随着工业4.0的浪潮来袭，数字化工厂也被越来越多的工厂所认知，但很多人还在模糊数字化工厂的概念，工厂升级为数字化工厂迟迟观望不动。
传统工厂：大都是劳动密集型，用廉价劳动力来降低成本。
数字化工厂（DF）：以MES系统为生产执行管理工具，以产品全生命周期的相关数据为基础，在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。
1、数据采集
传统工厂存在的诟病：人工统计，效率低、失误率高
在中国很多传统的中小型工厂中，对于设备生产数据的采集，几乎是依靠人工完成。流动的人员、散落的数据，使得数据的保存成了一个巨大的问题。同时人工统计的效率也比较低，往往都是每天下班或者每周进行一次统计，完全不能进行实时生产数据更新。此外，人工不能完全保证数据的准确性，并且庞大的数据量对人工而言也是巨大的挑战；而传统记录模式也存在数据流失的风险。
数字化工厂：设备联网，利用MES系统进行数据自动采集，即时反馈
而在数字化工厂中，物联网的概念就被运用到每一台设备上。深科特MES系统将人、设备，通过数据建立紧密联系。一个工厂管理者可以在手机或者PC终端观测到每一台设备的实时数据，而且可以随时收到设备的状态提醒。除了收集、计算、反馈等功能，设备联网之后，还有一大好处就是数据的存储。大量历史数据，包括设备损失数据，也给后期工厂设备的很多操作都提供了参考意义。
2、设备
传统工厂痛点：设备意外停产频发，造成大量不必要损失
除了数据的管理问题，传统工厂还有一大痛点，那就是经常遭遇意外停机。意外停机不仅造成了生产的停滞，而且对设备造成的隐性破坏不可估量。为了预防设备的意外停机，工厂通常安排了24小时的轮班工人巡检，造成了工厂人力耗损严重。并且检测手段只能依靠肉眼和经验判断，往往小的问题被忽略，而正是小问题导致机器设备的大毛病。
数字化工厂：设备意外停产提前预警，减少不必要损失
数字化工厂的运转过程中，设备的一切都被随时监控反馈，而意外停机发生之前，设备的某些参数会发生变化，此时设备就能在参数发生变化时利用MES制造执行系统及时进行预警通知，让设备故障在发生之前被发现及运维。而即使是故障已经发生了，也能在过去的设备故障统计里立即找到合适的解决方案，将损失降到最低。
3、管理
传统工厂管理模式：依赖人于人管人、人为记录数据
传统工厂在现有条件下，根本无法及时准确掌握工人的产量、质量、不良品、废品，工作计划是否达成等。另外，工人中的80后、90后越来越多，企业家也越来越难以找到合适的方法调动员工的积极性，这就导致企业生产力低下，最后的结果还是企业的利润受到影响。
数字化工厂：数字化管理模式
数字化工厂可以把工人按照不同的产业线，不同的班组，及时掌握工人的产量、质量、不良品、废品，工作计划是否达成等。让工厂透明化。
4、产品质量
传统工厂：不能及时发现问题，导致合格率降低
传统工厂虽然有质检环节，但发现了问题之后往往也难以及时的去报告、纠正。我们通常情况是出了一堆废品之后，才发现生产出了问题。产品质量不可控，不良品率上升，企业就会丧失成本的优势，利润下降。
数字化工厂：及时发现问题，不良率减少
数字化工厂能够利用MES系统实时监控生产和订单。产品的质量，生产了多少产品、良品、不良品、废品，每个订单进度是怎样，有没有延误，有没有延时启动，这些都可以得到监控。每个订单下面，每个工单，每个产品，每个工序，你想监控多细都可以。而当客户要问他的订单到哪步了，怎么样了时，你只要拿起手机，几秒钟之内就可以告诉他这个订单生产了没有，生产到哪一步了，现在为止不良品率是多少。
虽然和传统行业相比，数字化工厂优势明显，但其造价昂贵，也不是一般中小企业能够承担的起的。对中小企业而言，数字化还需一步一步来。