数字化发展的阻碍会对一些制造商造成寒蝉效应。尽管工厂现代化的长期效益显而易见，且竞争对手通过采用新技术势必构成威胁，但制造商仍对工厂现代化感到畏怯。前进的必由之路便是脚踏实地、稳扎稳打地实现数字化。以下是数字化六步走计划，探究科技如何帮助我们窥探未来制造的模样，以及制造商如何在数字化工厂的征途上保持的竞争优势。

为数字化工厂绘制一套连贯的模型，紧密关联公司的整体业务战略，且能在公司上下切实执行。从试点项目开始，对技术和概念进行测试。当未经验证、具有风险的全新方式无法吸引投资或获得支持时，该步骤尤其有效。小范围的试点成功通常能为大范围推广树立信心。

可能的试点方式是在一到两个工厂内实施垂直整合，涵盖数字工程和集成制造规划，智慧工厂协同管控，或者是在关键制造设备上安装传感器和执行器，并使用数据分析来探索预测性维护解决方案。另一种试点方式是在特定工厂内对特定生产线进行数字化。试点项目应整合各种数字化应用程序，而不是单独实施各项技术升级。

随着工业互联网时代的到来，智慧制造已成为大型工厂的典型特征。

传统的制造工厂需要工人们凭借经验来判断生产设备的运行情况，设备损坏了才停机维修。

当今智慧工厂所运行的大量工业设备，却可以通过实时感知的数据明确产品物料情况、故障所在位置。生产过程中所有因素都能被控制。

品质检测一直是制造工厂一道繁重琐碎的工序，也是阻滞其智能化的痛点，以前这个环节更多凭借工人的经验，效率低下。而自动化机械手和视觉识别技术的出现，让这一质检难题轻松化解。在精密制造行业，机器视觉已经被用于检测加工零件表面划痕、凹陷等。

在高速率、海量接入的5G技术支撑下，自动化生产线上的传感器数据可以实现本地收集、本地管理，工程师可以在后台利用这些实时数据进行定量大数据分析，以此预测和监控设备运行的稳定性。

在智慧工厂依托物联网、大数据、人工智能、5G等新兴技术构建的生产链上，各项技术彼此关联、协作，才能发挥更大的价值，

“数字孪生”技术对生产过程的模拟，使生产线未动，优化就已，不必再像过去一样让生产线跑起来进行“试产”，智慧工厂管理系统，而是直接让生产线进入优的状态。

未来，这或许会是新型智慧工厂的常态。

数据孤岛一直是企业转型道路上敌人，滁州智慧工厂，它所形成的信息分割，就像是一个个肆意吞噬数据的小黑洞，无法保持完整性和流动性的数据碎片，一直折磨着设备自动化、车间智能化的进程，成为不折不扣的效率。

一个*的数字化工厂，对内部和外部数据、系统和流程正确性的依赖性，会大福增加，这对于企业所有业务流程都至关重要。数据完整性通常被不假思索地视为一个技术问题，然而它的背后，却是一个工厂管理的问题。它可以直接影响着盈利能力，甚至声誉和监管责任等。

随着工业互联网的发展，基于无处不在的传感器和泛在网络，加上云端的计算能力，工厂的数字化能力正在有着成熟的技术支撑，甚至跨行业、跨领域地开展云协同都成为可能。

然而，对中小型企业而言，这个挑战巨大， 数字化工厂的转型并不容易。中小企业在数字化转型过程中，需要解决的就是数据流中存在着各种断点，而这些断点往往也是导致企业效率“跑冒滴漏”的地方。

降本、增效、提质、减存、是企业永恒不变的投资效益追求。过去，智慧工厂建设方案，企业往往寄望于一套软件就能解决关键管理问题，并获得生产率的提升。现在，为了改善瓶颈，企业必须进行管理模式和营运流程的调整，在信息化的支撑下更有效率地达到成效。

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