今天的制造業環境已經發生了很大變化，首先人力成本不斷上漲，人口紅利不在。其次市場需求越來越多樣化，個性化消費模式興起，要求工廠具有快速訂制的能力。而人工智能、機器人、物聯網等新技術已經取得突破性進展，從而推動制造業向智能化、數字化方向轉型。

新興技術給制造業帶來了強大的推動作用，制造商正在嘗試利用新的技術來提升生產水平，將物聯網、工業機器人、3D打印等技術應用到生產中，其中還包括實現預測性維護，從大數據分析中獲得洞察，通過增強現實提升可視化等。

大數據分析成關鍵趨勢

為了應對數字化浪潮的挑戰，制造商必須接受新的運營模式，通過快速的數據分析，利用社交網絡與客戶和供應商進行更好的交互。人工智能也將用于實時或接近實時的數據采集和自動分析，從以發現人們可能遺漏的問題和趨勢。

大數據分析和人工智能可以幫助廠商穩定輸出高品質的產品和提供更好的服務，同時可以從原來的被動服務轉變為主動性服務，因為通過工業物聯網和數據分析能夠洞察更多的市場機會。例如廠商可以收集到用戶的使用習慣，知道哪些功能是客戶需要的，從而反饋到設計端進行優化方案，推出更符合市場的產品。

隨著工業物聯網的深入發展，制造業將可以與客戶保持更緊密的距離，也就是說制造商更接近客戶及其需求，可以充分了解市場方向，從而能夠規避一些風險。包括利用大數據分析來驅動業務轉變，通過預測趨勢來改進企業的流程控制等。

新興技術帶來巨大機遇

在制造業轉型升級的過程中，廠商在不斷嘗試新的技術，例如人工智能、物聯網等技術具有無限的潛力和應用空間，新技術的應用將給工廠帶來全面的改變。目前，已經有不少廠商開始利用傳感器和工業物聯網進行預測性維護。

過去，工廠設備發生故障時才會被發現，并進行停機維護。為了防止這種意外停機，企業通常采用定期給設備進行維護保養的方案，但這并不是理想的解決辦法。因為，設備部門不知道機器什么時候需要更換部件，不清楚這些機器能使用多久，定期維護只能是減輕設備故障的機率，并不能真正的節省成本。

現在工廠可以采用更積極的方法去確保機器的正常運行，例如給設備安裝關鍵的什么傳感器，通過工業物聯網采集機器的關鍵參數，實時監控和檢測機器的問題，并利用機器學習來分析潛在的問題，從而在機器發生故障之前能夠發現和及時處理，并最終提高整體設備的運行效率。

工廠可以將設備的數據顯示在大屏幕，以便于維護團隊每天能查看設備發生了什么事情，并能識別出任何可能發生的問題，在機器停機之前提供供緩解措施。

除了工業物聯網、人工智能等，還有許多新的技術和模式，例如3D打印、增強現實等，這些新興技術正在幫助制造商更快地響應市場變化，從客戶或者用戶端了解產品的真正價值。廠商通過智能系統能夠快速收集到所需的數據，從而將時間放在決策上，并能更快地抓住市場的機會。