制造业数字化转型在中国还刚刚起步，目前中国制造业企业已广泛应用的工业自动化设备，对于智能制造的数字化、信息化、智能化发展，国内制造企业已纷纷步入数字化时代，建立数字化工厂。
数字化工厂的转型建设包含基础设施建设、工艺设备升级、搭建信息化平台，甚至企业管理职责及组织架构的改革，在推进数字化生产线建设，探索智能制造模式的过程中，结合自身的经验及遇到的问题如下：
1.基础网络建设困难
对数字化工厂数据贯通和应用，影响着大制造型企业一旦开始业务流与数据流的融合一体运行，对数据上传下达的实时性要求很高，工厂车间设备设施对网络影响较大，尤其是基础有线网络，特别是对无线网络的应用，事先需要进行信号强度的评估，必要时应该建设5G网络。
2.基础数据采集难度大
制造企业涉及的专业众多，一般来说焊接、加工、组装、测量等交叉组合形成完整生产线，数据类型有扭矩、线性尺寸、图片、时间、人员信息等，仅线性尺寸的采集也因工件尺寸、测量能力等限制各有不同。因此，对于底层数据采集需事先进行调研，自动和手动收集合理匹配。建议人工成本不高、节拍要求不严的，可提高人工采集的比例，降低建设成本。
3.系统功能划分与数据接口宜提前规划
当前提供企业信息化平台的公司提供软件功能模块界限重合度越来越高，企业要根据自身特点提前规划信息系统平台的功能划分；涉及多系统的，要规范数据接口、形成标准，防止重复建设和多次投资。
4.管理模式和组织职能需灵活调整
数字化工厂数据应用将改变一线的操作模式、质量管理模式和企业管理的流程，在企业推进数据应用和数据驱动管理的过程中，要对管理模式、组织职能随时调整，建议先在小区域内试点试行，摸索经验，成熟后推广。
数字工厂系统随着信息技术的进步，尤其是AI、5G技术的成熟应用，数字化工厂的建设已是实现企业转型、提高核心竞争力的手段。在轨道行业建设“国家名片”的道路上，从电子、汽车产业等成熟产业的建设经验，打造新模式逐步推广应用：
a.企业数字化平台的数据贯通架构可以相互借鉴，在主流软件平台的应用上契合度较高。
b.基础数据的采集在不同行业不同企业的差异性较小，投资规模和平台模式相近的，数据采集的方式和方法值得推广和借鉴。
c.对于焊接厂房和设备设施密集型的车间，建议以有线网络为主，工位附近通过无线连接数据采集终端，比如扫码器、PAD等手持终端。
d.每个企业都有自己的数字化工厂数据应用管理规范和标准，但数据应用只是个工具，通过体系文件进一步规范管理、提升效益才是根本所在。