智能制造的目標是通過迅速創建應用程序，使所有人、系統和資產之間的合作成為可能，但為實現上述目的，需要解決一些關鍵問題。正確使用大數據，有助于實現更多的工業互聯網（IIoT）功能。

與其它行業相比，制造業產生更多的數據。連接性、先進計算、智能傳感器和設備、以及改進的數據訪問和存儲達到一個新的水平，正在不斷擴展可用數據的范圍、容量和分辨率。如果你剛好聽到關于大數據的宣傳，那么就清楚有一個基本的假設：如果數據可以利用，那么就可以從中獲得業務價值。

未來，利用工業物聯網（IIoT）帶來的互聯性，制造企業可以收集更多的數據，但如何能更有效的利用這些數據呢？這是需要解決的關鍵問題，智能制造致力于回答這個問題。

智能制造的目標

智能制造的總體目標是通過快速創建應用程序，從而使處于整個價值鏈應用程序和架構中的人、系統和資產之間的協作成為可能，為未來構建一個新的智能制造軟件平臺。

制造企業知道，要想提高經營業績，獲取數據是非常重要的一環。如果可以將背景信息在正確的時間提供給正確的人、做出正確的決策，那就可以提高整體性能。

跨越老舊系統、獲取新數據源、以及快速應用組合可以幫助企業實現智能制造。圖片來源：MESA 國際

新技術每天都在產生更多的數據。一些制造商正在應用大數據和分析技術，希望從這些數據中挖掘出更多的智能信息，從而將它們的經營業績提升到新的水平。

成功，不僅僅是數據采集以及提供更詳細和更多樣化的可視化數據。事實上，這不僅僅是關于數據。它關乎快速創建和交付豐富的互動應用。例子包括：

正確的時間，提供正確的信息給正確的人，使他們能夠做出正確的決定、立即采取行動；

在驅動工作流程的系統和自主行動之間通信的應用程序；

應用人工智能和機器學習技術來預防和預測問題的應用。

換句話說，它不只是提取出大數據，而是關于使用和提供“正確數據”的應用程序 。

要從數據中獲取價值，智能制造應用程序是必不可少的，這些應用程序基于角色，并實時運行。它們還可以應對特定案例與獨特的業務挑戰。

應用程序提供前瞻性通知，使問題得以快速解決。它們形式各異，從可穿戴設備、到移動設備、再到工業觸摸屏電腦。

利用增強現實技術，應用程序可以融合現實和數字世界。正確的應用程序非常靈活，可以隨著業務的變化輕松、快速的做出調整。智能制造需要合適的應用。但在推廣智能制造應用方面，也存在一些障礙。

智能制造的5個障礙

1、數據情景化

企業想依據數據，做出明智的決定。但一個企業，通常會有很多不同的軟件系統，這樣從這些系統獲得數據的技術也就隨之而有所不同。將這些業務系統數據與生產制造過程數據整合起來也就非常困難，但是數據的情境化，對作出明智決定至關重要。

2、資金不足和不堪重負的IT

企業內部的信息技術（IT）部門往往面臨資金不足和不堪重負的窘境。他們沒有能力交付所需的應用程序，而且在將來會有更多應用管理需求。應用程序組合最優化應該可以使業務用戶能夠做出明智的決定。

3、變更和變更管理

在當今世界，變更已是常態。業務戰略、產品、客戶需求、以及IT系統都在不斷發生變化，因此應用程序必須足夠靈活。將來，這些挑戰肯定會加劇，因為科技進步將會產生更多的可用數據，從而對應用程序的需求量大幅增加。

4、傳統軟件的束縛

即使應用程序已經建立，傳統軟件也不能滿足應用程序所需要的規模和多樣性要求。大多數制造人員經常被允許訪問只讀數據表，這些數據只能夠在事后提供性能參考，對解決或規避問題并無幫助。此外，傳統軟件在連接信息技術（IT）和運營技術（OT）方面，也存在一定的問題。

支持制造業的應用必須連接這些方法（IT和OT）。持續不斷的進步需要靈活的應用。但是，老舊系統往往難以擴展和獲得支持。他們無法很快適應于不斷變化的需求。

5、連接不同系統

不同系統之間現有的接口可能會存在一定的問題。目前的方法集中在記錄系統和系統之間的數據交換。隨著數據量的增加，這種方法會變得更復雜，更不實用。

云、移動、分析可以提供幫助

需要一種新的方法，來實現智能制造的目標。幸運的是，現在有了無需更換老舊系統就能實現目標的新解決方案。事實上，我們可以使用與個人生活中相同的現代軟件技術，來創建新的復合、基于角色的應用程序，從而可以連接老舊系統和新系統的數據源。

現代軟件技術包括云、移動、大數據、以及先進的分析技術等，這些技術都具有很強的適應性，并且已經經過驗證。