想象一间传统的工厂，它可能是一栋巨大的建筑，位于工业园区的一个角落。然而，这样的工厂就像一座孤岛一样，往往与其它制造企业隔绝开来。不仅仅是位置的隔绝，工厂的OT和IT网络层面也是孤立的存在。
如今，这样的模式已经无法满足制造业的发展趋势。特别在不确定的经济环境中，企业急需提升工厂车间的效率和生产力。
同以往相比，消费者越来越关注所购商品的性价比。相应地，企业也能够在商品之外提供新的附加服务，从而开拓全新的收入来源。
为了把握这些机遇，制造商纷纷着手将生产运营数字化，并生成可以利用的实时数据。换句话说，它们正在打造智能工厂，并将其与整个企业的运营连接起来。协同系统、量子计算、AI等新兴技术，也将在这一领域创造新的机遇。
如何运用创新技术把握趋势？如何打造智能工厂？并为企业带来真正的价值？在本文中，制造业专家为您总结了两大要素。
打造一个互联工厂为制造企业提供了向客户提供全新服务的机会。事实上，改善客户体验已成为智能工厂项目最受欢迎的外部目标（62%）。
在消费市场中，个性化定制的趋势越来越明显。生产商可以按照不同的需求交付商品，消费者趋之若鹜。而连接性与效率将是迈向批量生产的关键。调查显示，有将近一半（47%）的制造企业正在实施智能工厂项目，以实现高效的产品定制化生产。
连接性还能够帮助企业挖掘产品的独特卖点。
例如，金宾（Jim Beam）是全球知名的波本威士忌品牌之一，它们的每桶威士忌都经历了多年的精心酿造。如今，日本富士通公司帮助金宾部署了一套工业物联网解决方案，不仅可以追踪并管理每桶威士忌的生产情况，让威士忌的生命周期将变得更加透明，同时还能拉近与消费者之间的距离，为金宾的威士忌品牌注入了新的“生命力”。
在B2B领域，制造企业的竞争优势通常源于服务化：从售后支持到现场服务，乃至“商品即服务”的模式，都是B2B制造企业实现差异化的因素。
无论是to B还是to C，工厂和企业之前的互联都是关键。客户可能需要可用性以及物流等详细信息来指导购买决策，而工厂则需要具备交付高度定制化订单的能力。只要实施得当，智能工厂将拉近制造企业与客户之间的联系。
“效率”是所有制造企业都在关注的重要因素。据调查显示，智能工厂项目最常见的内部目标就是提高产品质量（50%），其次是提高资产利用率（47%）。
特别是在高端制造业，传统工厂的检测工序通常由人工完成，这一流程既耗时，又容易出错。特别是一些对安全性要求较高的产品，比如风力涡轮机，及时微小的偏差也可能造成灾难性的后果。
利用图像识别与机器学习技术，就可以让质量控制过程实现自动化。
包括x光在内的影像数据能够利用算法来进行分析，从而快速识别异常。例如，富士通帮助西门子歌美飒公司实施了一套基于AI机器学习的质量控制系统，将他们的风力涡轮机图像扫描时间缩短了60%。
新兴的计算技术还能够极大地提升工厂的生产效率。
以往，制造企业会利用普通计算机来处理生产流程中的优化组合问题，例如机器人在喷漆或焊接时的最高效路径计算，这一计算过程往往非常耗时。而如今，量子计算系统能够实时为我们提供答案，从而最大化机器人的生产效率。
在日本先进工厂当中，量子计算系统让零件分拣作业的行程缩短了45%！
蜕变成智能工厂，可以为企业带来长期利益。但在当今的环境下，企业比以往任何时候都面临着更大的压力，需要尽快实现投资回报。因此，制造企业需要从一开始就仔细而清晰地全面定义业务模式，确定那些对业务来说最重要、最有价值的应用场景。
也就是说，大部分工厂可能需要进行少量额外的投资，以充分发挥系统的价值。例如，有一些工厂的OT、IT系统和数据库没有有效整合起来，从而无法发挥最大价值。这种情况下，只需要在软件级别进行更好的升级，既可以大大提高生产效率或产品质量。
