---中面临的挑战没有对技术进行全盘考虑制造业的自动化和数字化发展时间相对较短，即使是在同一行业内，企业的自动化程度和技术路线也大相径庭。数据分布较为分散，难以获得数字化工厂所需要的产品全生命周期的系统性数据，同时使得标准的制定变得困难。在部分较为传统的行业中，数字化工厂，企业争相计划实现数字化工厂的跨越式发展。但是工厂车间里的设备落后，数字化工厂智能制造，难以实时抓取和传输数据，是企业不得不面对的主要问题。尽管如此，仍然有以安灯系统为代表的解决方案能够为人工作业提供补充，并有效地整合进工厂自动化。
用数字化实现定制化虽然成就---，但富士通德国工厂也只是昭示了数字化工厂的诸多潜力之一。普华永道近对200家德国制造商的---显示，数字化工厂管理系统，制造商对数字化工厂概念的接受过程总体较为缓慢（德国企业在生产领域享有盛誉，因此，此次---将德国企业作为发达制造商的代表）。尽管超过九成的受访者表示，他们设立了专款用于数字化工厂的建设，但这些投资却过多地集中于单独的或不完全整合的技术当中。只有6%的企业将自己的工厂归为“数字化”的行列。
数字化工厂计划精通数据分析和互联互通可能的试点方式是在一到两个工厂内实施垂直整合，涵盖数字工程和集成制造规划，或者是在关键制造设备上安装传感器和执行器，数字文化产业链，并使用数据分析来探索预测性维护解决方案。随着企业广泛使用数据驱动技术进行流程和优化、资源管理以及预测性维护，互联互通成为贯穿数字化工厂的主线。每家公司都需要掌握生成和传输数据的连通工具和系统以及数据分析工具，以提和。
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