随着生产设备的逐渐增多、生产过程日益复杂、人力成本快速上升以及系统管理的要求越来越高等因素，
在2020年里通过智能化手段进行设备的控制管理成为数字化工厂发展的一个主要趋势了。
特别是在电子制造等领域，加上5G的发展，近几年自动化和信息化实现了快速加倍增长。
近年来，在工业4.0革命性趋势的推动下，智能化转型升级成为重要诉求。
但工业演化不是一个简单的过程，往往面临着各种各样挑战。例如，在工厂环境的边缘端，我们需要考虑的一个问题是，如何精准的将现实世界转换成数字世界。
在边缘节点方面，工业3.0时期已经高度自动化了，但是工业4.0要求更灵活、更高的生产力，工厂需要配备灵活的生产线，工业协议之间互相不通成为重要障碍。
而如何解决这个问题，让所有的机器说相同的语言，这就是智慧工厂面临的首要挑战。
此外，工业设备状态无法实时反馈，这也是智慧工厂面临的另一个挑战。举个例子，工厂一台机器出故障，整个生产线就会停下来，对于工厂而言，损失很大。假设机器能够像人一样，可以随时体检，那么就可以避免设备的宕机，延长设备的使用寿命。
机器设备检测的数据与普通数据不同，它需要原封不动、高准确性上传，也就是说数据信息不能出现差错。要知道，在复杂的工业环境中，干扰很严重，要想保证数据高可靠、完整上传的难度很大。
我们可以看到，目前智慧工厂虽然落地难度很大，但很多解决方案已经先后涌现出来了。国内制造业正处于“工业1.0”到“工业3.0”并存的现状，完全进入工业4.0还需要很长的过渡期。在这过程中，还有很多基础工作还待完成，比如先实施一些企业的数字化，在设备、产品设计和物料供应等方面作出努力，才能真正实现传统行业到智能制造转型。
智慧工厂是处于不断发展、变化的状态，目前难以断定智慧工厂未来会达到一个怎样的高度，但可以肯定的是，智慧工厂将来会朝着更便捷、高效、智能的方向发展，对智慧工厂本身的生产体系来说，人员会更少，制造效率会更高，组织起来更便捷。
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通过实现高度的自动化和信息化，打造智慧工厂，最终达到成本削减、生产效能提升和品质保证的目的。
