展。未来数字化工厂将不光是一个产品制造的过程管理系统，还将成为一个面向客户的服务平台。数字化工厂将通过数字化技术实现对产品全生命周期的数据集成和管理，为客户提供全方面的产品服务和支持。广州智能制造数智工厂WMS（仓库管理系统）优化库存管理，提升仓储作业效率，减少人为错误。
RF-WMS仓储管理系统包括软件、硬件、管理经验。传统的仓储管理系统概念中忽略了管理经验和自动识别硬件的缺失。仓储管理系统中的软件指的是支持整个系统运作的软件部分，包括收货处理、上架管理、拣货作业、月台管理、补货管理、库内作业、越库操作、循环盘点、RF操作、加工管理、矩阵式收费等。仓储管理系统中的硬件指的是用于打破传统数据采集和上传的瓶颈问题，利用自动识别技术和无线传输提高数据的精度和传输的速度。管理经验指的是开发商根据其开发经验中客户的管理方式和理念整合的一套管理理念和流程，为企业做到真正的管理。
数据是数字化工厂的根本所在，需要打造数据分析和系统整合方面的能力。通过传感器，未来的数字化工厂能够产生海量的数据。随着数据整合和内存方面的技术能力不断完善，数字化工厂与供应链生态体系的实时整合成为了可能。通过机械设备产生的数据传输到系统，甚至是供应商和客户，企业能够在整条供应链中实现关键供需数据的实时交互。在未来，数字化工厂将能够在客户需求不足的生产期间规划各类维护和停工检修安排，实现利润率的较优化。实现工厂和整个企业生态体系内部的全方面互联，以及对信息的智能化使用，将成为企业保持竞争力不可或缺的选项。数字工厂的智能质量检测系统，大数据分析质量趋势，预防问题。
应用：基于三维模型的数字化协同研制：在设计部分，三维CAD系统的应用已相当普及。1997年，美国机械工程师协会ASME就开始了全三维设计相关标准的研究制定工作，并于2003年颁布了“Y14．41(DigitalProductDefinitionDataPractices)”标准，把三维模型和尺寸公差及制造要求统一在一个模型中表达。在生产部分，各类数控设备在加工精度和智能控制水平上近年来都得到飞速发展。基于三维模型的单一数据源和数控设备的普遍应用使得从设计端到制造端的一体化成为可能。WMS系统提供波次拣货、上架策略等功能，提高拣选和上架作业的效率。数字化车间
利用物联网技术，数字工厂实现设备远程监控，维护更便捷。中山数字化工厂整体解决方案
仓储管理系统（WMS）是一个实时的计算机软件系统，它能够按照运作的业务规则和运算法则，对信息、资源、行为、存货和分销运作进行更完美地管理，提高效率。系统简介：这里所称的“仓储”包括生产和供应领域中各种类型的储存仓库和配送中心，当然包括普通仓库, 物流仓库以及货代仓库。系统优点：·基础资料管理更加完善文档利用率高·库存准确；操作效率高；库存低，物料资产使用率高；现有的操作规程执行难度小；易于制定合理的维护计划；数据及时, 成本降低；提供历史的记录分析；规程文件变更后的及时传递和正确使用；仓库与财务的对帐工作量见效效率提高；预算控制严格、退库业务减少。中山数字化工厂整体解决方案
