机会是巨大的。其影响是实实在在的。数据对制造业的影响，对企业如何进行转型，以跟上不断变化的客户需求有着持久的影响。它已经成为一种必需品，而不是机会。当我们仔细观察工业4.0的演变时，大数据在塑造自助服务系统、预测性维护和生产管理过程自动化方面发挥着关键作用。
虽然数据的四个v(数量、速度、准确性和多样性)带来了自己的一系列挑战，但制造业组织在提高盈利能力和整体生产力方面将获得显著收益。工业4.0加速了这个行业的创新，由于数据和分析的普及，已经取得了重要的里程碑。
不断增长的需求、供应链的不稳定以及快速演变的客户需求都让制造商感到不安。诸如中断、创新和全球连接等关键变化都在重塑制造商应对客户需求压力、突发事件和竞争的方式。今天，制造业创新将影响到企业的方方面面，从生产、供应链到工人。然而，随着这些挑战的出现，也出现了重新设想工作、转换操作的机会，并出现了更多的敏捷性、弹性、适应性和独创性。
数据和四大趋势正在显著地塑造制造业的变化，其中数据是创新过程背后的驱动力。
数据网格:由于数据网格的出现，人们对数据可用性和可访问性的担忧逐渐得到缓解。团队能够成功地将他们的上游设计工程系统以及数据和产品配置整合到制造过程计划和供应链中。这为那些操作制造业的人提供了更综合的体验。可观察性、设计更改，甚至当产品在售后市场运行时，将数据返回到相同的系统中，对产品的内聚视图(而不是单独的筒仓)的需求正在推动数据网格的普遍采用。业界一直要求航空航天和酸密集型制造商等市场的产品更快地进入市场，并在设计周期内保持成本效益。随着数据网格等趋势的发展，企业离实现这些要求越来越近了。
分布式系统或EDGE计算能力的低成本和可用性导致了技术的迅速采用，这些技术使团队能够端到端管理架构，而不必担心服务器可能在哪里。EDGE计算是工业4.0背后的驱动力，实现了整个工厂车间和供应链的自动化。EDGE使通信距离源更近，而不必将数据发送到远程服务器进行分析和响应。通过提供更灵活和更具成本效益的能力，跨相关制造流程的数据共享与以往一样无缝。
互操作性现有的标准有好几个，尤其是在智能制造领域。尽管有关于智能制造应该如何运行的参考架构，但它们要么被忽视，要么没有被完全采用，因为研发团队建议的运行智能工厂的技术基准。能够成功地设置一个基准，用于数据如何在具有高技术协议、标准和api的系统之间进行通信，使制造商离真正的互操作性又近了一步。
人才:对合适人才的持续需求，以推动数字化转型和迈向工业4.0，这鼓励制造商寻找核心IT以外的技能组合。有远见的制造商将不同的高级技能组合在一起，与跨技术的能力相匹配，以加速智能制造的需求。
证明数字项目的投资回报率是一个挑战，因为其中一些项目经常失败，但成功的项目会让制造商离工业4.0更近一步。尽管数据的核心是无形的，但由于企业希望跟上持续的变化，数据的内在价值是巨大的。数据中的真正ROI来自于能够识别用例并反向工作以展示价值。与此同时，许多人认为数据是新的石油，石油本身，除非提取和提炼，并没有更大的目的。类似地，除非组织能够驾驭各种各样的数据，转换它们，并得出有意义的见解，否则证明ROI是合理的仍然是一个挑战。
数字转型项目需要被视为随着时间的推移而产生回报的投资。通过对每个项目进行风险分层并评估运行它的成本，并深入到现有数据的内在价值，组织可以实现ROI，不仅是在一个项目上，而且是在整个转换过程上。
为了跟上智能制造的发展趋势，顺应智能制造的变化，寻找生态合作伙伴有助于加快数字化转型进程。Cyient这样的机构带来了30多年的经验，帮助行业应对变化，保持竞争的领先地位。
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