传统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可追溯性。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。区块链、量子计算、AI等新兴技术，也将在这一领域创造新的机遇。
然而，打造智能工厂是一段旅程，企业很难确定最佳的前进路线。
富士通最新的一项制造业调查报告显示，在当前的经济压力之下，58%的制造企业表示“成本”这一要素成为了智能工厂计划的最大障碍。更重要的是，迄今为止，大多数智能工厂项目尚未获得投资回报（56%），这使得进一步投资项目变得难上加难。如何打造智能工厂的三大要素
个性化定制
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（JimBeam）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，富士通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toB还是toC，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。
提高质量和效率
“效率”是所有制造企业都在关注的重要因素。我们的调查显示，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%！
可追溯、可持续
如今，消费者比以往任何时候都更加关心产品的来源以及可持续性。同样，可追溯性对于满足监管要求也十分重要。
区块链正逐渐成为一种强大的工具，可以追踪从原材料到最终产品的全生命周期。区块链能够安全、分布式地存储产品信息，并且确保在供应链中的任何一个节点都不能随意篡改，因此消费者可以充分信任产品的相关信息。
以食品为例，区块链可以让消费者对购买的食品进行从农场到餐桌的追踪，从而安心享用，让肉类、大豆、奶制品的生产信息一览无余。通过这种方式，智能工厂可以帮助制造商展示其产品质量以及企业的社会责任。
通往智能工厂之路
智能工厂项目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。
实现智能工厂乃至工业4.0，推进工业互联网建设，实现MES应用，最重要的基础就是要实现M2M，也就是设备与设备之间的互联，建立工厂网络。
企业应该对设备与设备之间如何互联，采用怎样的通信方式、通信协议和接口方式等问题建立统一的标准。在此基础上，企业可以实现对设备的远程监控，机床联网之后，可以实现DNC（分布式数控）应用。设备联网和数据采集是企业建设工业互联网的基础。
