数字化工厂,其实不是什么黑科技数字化工厂，其实不是什么黑科技，无论们怎么忽悠，其实它所有的技术都是现成的。即使像这样的巨头，也只是把这些现有技术重新组合到一起而已。但是对于国内大多数历史包袱很重、生产方法落后、制造文化保守的制造企业来说，数字化工厂不是药，上这个项目一定要慎重。任何一种科技，如果不加上财务这个维度，就不能算是商业，需要综合考虑成本、投资回收期、投资回报率这些问题。数
数字工厂解决方案
数字化工厂,其实不是什么黑科技
数字化工厂，其实不是什么黑科技，无论们怎么忽悠，其实它所有的技术都是现成的。即使像这样的巨头，也只是把这些现有技术重新组合到一起而已。但是对于国内大多数历史包袱很重、生产方法落后、制造文化保守的制造企业来说，数字化工厂不是药，上这个项目一定要慎重。任何一种科技，如果不加上财务这个维度，就不能算是商业，需要综合考虑成本、投资回收期、投资回报率这些问题。数字化工厂的软件再牛，它也只是个工具，辅助的是你原来线下的工作流，如果你的精益工厂和透明工厂还没有完成，就算把好的软件全用上，也就是个摆设而已。数字化其实没有能不能做的问题，只有到没到时间做，值不值得做的问题。
智能制造整体规划的重要性
其实智能制造和数字化转型没有统一的标准，做的多也不代表你就是智能制造，做的少也不代表你就不是，智能制造和数字化转型其实就是要解决企业的痛点，如果通过新一代信息技术赋能企业业务痛点问题的解决，狭义的来讲，解决问题的项目就是智能制造项目，没有必要去上自己不需要的东西，这里特别强调一点，没有必要为了新技术而新技术，新技术一定是伴随着解决某个具体问题的，如5G是为了解决带宽延迟或者其它因网络面临的痛点；一物一码是为了解决溯源问题等等。
如何制定合适的运营策略呢
那如何制定合适的运营策略呢？
系统IT系统运维策略，保证系统的运行稳定性、可靠性和性能；制定企业数据运营，根据实际用户的使用情况，定期分析和评估判定，识别出影响系统应用的潜在问题和风险，并和规划团队进行沟通，制定改善策略；制定系统用户推广机制，包含培训、日常问题对接处理响应机制。
不忘前沿技术的研究储备
如果说～第6点都是脚踏实地，那第7点算是锦上添花。新技术的诞生到商业化的应用，一般都有一个很漫长的时间差。对于传统制造业来说，这个时间差可能会更长。有人说，针对新技术的应用，传统制造业要比互联网行业至少落后5～10年。那
AI算法如何应用于工艺过程质量预防
那作为制造企业的数字化转型团队，如何做到既保障内部稳定，又不落后于行业的者们呢？
参观对标交流，通过学习别人的案例，了解前沿技术的储备和应用情况，这个也是简单、直接、可行的方式，通过看和听来了解；尝试和一些具有代表性的企业展开一些合作研究，比方说AI算法如何应用于工艺过程质量预防；经济条件允许的企业，可以内部设置一些技术研究实验室，可以联合高校、生态圈其他同行建立联合项目，真正落实产学研一体化融合，让高等学府的孩子们能够尽早了解企业的需求。
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