主要贡献在于物联网（IoT）
物联网将在制造业转型中发挥关键作用。随着在生产线上部署智能技术的成本不断降低，物联网将重新定义制造商如何满足行业需求。
这种转型之所以成为可能，是因为传感器获取与实施以及无线数据连接不再受限于成本或时间——因此，传感器数据变得更加易于实时采集。运营指标的可测量性，如设备综合效率（OEE）和良率，也将因此大幅提升。
对于制造商而言，实时分析数据的访问具有极具吸引力的价值主张。它使制造商能够进一步优化停机管理或提高良率，这往往决定了制造工厂是扩张还是收缩其产能规模。
实现生产线的全面可视化
通过在生产线上的各个位置部署传感器——从生产线的起始端到发货环节——制造商可以实时收集其价值链的数据。随后，他们可以借助专用应用程序来收集来自多台生产线的数据，并更清晰地了解其价值链中哪些环节存在效率（或缺乏效率）。基于实时运营指标校准生产线，将使应用用户能够重新定义并最大化生产线的性能。
通过购买定制化解决方案来实现“按需选择”的智能功能，是另一种在生产线上整合分析技术的路径。然而，这种方法无法提供整个生产线的透明度，而仅针对整体流程中的某一个环节。此外，它限制了您灵活调整整条生产线以适配新技术更新的能力。集成成本可能非常高昂，且“按需选择”的解决方案需要独立于整条生产线进行升级，这是一项代价高昂的方案。制造商可以通过采用一种可置于解决方案栈之上、连接多个数据库且前端易于使用的软件方案来克服这一成本问题。
凭借这些信息，制造商能够更好地实时响应各类事件，从而减少生产线的低效和停机时间。对于大型制造商而言，仅将低效程度降低百分之一，就可能带来数百万甚至数千万美元的成本节约。通过降低生产成本和低效现象，制造商的生产响应能力得以提升，整个组织也变得更加敏捷。其结果是增强了下行风险保护（即应对类似衰退的环境），并在正常运营条件下创造了获取更高利润的机会。
不愿采用物联网策略的竞争对手将面临艰难的价格竞争任务，因为那些通过物联网策略实现盈利的制造商，在任何市场环境中都有能力压低价格，从而超越竞争对手。
围绕物联网（IoT）存在诸多不确定性，许多制造商对采用物联网战略所带来的益处持怀疑态度。然而，通过为特定用例量身定制的合适物联网解决方案，采用物联网战略的制造商将在竞争中占据信息优势。
校准物联网以适配您的特定用例
传感器等物联网设备会产生大量数据，如果生产线上的校准不当，制造商可能会陷入无用数据的泥潭，被应用程序的输出结果搞糊涂，或者错失提升业务效率的机会。
我们观察到制造商实施的两种常见物联网校准策略是：用于运营效率目的的物联网数据，即传感器实时向管理层揭示价值链中的低效环节；以及用于预测性维护目的的物联网数据，即当制造机器运行超出其统计控制限限时，传感器会向生产线经理发出警报。
位于生产线各处的机器投资回报率往往是决定财务成功或失败的关键因素。上述两种物联网策略可以帮助生产线相关人员确保从设备投资中获得最大收益，并帮助其最大化公司的底线利润。
赋能最终用户
至关重要的是要关注谁将使用这些数据来做出决策。制造商需要将注意力集中在最终用户的采用上。如果不考虑应用程序用户群体中多样化的角色和技能组合，将导致采用率低下。研究表明，这些制造商的应用程序用户中有很大比例处于移动状态，并在工厂车间内活动。
简化软件采用的使用流程将缩短构建活跃物联网战略所需的时间价值。挑战在于弥合知识差距，并推动那些传统上不需要理解分析知识的员工所担任角色的最终用户采用。
幸运的是，现代商业智能应用程序提供针对不同用户角色量身定制的个性化视图——赋予他们发现新见解并推动运营绩效的能力。随着技术发展加剧市场竞争，客户、管理人员和员工需要更多数据，这要求制造商变得更加灵活并对市场做出快速反应。迟早有一天，讨论重点会从如何应对故障的 PLC 转向如何在整个生产线上开发智能系统以制定最佳行业实践。