从智能工厂的建设内容来看，数字化、智能装备、自动化、先进制造和管理科学需要有机融合，方能实现企业的整体升级。

图：智能工厂需要多技术多专业的融合

因此，我们认为对于智能工厂建设，数字化转型与智能制造内涵基本相同，需要以数字化技术来推进管理变革和智能制造技术应用，从而推动智能工厂建设。

数字化转型和智能制造相互促进，共同发展推动智能工厂建设：数字化转型可以推动制造业向智能化方向发展，提高生产过程的智能化水平；智能制造也需要数字化技术的不断更新和完善，以实现更高效、更智能的生产方式。

一、智能制造赋能生产过程数字化：

1.通过传感器、物联网和数据收集技术，实现生产过程的实时监测和数据采集，提高透明度和可追溯性。

2.利用数据分析、机器学习和人工智能算法，优化生产计划、预测维护需求，从而提高生产效率和设备利用率。

3.引入协作机器人、数字化看板和自动化控制系统，实现人机协作，减轻工人负担，提升生产质量和安全性。

二、以数据驱动决策助力智能制造：

1.通过智能制造系统收集和整合来自生产、运营和研发等不同来源的数据，建立数据仓库。

2.利用大数据分析技术，发现模式和洞察，为决策制定提供数据驱动依据，优化工艺优化、质量控制和资源分配。

3.推动数据共享和知识管理，促进跨部门和跨组织的协作，提高整体决策质量和灵活性。

三、在数字化和智能制造的协同推进建议：

1.‌数字化与平台化双轮驱动，构建企业级工业互联网平台，打通制造、管理、服务数据链，支撑智能装备互联与AI算法优化；例如，基于工业互联网平台实现设备状态实时监测与预测性维护。

2.‌核心技术深度融合，推进5G、边缘计算与生产系统集成，通过数字孪生技术促进业务管理，例如智能制造工厂基于数字孪生优化生产流程，达成效率提升的目标。

3.数据资产化，通过数据资产盘点、数据治理和数据湖建设，来推进数据流通、数据共享和数据利用。

4.管理模式创新，建立“数据驱动型”组织架构和组织文化，基于数据中台实现业务优化、知识共享和管理创新。

5.持续加强跨学科人才培养‌，建立一支懂工业技术、懂数据、会管理的复合型团队。