数字工厂建设是利用现代信息技术，如物联网、大数据、云计算等，对传统制造业进行数字化改造和升级的过程。它的核心功能包括以下几个方面：
1. 数据采集与监控：通过各种传感器和设备，实时采集生产过程中的各种数据，如温度、湿度、压力、流量等，并进行实时监控和分析。这样可以及时发现生产过程中的问题，提高生产效率和产品质量。
2. 生产过程优化：通过对生产过程中的数据进行分析，找出生产过程中的瓶颈和浪费环节，然后通过调整生产参数、改进工艺流程等方式，实现生产过程的优化。这样不仅可以提高生产效率，还可以降低生产成本，提高产品质量。
3. 智能决策支持：通过对生产过程中产生的大量数据进行分析，为生产管理者提供科学的决策依据。例如，可以根据历史数据预测未来的生产趋势，为生产计划的制定提供参考；也可以根据实时数据调整生产策略，以应对突发情况。
4. 供应链管理：通过对供应链中各个环节的数据进行分析，实现供应链的优化和协同。例如，可以通过分析供应商的交货期、质量等信息，选择合适的供应商；也可以通过分析市场需求、库存等信息，合理安排生产计划，避免库存积压或缺货。
5. 产品生命周期管理：通过对产品从设计、制造、销售到报废的全过程进行数字化管理，实现产品的全生命周期优化。例如，可以通过分析产品的使用情况、维修记录等信息，优化产品设计，提高产品的耐用性和可靠性；也可以通过分析产品的销售情况、售后服务等信息，提高产品的市场竞争力。
6. 能源管理：通过对生产过程中的能源消耗进行实时监测和分析，实现能源的节约和高效利用。例如，可以通过分析设备的运行状态、能耗数据等信息，优化设备的运行参数，降低能源消耗；也可以通过分析能源需求和供应的关系，合理规划能源的采购和使用。
7. 安全管理：通过对生产过程中的安全风险进行实时监测和预警，确保生产过程的安全。例如，可以通过分析设备的运行状态、环境参数等信息，及时发现潜在的安全隐患；也可以通过分析员工的操作行为、安全记录等信息，提高员工的安全意识和操作技能。
8. 质量管理：通过对生产过程中的质量数据进行实时监测和分析，实现质量管理的精细化。例如，可以通过分析产品的合格率、退货率等信息，找出质量问题的原因，并采取相应的措施进行改进。
9. 设备维护与管理：通过对设备的运行状态、故障记录等信息进行实时监测和分析，实现设备的预防性维护。例如，可以通过分析设备的运行效率、故障率等信息，提前发现设备的异常情况，并采取相应的措施进行修复。
10. 人员培训与管理：通过对员工的技能水平、工作表现等信息进行实时监测和分析，实现人员的培训与管理。例如，可以通过分析员工的学习进度、考核成绩等信息，为员工提供个性化的学习建议和培训方案；也可以通过分析员工的工作效率、满意度等信息，为管理层提供决策依据。
