数字化工厂本是抽象的概念，数字化工厂系统是对抽象数字化工厂概念的一个具体化。可以理解为一个非常复杂的集成化系统。
传统的数字化工厂主要解决制造的问题，从已经实施的CAD/PDM系统中获取数据，从ERP系统中获取生产计划数据，在设备数字化环境中对产品生产过程进行规划和仿真分析，并将仿真和优化结果反馈到系统中。
上述的集成只是将数据导入到数字化工厂系统中，导致的问题就是不同软件的数据结构、数据表达方式，甚至软件版本的不同也会使数据不兼容。以前的实施经验也表明这样的集成方式往往浪费人力物力，从需求分析、接口联调、用户验证和上线，万一再遇上一个需求变更，往往要持续很长时间，用户满意度也不高，更严重时会使之前的工作功亏一篑。
书中给的解决方案，构建数字化工厂四层体系结构，包括基础平台层、数据库层、功能层和产品层：
包括软件设施、硬件环境和公共服务三大块。客户通过公共接口，与CAD/PDM/ERP/CAP/CAPP等集成。硬件环境包括传感器、摄像头等。
数据库层：提供数据支撑，包括设计类、制造类、管理类等，每一类都有各自的基本数据库和知识库。
如设计类数据库存储产品模型、产品设计所需数据；设计类知识库主要是对设计类模型知识的管理。功能层：
包括系统及其相应的数据库。数字化工厂每一种功能由相应的子系统完成，数据库层则对相应子系统提供数据支持，这样做的好处是在设计产品时，可以直接从子数据库中提取所需数据，提取途径简单、方便，易于使用。
产品层：紧密连接客户需求，时刻追溯客户爱好，为客户提供所需产品。
上面讲到数字化工厂每一种功能都由相应的子系统完成，主要包括六大子系统：产品设计、工厂布局、工艺规划、生产仿真、虚拟装配和实验验证。本次阅读主要关注了产品设计研发和仿真分析这两块。
产品设计研发模块中使用了项目管理技术，以项目为单位，组建项目团队，详细规划产品设计流程，这个和我们的产品提供的服务很吻合。书中提到工作流六种视图：产品、过程、组织、资源、功能和信息，通过多视图工作流反映企业的业务流程。工作流视图中包含多个模型：工作流过程模型、组织模型、资源模型、信息模型、产品模型和功能模型。信息模型是指工作流在执行过程中所产生的各种数据信息，包括临时和永久两种，为整个工作流过程所调用。
仿真分析模块将厂房、生产线、单元仿真数据进行分析并反馈给工艺规划、工厂布局模块。对于数字化工厂，系统的状态变量只在离散时间点上发生变化，所以系统模型为离散事件仿真系统，包括实体、事件、活动、进程等要素。其中事件是引发系统状态发生变化的行为，是在某一时间点上的瞬间行为，如生产模型中一个零件的到达。活动是两个可以区分的事件之间的过程，是系统状态转移的标志，如生产模型中，零件到达事件与零件开始接受加工处理事件之间可以称为一个活动“排队活动”。
联系到我们的产品，在做系统集成时需要考虑如下问题
1、 考虑如何兼容其它系统的数据（集成系统的数据结构、数据表达方式和软件版本）2、 建立基于面向服务架构（SOA）的服务框架
3、 通过产品业务的拆分（产品组件化），考虑将不同业务模块对应的数据库也进行归类管理，可以根据需求快速提取数据。
4、 考虑知识库对设计模型知识的管理
5、 研发流程在进行需求分析时可以考虑将流程信息分为临时信息和永久信息。比如待办中的信息、操作信息可以作为临时信息；研发数据作为永久信息存储。
6、 书中提到产品模型特别适合军工制造业的制造工作流，为整个工作流能够顺利进行提供产品相关信息。准备接下来研究一下。
