在全球化经济的今天，企业竞争日趋激烈。产品智能化和制造业服务化的形成给传统制造企
业带来 越来越大的竞争压力；同时，产品的复杂性和生产管理的难度也给制造企业造成了
很大的困惑。譬如，能否按期交货，质量是否有保障,产能能否提升，人们试图通过信息化
与工业化的深度融合来解决这些问题。
二十世纪八十年代，学者们通过知识工程、软件系统、机器视觉和控制进行集成，对生产过
程进行建模，使智能装备能够在无人干预的情况下进行小批量生产，其计算机系统特征是基
于知识库的专家系统[1]；二十世纪九十年代，企业将产品设计、生产到市场销售等各个环
节以计算机信息化的方式集成起来, 建立可以发挥高效的先进生产系统，其信息系统主要围
绕计算机集成制造系统（Computer Integrated Manufacturing Systems, CIMS）建设
[2]；进入二十一世纪，随着机器学习、深度学习等新一代人工智能技术应用于制造业，生
产系统具备了初步学习的能力，其智能化特征主要基于新一代人工智能系统（AI2.0[3]）。
智能工厂建设由此应运而生,其主要目标是实现产品交货 期最短、工厂运营资源消耗最少、
生产效率最高、生产批量最小（直至最小投入批量为 1）以及产品换型生产转换时间最短
等。
基于数字孪生的智能工厂与计算机集成制造系统（CIMS）都是面向制造业的信息集成，除
了集成 CAD、CAM、CAT 和 CAPP 等信息系统，还明确提出了逻辑层次结构，并整合了
敏捷制造、并行工程以及虚拟制造等方法论的理论概念。
