智能生产、数字化工厂、智能工厂的区别

智能生产、数字化工厂和智能工厂是制造业智能化发展过程中不同阶段的代表，它们之间的主要区别在于：

技术应用不同：智能生产注重数据采集和分析技术，数字化工厂则更注重数字技术和先进制造技术的应用，智能工厂则更注重人工智能、物联网等技术的应用。

生产过程智能化程度不同：智能生产主要是针对某个生产环节进行优化，数字化工厂则是对整个生产过程进行数字化和优化，智能工厂则更注重整个生产过程的智能化和自动化。

目标不同：智能生产主要目标是提高某个生产环节的效率和质量，数字化工厂的目标是提高整个生产过程的效率和质量，而智能工厂则更注重实现生产过程的智能化、自动化和灵活性。

应用范围不同：智能生产主要应用于某个生产环节，数字化工厂适用于各种制造业，而智能工厂更适用于高端制造行业。

总体来说，智能生产是数字化工厂的基础，数字化工厂是智能工厂的基础，智能工厂则是智能制造的最高阶段。这些阶段的发展也是逐渐演进和发展的关系。

生产管理上的颠覆！！

哐哐智造（kitweecom）是一款基于物联网技术的云MES生产管理平台。

工业物联网是指将“物联网”的概念与工业相结合，物联网是基于互联网延伸而来，简单来说物联网就是物物相连的互联网。传统机器是死物，数据之间无法互联互通，物联网技术就是打破机器与人之间的隔阂，随时随地管理工厂。

MES是企业生产执行系统，通过物联网的技术将生产设备数字化，再通过云端大数据分析将人-机-企业管理联系起来的系统。

哐哐智造MES系统利用物联网的技术，硬件加软件的方法实现了数据的自动收集与上传，用户可以随时通过手机查看物料消耗、产能以及设备的相关数据，出差也可以通过哐哐云眼监控厂房，加上设备的报警提醒功能，真正实现了生产过程的可视化、实时化和智能化，通过移动监控真正解决用户生产管理难的问题。

数字化工厂是指利用数字技术和物联网技术，对生产流程、产品生命周期和供应链进行全面的数字化和智能化管理的工厂。数字化工厂的优势在于提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量、缩短产品上市时间等方面，适合以下类型的企业：

高技术含量的制造企业：高技术含量的制造企业往往需要采用先进的设备和技术进行生产，数字化工厂可以通过数字化技术和物联网技术，实现生产流程的自动化和数字化，提高生产效率和生产质量。

大规模生产型企业：大规模生产型企业需要处理大量的数据和信息，数字化工厂可以通过数字化和智能化管理，实现对生产流程和供应链的实时监控和管理，从而提高生产效率和管理水平。

高定制化的制造企业：高定制化的制造企业需要根据客户需求进行快速生产和交付，数字化工厂可以通过数字化技术和智能化管理，实现生产流程的灵活性和可控性，从而满足客户的多样化需求。

多地生产型企业：多地生产型企业需要对多个生产基地进行统一的管理和协调，数字化工厂可以通过数字化技术和物联网技术，实现对多个生产基地的实时监控和管理，从而提高生产效率和管理水平。

高资本密集型企业：高资本密集型企业需要投入大量的资本进行生产，数字化工厂可以通过数字化和智能化管理，实现生产流程的自动化和数字化，从而降低生产成本和提高生产效率。

综上所述，数字化工厂适合高技术含量的制造企业、大规模生产型企业、高定制化的制造企业、多地生产型企业和高资本密集型企业等。数字化工厂可以提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量、缩短产品上市时间等方面的优势，有助于企业提高竞争力和市场份额。

“犀牛”来了

从盒马鲜生（新零售）、蚂蚁金服（新金融）到平头哥（新技术），回顾近几年从阿里“动物园”出来的物种，总在带来一些“新”的东西。9月16日，低调孵化3年的“犀牛智造”终于揭开面纱，这也意味着阿里巴巴“五新”战略中的新制造来了。

据了解，阿里“犀牛智造”项目从2017年8月开始研发，作为专门为中小企业服务的数字化智能化制造平台，率先在服装行业 探索 新制造。

从目前犀牛智造的业务来看，与其说犀牛智造是一家服装工厂，不如说它是一家基于阿里业务体系内的数字工厂。

100件起订、7天交货；高频上新、滚动补货……结合云计算、物联网、人工智能，运转效率达到行业平均水平的4倍。犀牛智造通过平台沉淀的消费行为，为淘宝、天猫商家提供 时尚 趋势预判；同时，将行业平均1000件起订、15天交付的流程，缩短为100件起订、7天交货，为中小企业提供小单量、多批次、高效高品质的生产选择。

3万亿市场规模背后的野心

何为新制造？在2018年云栖大会上，马云定义新制造的标准是：按需定制、个性化、智能化，而按需制造的核心是数据。他表示，驱动未来制造业的是数据，大数据是生产资料，云计算是生产力。新制造是基于大数据时代思想的制造业，是制造业和服务业的融合。未来成功的制造业一定是用好互联网，一定是IoT，一定是云计算、大数据的新型制造业企业。

那么，如何让制造业顺利拥抱互联网？阿里选择了以服装行业作为突破口。

一方面 ，服装行业是阿里巴巴的优势所在。 另一方面 ，服装是个大产业，有3万亿的市场规模。但无可逃避的是，服装行业也是一个高库存的行业，因为受到 时尚 潮流影响，供需的匹配在服装行业是个永恒的难题。

今年，受疫情影响，服装业的库存问题更加严峻。“中国服装第一街”杭州四季青服装市场里，更有商家在直播间“99元一斤”清库存。

在此背景下，疫情凸显了数字经济抵御风险、降低负面影响的能力，数字化转型成为 社会 共识。

“小批量、反应快的柔性供应链，最大程度降低了试错成本，极大减轻了库存成本，为抗风险能力较弱的中小企业提供了更强的韧性。”伍学刚表示，团队走访了大量的商家，发现他们很不容易。一些商家对设计很敏感，也具有很强的运营能力，但是在供应链上遇到了很高的门槛。“犀牛智造”的目的就在于帮助这些商家解决痛点。

行业人士认为，阿里新制造是阿里的又一次新创造，将引领一轮互联网深入制造业、制造业拥抱互联网的热潮，也将成为各行各业利用互联网的力量进行数字化转型的新风口。

能否搅动数字化浪潮？

一直以来，阿里巴巴创始人马云为阿里设定了“让天下没有难做的生意”的方向。在移动互联网时代爆炸的时代，阿里顺应时代潮流，让淘宝、支付宝等移动端APP再次成为全民手机中的爆款。

而当数字能力逐渐成为经济发展的关键生产要素，驱动着各行各业迈向数字化之时，2016年，马云又在云栖大会上为阿里巴巴规划好了路径，提出了“五新战略”，即新零售、新制造、新金融、新技术、新能源。时隔4年，“五新”集齐，新技术、新能源与新制造、新零售、新金融完美结合，互相驱动。而此次新制造的背后，阿里又在盘算着怎样的生意经呢？

根据官宣的信息来看，“犀牛智造”被定位为是新制造的一号工程。这也决定着犀牛智造在新技术支撑的背后所背负的重担，其面向的不仅仅是服装行业，而是要把中国的制造业优势、互联网发展优势融合在一起。这也正如犀牛智造CEO伍学刚所说：“新制造不是为了颠覆制造，而是为中国制造找新未来，让‘Made in Internet’成为现实。”

随着云计算、大数据、人工智能、物联网等新兴 科技 在产业中的运用，意味着一个新的数字产业时代来临。犀牛智造能否成为新制造的风向标？笔者认为，制造业变革并非一朝一夕，而阿里有多少野望也意味着其将迎接多大的挑战。

数字化工厂，智能工厂和智能制造的区别

数字化工厂是在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。是现代数字制造技术与计算机仿真技术相结合的产物，主要作为沟通产品设计和产品制造之间的桥梁。

智能工厂是在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和监控技术加强信息管理、服务；提高生产过程可控性、减少生产线人工干预，以及合理计划排程。同时集初步智能手段和智能系统等新兴技术于一体，构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。例如在富士通自身的一家工厂当中，量子计算系统让零件分拣作业的行程缩短了45%！例如在和生英钛集团的智能工厂解决方案中的工厂管理软件中，通过制造执行系统、质量管理系统和仓库管理系统等，达到科学管理，提高工作效率！

智能工厂是在数字化工厂基础上的升级版，但是与智能制造还有很大差距。

智能制造系统在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作，去扩大、延伸和部分地取代技术专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化扩展到柔性化、智能化和高度集成化。

2022年新年伊始，工业互联网融资就开始捷报频传，工控安全、大数据、低代码、区块链等各领域百花齐放。据大东时代智库（TD）不完全统计， 2022年1月，工业互联网领域共发生14起融资事件 ，相较于2021年12月份的13起，虽然数量上没有明显增幅，但融资金额以及各领域融资事件均多于去年12月份。这也说明，虽然临近春节，但资本却在不停奋战、加速交割工业互联网大市场。

从投资轮次上看，A轮前后的依然最多（5宗），其次是C轮（3宗）、B轮（2宗）。从投资额度上看， 1月份工业互联网融资金额多为亿元级，其中，驻云 科技 获得2亿元D轮融资，成为融资金额最高的企业 。除此之外，融安网络、志翔 科技 、芯华章、优维 科技 等都宣布完成数亿元融资。为此，大东时代智库（TD）将带大家盘点2022年1月份工业互联网企业融资盛况。

图：2022年1月工业互联网领域融资概况

融安网络

融安网络成立于2018年，目前已发展成为国内专注工业控制系统网络安全和边缘计算技术创新的领军企业。公司主持和参与编制多项国家和行业地方标准规范，形成各类知识产权近百项，开发的四大类30款产品支持超30种工业协议和100种私有协议。客户涵盖工信部、国家电网、中国中车、中石油、宝武钢铁等国家重点行业知名企业，已在全国范围内搭建起强大销售网络。

据了解，融安网络高度重视核心技术的研发和创新，形成以华南为中心、辐射全国的市场营销与技术支持体系。此次融资后，融安网络将开启全国战略布局，依托大湾区的高 科技 和人才优势，以深圳为研发中心，重点深耕发展广西业务板块，合力打造“湾企入桂”示范项目，激活业务发展的新动能，赋能工业企业网络安全的数字化转型发展，助力“新基建"背景下关键信息基础设施高效发展和 健康 稳定运行。

志翔 科技

志翔 科技 自2016年起向工业大数据领域 探索 ，将能源电力行业作为切入点，在应用中不断打磨大数据技术平台，升级与完善产品技术和服务能力。短短几年间，完成在工业大数据领域技术、产品和垂直市场的初步积累，跻身行业新兴企业之列。

目前，志翔 科技 已建立起强大的大数据底层技术平台。平台兼备领先的行业know-how与大数据能力，已获百余项自主研发核心技术认证，在执行性能、描述工程效率、数据治理引擎效率等多项关键技术指标上形成领先优势。依托于该平台，志翔 科技 构建了包括面向用电侧、输配侧、发电侧的计量设备状态评价、新能源 汽车 充电桩状态评价等能源计量产品，光伏、充电桩等能效分析产品，以及碳监测、碳计量等在内的多元化工业大数据产品矩阵。

芯华章

基于新的行业需求，围绕着EDA20概念，芯华章以人工智能、云计算为基础，以融合化的验证系统为总体框架，对经典EDA软硬件架构以及算法做创新融合重构，以形成更全面、更高效、更易用的新一代验证系统。

2021年11月24日，芯华章发布统一底层框架的智V验证平台、以及基于智V验证平台四款的EDA产品——桦捷（HuaPro-P1）、穹鼎（GalaxSim-10）、穹景（GalaxPSS）、穹瀚（GalaxFV）。这也是契合芯华章提出的EDA20概念的产品落地，标志着国产EDA正式进入20时代！未来，芯华章将继续以用户的需求进化为核心，以技术创新为源动力，采用敏捷开发、持续集成等先进软件开发流程，不断打磨平台及产品，让芯片设计更简单、更普惠。

咏圣达

咏圣达是一家基于计算机视觉的工业安全AIOT解决方案提供商。据了解，咏圣达以“云边智慧赋能工业安全”为使命，以“减少每一起工业安全事故”为愿景，自主研发出“圣瞳”工业安全智能感知平台，在电力、铁路、化工、石油等高危工业生产场景形成标准化软件及硬件人工智能方案。

“圣瞳”工业安全智能感知平台基于计算机视觉，结合边缘计算、云计算、大数据、物联网等技术，通过标准化的软硬件对工业高危作业现场进行智能感知，通过摄像头、UWB定位、气体检测仪、温湿度传感器等收集现场数据，结合人工智能算法，对人员、设备、环境进行感知。使用户各级管理部门随时掌握现场安全情况，约束现场违规行为，减少事故风险。

优维 科技

优维 科技 创立于2015年，创始团队和高管均来自原腾讯技术专家，是国内新锐的一站式DevOps及运维解决方案服务商，从总部深圳开发拓荒，至今已经在北京、上海、广州、武汉、成都、合肥等多地设立了城市分公司和事业中心，有超过15个重点行业的300多家头部企业已就近获益，为企业提供全面的IT及运维管理解决方案。实现服务能力就近接入，目前优维业务覆盖华南、华中、华北、华东、西部等区域。

据悉，EasyOps是优维 科技 自研的自动化、数据化、智能化DevOps及运维平台，在能力上可以覆盖CMDB、自动化运维、数据化运维、IT服务管理、CI/CD、低代码以及近300多个场景化微应用等。2021年，优维发布了新一代超融合持续观测解决方案“HyperInsight”，不同于国内主流厂商的私有化部署模式，这是一款以混合云部署模式交付的新一代监控产品，HyperInsight的出现，能进一步提升产品面向客户的服务和交付能力。

驻云 科技

驻云 科技 成立于2013年，以阿里云为基座，主要为企业提供云计算架构咨询、实施、运维的技术服务。当有客户提出需求时，驻云的架构师会根据客户云下系统的相关架构、配置、代码及业务进行调研之后做出一套完整的解决方案，在不影响业务的情况下进行云上部署。在云端迁移完成之后，驻云还会根据用户的业务增长对架构进行持续优化。

驻云 科技 的观测云产品，可以统一满足企业在云、云原生、应用及业务上的监测需求，拥有200+技术栈支持、不限数据源，以实际业务场景进行监测数据，实现对数据的实时采集、监控、查看和分析，以及“问题现场还原”。

闪电仓

闪电仓成立于2016年，是一家致力于使用机器人与数字驱动自动化仓配解决方案的 科技 型企业，主要向中小微电商卖家提供仓配一体化服务及供应链金融服务。同时，通过其独立开发面向未来的智能算法系统，采用全球领先的智能设备，帮助企业提供从设计规划咨询、智能设备集成、代运营管理的一站式服务。团队方面，闪电仓创始人刘龙曾外派日本学习六西格玛及精益生产管理、自动化工程，拥有16年世界500强物流/供应链管理及自动化仓库经验。

据悉，其主要业务是基于“库存算法系统+智能调度系统+精益运营产”的数字智慧共享仓。具体来说，库存算法系统目的在于提升高频订单和数百万SKU级别库存管理能力；智能调度系统可以将重复和程序化的劳动由系统驱动机器人来完成，实现了减少用工人员、提升订单效率并大幅度降低成本；精益运营生产则开创了碎片化工作方法，使缺乏职业能力的人灵活就业，用最少的人完成最高的订单量。

鹰厂长

成立于2019年的鹰厂长是一家智能制造SaaS领域的、集开发与运营为一体的高 科技 企业，致力于为国内中小制造企业提供用得起、用得好的先进生产管理系统，打造数字工厂、智慧工厂。鹰厂长的目标客群是全国100万家年产值在1000万以上的离散制造企业，想要通过一套自研的数字工厂SaaS系统帮助工厂逐步实现数字化改造，提升效率、降低成本，转型升级智能制造。

对此，鹰厂长自研了数字工厂系统，融合了ERP（企业资源计划系统）、MES（制造执行系统）、DAS（数据采集系统）、TPM（设备管理系统）、Kanban（看板系统）、QMS （质量管理系统）、WMS（仓储管理系统）、PLM（产品生命周期管理系统）等功能。企业只需要导入鹰厂长这一套系统，就获得了这些系统的能力，极大降低企业在数字化转型方面的试错风险和成本。

艾灵网络

成立于2019年的艾灵网络是国内领先的5G边缘云服务提供商，专注5G网络及移动边缘计算平台研发，提供从终端、基站到云端平台服务的一体化5G+MEC产品线。与行业伙伴共同打造完整的5G边缘云商业生态平台。其希望通过自研核心技术深度链接产业资源，推动B端客户尤其是严苛的工业领域客户快速稳定的部署和实践5G及AIoT，引进企业和云计算全新边缘服务模式，降低客户使用5G和边缘计算技术的门槛。

目前，艾灵网络已向多家行业头部企业提供了基于场景的5G和边缘智能应用方案，覆盖建材、煤矿、3C、 汽车 制造、电力等行业领域，拥有硬件组件、算法、垂直应用、行业解决方案商等产业链合作伙伴数十家。

熵评 科技

同时，熵评 科技 由三位毕业于中国科大电子工程系的同班同学联合创立，其他核心管理团队成员拥有诸如MIT、帝国理工、清华等知名高校学历背景以及华为、惠普、京东、爱立信等知名企业的工作经验。

Prophecy

Prophecyio是一家SaaS低代码数据工程平台提供商，拥有基于混合云的云原生数据工程产品，可为用户提供数据中心、数据采集迁移等服务。据悉，低代码数据工程平台Prophecy，其用户体验的核心是它的低代码环境，它允许数据工程师和分析师在可视化界面和构建工作流的代码编辑器之间无缝切换。这个界面可以方便且快速地创建Apache Spark代码，然后通过它的Airflow服务执行它。

同时，Prophecyio是基于Spark＆Kubernetes构建的Cloud Native Data Engineering产品。通过开放运行时和混合云部署帮助企业实现数据工程现代化。自动将现有ETL工作流迁移到Apache Spark并在Cloud Native基础架构上提供完整堆栈数据工程产品来实现此目的。正是这种在代码和可视化界面来回切换以及任何一方的改变都能立即反映到另一方的能力，使得企业对其爱不释手。

舜云 科技

舜云 科技 成立于2019年6月，是一家专注先进流体多物理场数值仿真软件开发的企业，目前已向市场推广的三款关键产品包括：粒子法流体多物理场数值计算软件shonDy，热管理数值仿真软件shonTA，以及2021年10月新推出的通用计算流体力学（CFD）软件shonFlow，广泛应用于 汽车 、海洋和能源工程等领域。

新推出的通用CFD软件shonFlow，核心算法自主可控，具备高效稳定的计算效率以及大规模的计算能力。目前，推出的第一版shonFlow，适用于不可压缩流体、旋转机械、流固共轭传热等问题。虽然shonFlow相比国外对标的竞争产品还仍然只是一棵小树苗，但是国产CFD有非常强的后发优势，在产品底层架构方面可以全新设计，算法可以跟踪国际最新研究成果。该产品目前已经在PCB热管理、核燃料组件流场分析、整车流场分析、电机冷却油路的流量分配等工程场景应用。

零数 科技

成立于2016年的零数 科技 是一家具备区块链底层技术及深度应用场景的国家高新技术企业。公司旨在通过区块链及隐私计算技术，打造数据价值流通基础设施，确保数据在多主体间可信有序流通和安全高效应用，服务于 汽车 、金融、政务、双碳等领域深度数字化。

目前，零数 科技 基于区块链和隐私计算等技术，打造了数据共享和资产流通基础设施，在交通能源、普惠金融、智慧政务、绿色双碳等领域实现大规模商业落地，同时，在产业数字化和金融数字化基础上，通过运营数据流通的闭环服务生态，有效实现产融结合。未来，零数 科技 将继续发挥自身优势，通过底层技术突破与产品化创新，推动新技术、新模式的率先应用，在深耕普惠金融服务的同时，助力实体经济高质量发展。

敏桥 科技

敏桥 科技 致力于融合创新 科技 ，以云原生工业软件助推中国制造业自主研发，提升企业产品创新能力和运营效率。2020年公司推出了核心PCP产品，目前已为包括国内头部主机厂、零部件企业、新能源车企、智能驾驶等跨行业的多个客户提供产品服务。

敏桥 科技 核心产品 PCP配备了 PLM（产品生命周期管理）+CAD 全栈 SaaS 工具的数字化研发平台，能够支持 汽车 、航天等高端制造业实现高效数字化转型，并提升研发工程师的协同效率。同时也具备 MBSE（基于模型的系统工程）的特点，将系统设计工作通过数字化设计手段实现，从而实现可视化、高效追溯、高效协同的优异功能。

随着当前全球范围内以5G、AI、物联网、云计算和大数据等新一代信息技术为核心的新一轮科技革命和工业改革正在加速推进，作为工业大国的中国也已进入了高速发展中。
制造企业向数字化转型不仅可以助力我国新一代信息技术产业的发展，为工厂提升生产效率，还能实现经济高质量的发展。
因此，在工业40的今天，转型数字化是必然，也是必须的。
然而，在工厂准备转型数字化时，也面临着一系列的问题，执行过程并不是那么顺畅。
数字化愿景不仅只是考虑各项技术，而且还定义了这些技术如何在整个产品生命周期和企业生态圈中相互配合。
阻碍企业制定数字化工厂计划的其他因素还包括机会不定、经济效益不明、投资代价不菲。综合考虑这些因素，企业所需要的不仅仅是一套清晰的愿景，更需要一张“接地气”的数字化攻略。
定制数字化转型目标
很多人会有这样一个问题，都说数字化转型，那转型到什么程度算是成功呢换句话说，数字化转型的目标该如何制定
因为不同行业、不同企业的特点不一样，选择目标也就各有不同。如果一定要说什么地方相同，那就是“企业沉静在数字之中，让数字如血液般在企业内部流动。”
完成数字化转型的企业最理想情况应该是这样的：企业内/外部的所有交互均是基于数据，对于外部任何细微的数据变动，企业能够迅速感知并作出反应。所有企业的决策/考核都是基于客观的数据，所有人的主观猜测和推断均不会影响企业的正常运转。
若是一定要进行客观细分，应当要从这几方面入手：
1领导力转型
如果一把手、总经理、CEO不转型，下边再怎么推都很困难，所以一定要有领导力转型，认识到数字化转型对于整个业务的价值所在。
2信息和数据转型
很重要的一点就是信息和数据产生的收入占总收入的百分比会成为未来企业转型的一个目标，将可能作为考核各部门的一个很重要的目标。
3数字技术的保证
企业数字化转型绝不仅是IT系统的建设和升级，但却离不开IT系统的支撑。除了企业使用的管理和生产软件外，我们还需要一个自动化、实时的大数据分析引擎帮助我们处理大量的数据。同时，集合业务需要远程协助、虚拟现实等技术也都可以逐步引入。这个是我们日常的工作和交流全部数字化，做好转型的技术基础。
4构建新的业务框架
这里的业务框架主要聚焦于企业内部，对于企业内的不同团队、部门乃至子公司，打通期间的数字藩篱，让数据在企业内部以同样的标准流动起来。
5构建新的生态体系
如果说第二点是练好内功，构建生态体系就是打造外部全新的数字化环境。对于一个企业而言，要想影响企业上下游的生态环境是非常大的挑战，但是，一方面数字化环境搭建好之后，上下游的效率会有较大的提升;另一方面，这也是一家企业在行业中的壁垒。
设立试点项目
数字化的经济效益有时并不容易量化，而且在初始阶段，团队只能提供非常有限的技术概念和演示，因此可能导致难以争取到资金和利益相关方的认可。
解决这些问题的手段就是试点，通过它，企业能发现最适合自身的方式，将速赢的成效展现给整个组织并获得它们的认可，进而争取到资金用于大规模的推广。由于数字化工厂可能会给整个劳动力带来深远的变革，所以需要让工人加入到试点工作中。
在一两处生产基地纵向整合从数字化工程设计到以实时数据为支撑的生产规划，是一种可行的试点方案。在主要的生产设备上安装传感器和执行装置，或者使用数据分析来探索预测性维护方案，也能取得初步的成效。
还可以在特定的工厂中实现特定产品线的数字化，将其作为不断学习和优化的契机。当然，企业还可以考虑与初创企业、高校或行业组织等外部的数字化领先者合作，加快数字化创新的步伐。
推动工厂向数字化转型
通向数字化工厂之路是一条转型之路。如同其他转型一样，管理变革及其对员工的影响，是成功的关键。
及早与员工携手合作，对培训和继续教育开展投资，而这些投入会因为数字化工厂所带来的效率提升而被抵消。
数字化环境的培育必须要有领导层的全力支持，高层必须将数字化工厂战略视为工作的重点，摒弃保守主义的姿态，加快项目的审批流程，从而让数字化团队加快推进转型进程。同时，还需要设计简练的汇报渠道，确保数字化团队侧重于各类增值活动而不是疲于应付各类行政要求。
在数字化工厂的深远影响下，企业能够拓展甚至是彻底改变目前的业务模式，不再只是注重生产环节，还能有机会在利润丰厚的售后市场中扩大份额，提升利润率，并进军全新的业务领域。

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