随着新一轮技术革命的到来，制造商开始思考工业4.0模式，利用物联网、大数据技术提升效率和增加收益。云计算和人工智能技术的进步，使得世界各地的制造系统和技术水平达到了一个新的高度。不过，虽然全球制造业都在积极转型智能制造，但仍然存在许多问题，阻碍工厂车间的优化、效率提升甚至导致安全隐患。
制造商在升级之前必需了解清楚，实现工业4．0要解决哪些问题，最终目的是要获得哪些功能价值。新一代信息技术可以帮助企业提升生产力，为管理者提供富有远见的洞察力，认识车间哪些因素可能会降低效率，会对公司的业务产生负面的影响，越来越多的智能制造平台在实现这样的功能。
工业4．0将使工厂变得比以往更加智能，但不代表通过自动化、大数据、物联网和云计算技术就能达到想要的效果。企业在升级过程应该把重点放在发出问题和解决问题上，并让员工参与到这个变革中，以理解必须采取哪些措施，才能让这些创新技术解决方案发挥出最大的潜力。
今天的工业物联网将生产过程的所有对象，包括机器设备、人和计算机连接起来，采集大量来自车间底层的数据，用于机器的健康监测、预测性维护、诊断分析、流程优化等，企业也将可能利用机器学习来处理和分析数据，获得更多可靠的见解。但在进行数字化过程中，工厂需要认识清楚一些关键的问题。
设备故障可能引发灾难
任何工厂设备都不可能一直运行下去，并保持同样的生产效率。当机器设备老化或者失效时必将导致生产的延迟，或者需要进行停机维护，同时也可能会严重影响员工的安全和业务的效益。
此外，工厂必需保证交付时间，机器故障引发的是一种灾难，为了按照市场需求的速度继续生产，公司可能不得不外包业务来满足生产需要，这可能是非常昂贵的。最终让企业付出更多成本，甚至有可能亏损。
总体而言，由于数据转换的复杂性和数据访问的复杂性，要获得正确的见解，前提是取得正确的数据，采集来的数据需要经过筛选和清洗。不过，传统设备过于老旧，有时无法获得合适的数据，这些都可能会成为制造商数字转换的障碍。
系统地收集和挖掘数据
工厂的日常运营不只是制造那么简单，从产品设计到原料采购、生产加工、测试、物流等，每一个环节都可以影响企业效益。为了使工厂有更高的效率，生产管理者每天都要对库存、供应、交付、质量、生产、客户支持、处理和日常管理等信息进行分析、监控和更新。
正确的流程分析和创建强大的数据模型，可以指导操作人员如何优化产线性能，为提升生产质量和机器正常运行时间提供指导。机器学习可实现智能过程控制，从而自动甚至自主地考虑所有关键变量和相关修正。
通常来说，生产人员日常工作表现、生产表单以及机械设备的数据等都需要收集，这些数据对务决策极为重要。如果没有一个有效的系统，运营经理及其团队会浪费大量时间去收集数据，才能获得这些对做出关键业务决策至关重要的必要信息。
信息可靠性是一个关键
生产过程的数据通常是复杂而混乱的，如果数据不可靠，那可能很多工作都是白忙。数据分析本身为了给管理者决策建议，如果产生了错误的结论，那么公司可能作出错的选择，可能最终选择最具阻力的路径，以及进行了复杂的运营流程，最终导致资源浪费或滥用。
此外，由于某些设备既是自动化又是手动的，这意味着还有一层复杂性，操作人员在进入时必须密切关注可操作的数据。那么，手动输入数据很容易出现人为错误，这可能会导致由误导性信息产生更糟糕业务决策。
错误的数据会给生产经理带来许多困扰，例如不准确的KPI数据，管理者无法了解真实的情况，就不能进行下一步的优化。所以只有使用准确数据，才可以有效地做出决策。
知识流失影响公司效率
稳定熟练的工人是维护工厂效率的保障，很多企业会不断有老员工流失，新员人交替的过程会影响到公司的效率。当企业失去顶尖人才或者员工退休，那些多年的经验也跟着员工离去，企业可能需要外聘专家，或者长期积累才能形成成熟的生产系统。
还有一点，新员工入职时，通常会由老员工进行数小时的培训，然后快速上岗。但许多公司没有内部资源和正确培训，这样就增加了操作错误的可能性，新员工可能执行未经批准动作，而造成公司的损失。熟练工人的流失和新人过度阶段，都会对整个公司的效率和生产力水平产生影响。
如何保证一家工厂持续稳定的运行，技术工人和知识经验都很关键，企业应该建议完善的知识培训体系，让员工在工作中可以不断学习和提升个人水平。企业可以通过云服务器创建知识库，当员工在工作遇到问题时，可以随时随地获得相关的知识支持。
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