数字化制造（Digital Manufacturing）是一种基于计算机技术、网络技术和数字模型的现代制造方法。它通过将产品设计、工艺规划、生产控制、物流管理等制造过程数字化，实现产品从设计到生产的全过程数字化、网络化和智能化。数字化制造的主要目标是提高生产效率、降低生产成本、缩短产品上市时间、提高产品质量和实现个性化定制。

数字化制造的关键技术包括：

1. 计算机辅助设计（CAD）：利用计算机技术进行产品设计和建模，提高设计效率和准确性。

2. 计算机辅助制造（CAM）：将计算机技术应用于制造过程，实现机床、机器人等设备的自动化控制。

3. 数字化工艺规划：利用数字化技术进行工艺方案选择、工艺设备配置和工艺过程仿真，优化工艺流程和提高工艺水平。

4. 制造执行系统（MES）：通过实时采集和处理生产现场数据，实现生产过程监控、调度和控制，提高生产效率和质量。

5. 产品生命周期管理（PLM）：将产品从设计、制造到使用、维护的全过程纳入数字化管理，实现产品全生命周期的信息集成和优化。

6. 云计算和大数据：利用云计算技术提供弹性计算和存储资源，利用大数据技术对海量制造数据进行分析和挖掘，为企业提供决策支持和优化建议。

7. 人工智能与机器学习：将人工智能和机器学习技术应用于制造过程，实现智能诊断、预测和优化，提高制造系统的稳定性和可靠性。

8. 工业互联网：通过网络技术将各种制造资源和设备连接起来，实现数据的实时传输和共享，为数字化制造提供基础设施。

工业互联网在数字化制造中的作用主要体现在以下几个方面：

1. 设备连接与数据采集：工业互联网通过将各种制造设备、传感器和控制系统连接起来，实现设备间的数据传输和信息共享。这使得企业能够实时采集和处理生产现场数据，为数字化制造提供基础。

2. 信息集成与协同：工业互联网能够打破企业内部和企业之间的信息孤岛，实现产品设计、工艺规划、生产控制、物流管理等制造过程的信息集成与协同。这有助于优化制造流程、提高生产效率和降低生产成本。

3. 实时监控与智能决策：工业互联网可以实时监控生产过程中的设备状态、工艺参数等信息，为制造企业提供建议和预警。此外，通过将大数据分析、人工智能等技术与工业互联网相结合，企业可以实现智能诊断、预测和优化，提高制造系统的稳定性和可靠性。

4. 个性化定制与服务化转型：工业互联网使得企业能够更好地响应市场需求和个性化定制需求，实现从大规模生产向大规模定制的转变。此外，通过将产品、设备和服务连接起来，企业可以提供远程监控、故障诊断、预防性维护等增值服务，实现从制造向服务的转型。

5. 创新能力与竞争力提升：工业互联网为企业提供了开放、创新的平台，使得企业能够与合作伙伴、客户等各方共同创新，开发新产品、新服务和新商业模式。这有助于企业提升创新能力、提高市场竞争力和应对快速变化的市场环境。