智能化工厂可以应对新的社会、经济和环境上的挑战;并为消费方式创造了更多的可能性，增加消费者的参与度。
在这种不稳定和复杂的市场环境中，数字化似乎已经成为公司竞争力和绩效的标杆。在工业周期的各阶段应用数字科技，可以使业务变得更流畅，更有效率。
机器设备互联
数字化应用于整个生产工具中。仿真，建模，自动化，虚拟化成为智能化工厂的基石。例如，AR技术让维护和快速诊断更加便利。如果发生技术故障，技术人员可以用平板电脑扫描机器，并将扫描的信息叠加在机器的实际图像上。
技术人员可以访问所有信息：他可以看到故障在哪里，相关零件的状态如何，其技术特性，访问使用说明等。于公司而言，这意味着可节省最多50%的时间用于诊断和提高设备的生产率;对于操作员而言，无需接触机器即可安全地完成干预。
借助云端中存储的历史记录，所有技术员都可以进行快速、目标明确的协作维护。
在机器的关键位置放置传感器并使之与算法相关联，智能化工厂将通过预测性维护快速发展。
通过监视准确的参数，传感器可以检测出故障预警事件。首先给云端发送消息，进行分析处理，再给技术人员的电子设备发送信息。同时，在与公司其他部门连接的情况下，系统会根据团队和备件的可用性来计划维护干预。它还与生产计划连接，在适当的时间安排干预以最大程度地减少停机时间。
通过这种连接，设备可以更好、更快、更“智能”的生产。机器，计算机和人员之间通过不断地信息共享缩短制造周期并改善计划。
我们处于后互联网时代：IoT, AI, 大数据提供了新的动力，开创了一个充满可能性的领域。
横向及全球化的信息共享
得益于数字工具，数据在各层级得以共享，从下达订单的客户到启动资源的工厂，订购原材料的采购，确保交付的物流等。研发人员，设计师，工程师，操作员，分包商，运输公司——所有人按照统一标准共享信息。
“同步性避免了设计迭代，改善了验证和确认的过程，并缩短了新产品的上市时间。”
信息在正确的时间到达正确的位置改善了生产效率，满足了定制化的需求。而且，在智能化工厂中，传统的垂直模式消失了，转而采用了水平模式，每个人都成为了行动者，看到了他的工作和干预的结果，参与变得更容易。
产品生命周期管理(PLM)打破了不同学科之间的障碍，我们可以直接输入数据。数字模型的发展使我们可以检测到未发生的故障并进行干预。创新使探索物联网和大数据混合技术的所有功能成为可能。
重新同步真实产品和数字模型，以避免模型一旦使用就不再更新，避免了模型和实际产品之间的重大差异，进一步为产业链带来收益。
若将企业资源计划(ERP)与数字化结合，就可对公司的业务系统进行规划：基于销售订单可以咨询生产计划，确定批次优先级，与供应商进行实时联系，从而在正确的时间以精准的数量获取原材料，也就不再需要管理库存。
公司可以随时通知客户其订单状态，并在交货阶段对运输卡车进行地理定位，了解天气对交货条件的影响。掌握如此多的信息可以提高公司的效率，更准确地控制成本并提供更好的客户服务。
数字化的独特之处在于它与技术密不可分。 它依靠强大的技术——算法，虚拟化基础结构等。掌握这些技术是必不可少的，并且还需要嵌入式计算，电信，大数据和网络安全方面的相关技术。
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