数字工厂的典型四层架构主要包括以下几个层次：
1. 数据采集层：这一层主要负责收集和整合来自生产线的各种数据，包括设备状态、生产进度、产品质量等。这些数据可以通过传感器、摄像头、RFID等技术手段进行采集，并通过无线网络传输到中央控制室。
2. 数据处理层：这一层主要负责对采集到的数据进行处理和分析，以便于更好地了解生产过程和设备状态。数据处理层通常包括数据存储、数据分析、数据挖掘等模块，通过大数据技术对海量数据进行处理和分析，提取有价值的信息，为决策提供支持。
3. 应用服务层：这一层主要负责将处理后的数据转化为具体的应用服务，以满足企业的需求。例如，通过对生产数据的分析和预测，可以为企业制定更合理的生产计划；通过对设备状态的监控，可以及时发现设备故障并进行维修。应用服务层通常包括各种业务系统，如生产管理系统、设备管理系统、质量管理系统等。
4. 决策支持层：这一层主要负责为企业提供决策支持，帮助企业优化生产流程、提高生产效率、降低生产成本。决策支持层通常包括各种智能算法，如机器学习、深度学习、专家系统等，通过对大量数据的分析，为企业提供最优的生产方案和决策建议。
总之，数字工厂的典型四层架构是一个从数据采集、数据处理、应用服务到决策支持的完整过程，通过这个架构，可以实现对生产过程的全面监控和管理，提高生产效率和产品质量，降低生产成本，实现企业的可持续发展。
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