数字化工厂能够收集底层数据，将企业里所有员工、自动化设备系统、办公系统、计算机系统关联起来，在计算机虚拟环境中为现实工厂建立数字化的映射。数字化工厂模型主要功能是:产品辅助设计、设施规划、生产过程数字仿真等。（1）产品辅助设计数字化工厂建立重用库和知识库等，设计工程师可以快速查看各种设计标准及在重用库中选取合适的数据，加快了产品研发进度，实现重用库中的数据重用。此外，数字化工厂将富有丰富经验的设计师经验进行总结归纳后生产相应的向导系统。在运用向导工具时，即使经验欠缺的技术员也能够像专家一样从容应对各种难题，间接达到数据重用的目的。 （2）设施规划数字化工厂设施规划主要是利用布局规划，将各种设施合理的安置。合理的布局方式会为企业带来成本的削减、生产效率和设备利用率的提升。生产布局可以通过布局仿真的建模进行验证，包括设备干涉检查、物流设施利用率、人力需求研究。（3）生产过程数字仿真数字化工厂生产过程数字仿真是对生产加工区域开展的仿真，包括装配仿真、人员工作仿真、机器人过程仿真等。通过装配过程仿真来进行装配工艺改进，让整个装配过程达到最优序列，计算出最短装配周期。数字化工厂人员仿真可以确保工人能够在规定的时间内到达工作站，完成产品的加工、设备维护、零部件的装配等；机器人仿真，在机器人固定工作区域设计并验证机器人路径，判断其是否存在干涉，简化冗杂的运动路径，缩短运动周期。企业可以将数字化工厂技术应用到新生产线设计、旧生产线整改、人力资源配置、生产过程仿真和提高生产线产能等场景中。数字化工厂减少了企业的产品上市时间、缩短研发周期、完善了工艺规划，为企业发展带来巨大帮助。 锅炉尾部烟气净化处理系统模型 锅炉尾部烟气净化处理系统模型包括:烟气管道、脱硝系统（SCR）、高压静电除尘器、脱硫系统（FGD）、引风机、烟囱。锅炉尾部烟气净化处理系统模型包括:烟气管道、脱硝系统（SCR）、高压静电除尘器、脱硫系统（FGD）、引风机、烟囱。 运输线路对规划目标的经济性产生直接影响，运输成本主要由运输路线、运输方式决定的。 1、构建变量规划配送路线涉及的因素很多，主要因素有运输距离、运输环节、运输方式/工具、运输时间、运输费用等。2、变量输入下图是案例A中对重庆某一仓库的变量【分中心数量、运输费用、订单量、各二级配送中心运输距离】的现状的统计分析。（通过自主开发的数字化物流规划平台模拟得出） 下图是案例A对服务水平/运输周期的变量【各月份到工厂提货延误程度、各月份车辆运输延误程度、各月份车辆运输延误次数、各月份车辆运输准点次数、各月份到货延误程度】的现状分析统计结果。（通过自主开发的数字化物流规划平台模拟得出） 3、决策变量运输决策变量不仅影响运输成本，还影响着网络的服务水平（运输周期/订单响应时间）。可通过指标【各月份到工厂提货延误程度、各月份车辆运输延误程度、各月份车辆运输延误次数、各月份车辆运输准点次数、各月份到货延误程度】来评估网络的服务水平。下图是案例A对运输的决策变量的优化结果。（通过自主开发的数字化物流规划平台模拟得出） 4、目标函数运输成本主要包括了三个部分，一部分为工厂到仓库，一部分为仓库之间的运输，另外一部分为仓库到客户，不同部分的运输方式可能不一样。5、优化对比下图是案例A中的【一级到二级的配送路线】的优化前后的对比。（通过自主开发的数字化物流规划平台模拟得出）五、库存 库存规划对规划目标的经济性产生直接影响，包括库存的分布、库存策略、库存水平的规划等等。库存的规划是以网络结构和供需分布的特征为基础。1、决策变量库存的决策变量主要包括【一级配送中心安全库存水平(SS)、订货周期内的周转库存、一级配送中心再订货点、经济订货批量（EOQ）】。2、目标函数3、优化对比下图是案例A中库存决策变量【一级配送中心安全库存水平(SS)、订货周期内的周转库存、一级配送中心再订货点、经济订货批量（EOQ）】的优化前后的对比。（通过自主开发的数字化物流规划平台模拟得出）六、仓储 仓储成本主要指与仓库建设/租赁、管理运营相关的成本，如人员成本、仓库租金、设备成本、能耗成本。1、构建变量仓储成本的计算是建立在费用函数与费率的基础上的，如租赁成本、库存持有成本、产品成本等。2、变量输入下图是案例A中，对变量【各一级配送中心人员成本、各一级配送中心仓库租金、各一级配送中心设备成本、各一级配送中心能耗成本】的现状情况的统计分析。（通过自主开发的数字化物流规划平台模拟得出） 3、决策变量在备选仓库集合中确定出被选中仓库。这将影响前述的各项变量，包括【各一级配送中心人员成本、各一级配送中心仓库租金、各一级配送中心设备成本、各一级配送中心能耗成本】。4、目标函数仓储中心的成本主要由固有建设成本，人员成本以及其他设备或能耗成本够成。相对来说比较固定。其中可以通过人员数量和人员的平均成本计算出其中的人员成本。5、 模型求解 由于货物品种多、网络层次结构复杂、可供选择的节点数目大，其中任何一个环节或因素发生变动都会对模型求解结果造成影响。在不同的约束条件下，对同一问题求解，可能得出不同的结果，包括仓库的类型、位置、数量和处理能力等等。因此，此处增加一些约束和假设条件。 假设条件:1）系统总成本只考虑主要的成本费用，细节或小费用成本暂不考虑。2）不考虑缺货成本。3）库存策略采用不允许缺货的批量订货策略。根据上面的各个部分的结果,得到总的目标:在备选点均已知，在每个物流中心都无能力限制，需求点和需求量以及所需设置的物流设施（仓库）的数目均确定的情况下，规划总费用最小的多个物流中心构建的物流系统。 对上述模型可以采用逐次逼近法求解,首先给出一个的初始解,然后进行迭代计算来逐步改善所得解,最后使其接近费用最小。它的优点是计算过程比较简单，能评价网络中的各项主要费用,能通过求解物流中心的流通量来确定物流中心的规模，同时可以根据物流中心需求的特点，采取不同的备货策略。6、 成本优化对比 下图是案例A的各项成本决策变量的优化前后的对比。（通过自主开发的数字化物流规划平台模拟得出） 给出优化前的目标函数（成本）计算结果，以及优化后的网络结构、成本结果。在模型输出结果的基础上，我们可以结合企业的运作特点，建立方案的评价指标体系，从客户、物流、成本等多个维度的进行整体评估，从而得到定性和定量最优的方案。