数字化在全球制造业中已经到来。以往我们所了解的制造业的价值流及其周遭的工业系统，将变得不再相同。
价值流的数字化与物理设备与数字世界的匹配映射，使贯穿产品生命周期的工作方式成为可能——从设计到采购，通过供应链、生产现场直至所有重要的售后服务市场。科技本身如大数据、分析、云计算、物联网，正在重新定义每个人的角色和运行模式。
制造工厂的未来
工业的基本表现形式正处于变革之中，在接下来的数十年中，许多制造业主将发现他们自己正以崭新的、与过往一个世纪当中工业制造的形式截然不同的方式进行管理运营。
要想使这种转变成为可能，需要在前所未有的实用性、灵活性和连接性上建立企业软件。应用必须是以业务为中心、面向流程并对连续的变化有很强的适应性。他们现在必须包含所有形式的角色，包含人、系统和事物。他们必须同时支持已经建立和正在兴起的实践如动态案例管理、精益六西格玛、工业4.0。
建立自适应数字化工厂，正是这样一种全新的考量，是对作用于制造业的驱动因素、方法论、科技和创新的综合应用。由于与设备、材料和能源相关的制造业占据世界经济总量的1/3 。遍布这些行业的数字化变革是这个时代最大规模的活动之一，而自适应数字化工厂将是最重要的实践。
数字化工厂的影响因素
数字化工厂必须充分利用其它数字化趋势如社交网络、移动端、数据分析、云计算。这四个数字化趋势是如何为制造业主们提供价值的。
社交网络对制造业的影响：
社交网络对制造业主们具有积极甚至是挑战性的影响。消费者的社交帖子可能帮助或摧毁制造业主们。另一方面，社交合作使消费者与分销商、经销商，以及制造服务和生产团队联系在一起。
移动端对制造业的影响：
移动端全渠道与全设备的相互作用允许制造业主们通过移动设备无缝地开始并完成端到端的自动化工作。全渠道是指通过不同的渠道进行消费者一致性体验。全设备是指利用联网设备进行连接、维护和优化体验。
分析对制造业的影响：
数据分析为制造业主们提供必要的工具进行大量隐藏数据的挖掘。一旦确认，制造业主们能够根据产品、设备和制造材料工艺的关键信息进行生产。大数据的兴起趋势和实时分析使制造业主们能够优化他们的制造、维护和其他工艺。
云计算对制造业的影响：
云计算允许整个制造价值链（从消费者到制造管理者到员工）接近产品生命周期的任何阶段。云计算服务通过网络、服务器、存储器传递互联网，同时为业务应用提供便利与请求式的使用。当联网设备的物联网的力量被添加到移动端、社交网络、云与数据分析后，传统制造业将获得自适应数字化工厂的转变。
自适应数字化工厂登堂入殿
自适应数字化工厂，首先是基于端到端的业务过程的联通，形成数字化的决策体系；然后通过扩充工业物联网的能力，保留与边缘设备的联系，借助于数据分析、云计算的力量，从而形成自适应数字工厂。它具有以下几个典型特点：
优化工厂资产
在传统的制造业中，在生产车间的大部分资产是没有相互联系的。因此，实际上，对制造业主来说，这些资产的功能和状态是不可见的。通过IOT连接，所有的资产和机器能够联系、监督、控制和优化。
预防性维护
不论是在生产车间，还是已制成的设备中，数字化工厂的联网性机器能够被前瞻性地与指令性的维护。联网产品的维护、监督、控制与更新方面，这种指令性维护的方法是IOT模型的重要优势。
设备的全生命周期价值管理
物联网利用大数据分析优化制造机械的终身价值。而且，利用数字化和联网制造，使得既有设备的终身价值也得到了提高。
大数据预测建模
既有设备不断地产生大量的传感器数据。数字化工厂挖掘这些数据建立可能的模型，并识别预防性维护行为来避免潜在的事故或故障。
制造业的新模式
许多制造业主们必须谨记像如下的趋势将提升他们的业务：
微制造业：向更小的制造工厂的典型转换生产定制化的产品，典型的微工厂是个人车库或地下室；
社交制造业：连接多种、更小更灵活的制造业主们来生产大量的整合产品；
移动制造业：移动微制造也能够从一个地方搬至另一个地方。
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