在竞争力不断增强、持续颠覆、替代能源以及对减少碳足迹和可持续性日益关注的普遍市场环境下，制造工厂面临着多方面的挑战。实时可见性有限的手动流程以及数据驱动的决策受到限制，不仅阻碍了实现竞争力和适应数字时代的能力，而且阻碍了实现可持续发展目标和排放目标的进展。我们制造工厂的跨国分布、不同程度的数字化采用、复杂的本地化、节俭的期望以及文化和心态等方面，都对统一推动公司前进提出了进一步的挑战。需要制定全面的数字化战略和路线图，以推动全公司的数字化转型，解决关键问题、优化运营效率、确保产品质量和响应动态市场需求的领域。
数字化
数字化已经渗透到当今生活的方方面面，并且将持续下去。借助物联网 (IoT)，外部世界的智能被引入制造工厂，使他们能够创造新的价值，并使流程更加智能，交易更加快捷。
当我们谈论生产线时，准确性至关重要。抽样检查或随机检查现已成为过去。通过部署物联网，我们可以跟踪车间的每台机器，还可以深入到可能导致不准确的特定机器。使用传感器并将整个机器连接到确定性软总线上，可以对机器进行集中控制，从而实现高效、自动化的流程。
预防性维护和故障维护已经存在很长时间了，但智能工厂的要求不仅是这两者，还包括预测性维护。基于物联网的机器学习以及视觉分析工具可以与基于机器行为的预测性维护直接相关。这极大地有助于预测故障、触发纠正程序并大大有助于增加机器的正常运行时间。数字化还有助于提高可访问性，从而缩短对故障的响应时间。远程监控、电子邮件和消息始终存在；但通过 Android 编程，移动设备上的机器应用程序可以实现 24×7 全天候访问机器。
机器效率是数字化直接贡献的另一个关键因素。适合特定机器参数的通用控制系统不仅可以确保一个有凝聚力且完全同步的生态系统，而且还可以使用相同的辅助系统从机器优化升级到过程优化。