数字化工厂的产生与发展虽然CAD与PDM等专注于产品设计的软件自诞生至今已有二三十年的历史，但在相当长的时间里，由于缺乏科学有效的数据协同管理手段，研发设计阶段所产生的产品数据与信息，无法实现与后续生产规划、生产执行环节同步共享，仅能通过负责生产的工作人员的经验判断安排生产，由信息不对称而造成的一切问题，只能进行被动的应对与处理，不但严重影响实际生产效率，而且还需承担由此产生的额外成本损失。这种由于产品设计与制造环节的数据与信息脱节所引发的种种问题，是制造业的一大痛点。
数字化工厂未来畅想与智能制造视觉所见的炫酷科技并不是数字化工厂的诉求，能够让制造业企业获得实实在在的收益，才是采用数字化解决方案的终目的。在未来，随着市场竞争的日益加剧和市场需求的加速变革，制造业将面临更大的挑战，这些趋势将不断推进制造业的发展和进步，也将对数字化技术与解决方案提出更高的要求，数字化工厂的概念将进一步丰富与深化，并企业逐渐向未来的智能制造与愿景中的工业4。0不断迈进。
工业界经历数字化的阵痛期已逾十几年。借助企业资源计划（ERP）和制造执行系统（MES），规划、进度安排、仓储、库存管理以及物流流程实现了精简和自动化。但这些成就仅囿于技术领域，支持工厂的个别职能领域，而非在更广的层面上提升工厂整体效能及其供应链效率。时至今日，数字化阵痛已然成为过去，制造商们步入了数字化红利的黄金期。
数字化工厂计划精通数据分析和互联互通可能的试点方式是在一到两个工厂内实施垂直整合，涵盖数字工程和集成制造规划，或者是在关键制造设备上安装传感器和执行器，并使用数据分析来探索预测性维护解决方案。随着企业广泛使用数据驱动技术进行流程和质量优化、资源管理以及预测性维护，互联互通成为贯穿数字化工厂的主线。每家公司都需要掌握生成和传输数据的连通工具和系统以及数据分析工具，以提和质量。
