消費者的期待和相關設備與平臺的不斷涌現推動了制造業的持續數字化。盡管多數制造業高管都承認這一轉型的重要性，但只有僅僅5%的企業對現有的數字化戰略感到滿意。為了應對將來的挑戰，工業必須不斷提高產品附加值，將對的產品賣給對的人。以下便是制造業數字化的五大趨勢：

1.物聯網和工業4.0

       毫無疑問，物聯網在工業轉型中處于中心地位。2016年，物聯網產值超過1780億美元，對于行業競爭力起到決定性作用。制造業在物聯網中取得了領先，革命性的網絡聯結簡化了各個生產流程。比如，物聯網能夠提供實時反饋，向公司警示具有缺陷的產品。這些簡單卻關鍵的措施降低了成本和浪費。更進一步整合的物聯網，即工業4.0，“代表了設備在線和自主化決策的美好愿景。”它不但促進了智能機械行業的發展，還引入了虛擬和現實混合的倉儲模式，使得該行業的生產協作解放出更多人力。大規模定制趨勢中消費者期望產品更具有更加優秀的直觀性和交互性，這使得制造商更加快速有效地對消費需求作出反應，提高軟件產品的更新速度。物聯網和工業4.0也在改變著售后服務的模式，例如提供即時和持續的在線支持等。

2.AI和機器學習

       機器學習和借鑒人類的行為早已不是什么新鮮事兒。IBM的超級計算機打敗最頂尖的人類旗手以來，人與機器間的關系就永遠地改變了。今天，最先進的算法正在改變制造業信息處理的方式，提供熟練的虛擬勞動力和預測消費行為。擁有信息系統的智能工廠能更加容易地為供應鏈雙方提供相關數據，使得生產效率提高20%。并且提高質量不再意味著效率的犧牲，因為服務和產品質量由機器學習的算法決定。傳感器取代人手，減少了時間和材料的浪費，確保了工作流程的準確性。數字化意味著更低的生產成本，更快的周轉時間和更有效地滿足用戶需求。

3.機器人

       過去，機器人總是在裝配線上執行冗長乏味的重復性任務。現在，它們擁有了更多人性化的特征，比如靈活性和記憶力，這使它們在制造業中的獲得更多的用武之地。高強度訓練和協作的機器人還能夠進入危險的極端工作環境，換來人類的安全。例如，采礦場使用遠程控制的自主傾卸卡車，無需駕駛員。此外，配備傳感器的機器人還能提供有價值的反饋數據，從而快速識別和修復機械問題，進行必要調整。

4.速度和效率提高

速度：

       機器人及其他自動化技術還是提高速度及效率的重要因素，使制造企業優化生產流程、庫存，在過程中評估決策鏈。

效率：

       通過信息系統，各地的團隊都能訪問相關數據，進行更快更透明的協作溝通。隨著云計算逐漸穩定，制造商對軟件開發也更加自信。更高精度的預測和改善后的監測條件為其提供了從65%到85%的OEE（整體設備效率）提升。加州的櫻桃生產公司Prima Frutta對此體會頗深。去年，他們安裝了自動化設備后，在沒有多雇工人的情況下便提高了50%的生產量。聯網技術為900名員工提供實時反饋，使他們能夠根據信息做出快速決策。通過這一技術，Prima Frutta擁有了世界上最大的櫻桃生產線。

5.數據和分析

       預計到2020年，數字化內容將達到現在的50倍。隨著制造商對產品和消費者信息的數字化管理，更新和分析的不斷進行，本地大數據分析變得困難重重。因此，許多企業選擇將內容移動到云端，以混合方式存儲和處理需求。關于供給，物流，用戶支持等方面的信息在過去十分棘手，而現在，精簡易處理的數據唾手可得。生產團隊和消費者習慣了物聯網的即時性和直觀性，他們期望制造商的創新速度能夠跟上產品的流程和節奏，這使得企業不得不實用數字化技術來改變整個公司管理和共享信息的方式，從而提高了產量和透明度，降低了成本和停產時間。

      現在，具備STEM（科學、技術、工程、數學）素質的高級技工成為企業哄搶的人才，也只有那些懂得利用高級人才和技術的企業，才能保持現有的強大競爭力，贏得未來。

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