你不得不承認，目前我們很難解釋清楚到底什么是IT與OT技術的結合。但是當我們談論到當前新的工業架構——大數據時代的智慧工廠，這個概念讓人眼前一亮。
　　
　　雖然全世界沒有兩個工廠是完全相同的，但是它們都追求同一個目標：通過智能的資源配置來實現性能的優化。其包括使用嵌入式傳感器和軟件來采集數據，并且通過大數據洞察來驅動生產力的提升和性能的優化。智慧工廠在運營過程中實現“數據鏈路”，從產品設計的全過程到供應商管理，為此我們可以實時地查看到相關運行指標和產出。
　　
　　實現“智慧工廠”之路，都要圍繞以下4個特點：
　　
　　1.數字化設計及原型制造
　　
　　利用3D模型（包括產品和生產信息，或者PMI），我們縮小了工程與生產環節之間的差異。這幫助我們極大地縮短了新產品的發布流程，使得我們能夠快速地復制，并且縮短產品設計周期**達30%。
　　
　　2.會交流的機器
　　
　　我們知道機器使用到了一定的時間都將會發生故障。關鍵是如何處理好這個過程并且將停機事故的影響降到**。這究竟是如何實現的呢？通過在機器設備上安裝傳感器，監測運行環境，然后分析采集的數據從而進行相關優化。通過實現機器設備的互聯，我們能夠查看到關鍵機器的運行數據，判斷它們當前的工作狀態，并以此做針對性的調整，并且更快地對它們實施維修工作，最終提高生產力，降低成本。
　　
　　3.提升決策水平
　　
　　在所有這些關于3D模型、安裝了嵌入式傳感器的機器及過程自動化的討論中，我們需要明白這樣一個事實——智慧工廠是由人來運作的，人需要參照相關數據來作出決策。工廠設備、物料及人工的實時監測為管理層提供了關于運營的可視化管理，他們能夠根據相關的信息來提升生產力。
　　
　　4.供應鏈優化
　　
　　對于我們來說，要建立一個真正意義上成功的“智慧工廠”，我們必須將此概念從一個地方擴展到更廣泛的范圍，包括相關工廠和我們的供應商。我們致力于將這些不同的實體相連接，將它們整合到我們這個環境中來。只有當所有這些都完成時才能夠為客戶實現高質量的交付。
　　
　　智慧工廠概念的核心是數據的采集、學習及優化。這對于工廠來說需要一種新的思維方式，但是我們正在學習如何縮短反饋的周期，并將此做法推廣至更多的工廠和客戶。
　　
　　我們非常熱衷于討論客戶如何才能實現“互連，洞察和優化”。而其中**步要做的是讓機器能夠“交流”，這樣我們就能夠獲取相關信息和數據。通過每日或者每月的可視化管理，我們能夠更**地做出正確的決策。
　　
　　**，在此我們期望所有工業領域的CIO們能夠了解智慧工廠將會如何改變我們的生產運營。
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