本文由科学知识自动化（zhishipai）许可刊登本文参考资料自PEGA的数字工厂报告，此处为三部曲的上篇。一、生产工厂的未来数字化在全球制造业中早已来临。以往我们所理解的制造业的价值流及其周遭的工业系统，将显得仍然完全相同。价值东流的数字化与物理设备与数字世界的给定同构，使跨越产品生命周期的工作方式沦为有可能——从设计到订购，通过供应链、生产现场以后所有最重要的售后服务市场。

科技本身如大数据、分析、云计算、物联网，正在新的定义每个人的角色和运营模式。显而易见，工业的基本表现形式正处于变革之中，在接下来的数十年中，许多制造业主将找到他们自己于是以以崭新的、与过往一个世纪当中工业生产的形式截然不同的方式展开管理运营。

要想要使这种改变沦为有可能，必须在前所未有的实用性、灵活性和连接性上创建企业软件。应用于必需是以业务为中心、面向流程并对倒数的变化有很强的适应性。

他们现在必需包括所有形式的角色，包括人、系统和事物。他们必需同时反对早已创建和正在蓬勃发展的实践中如动态案例管理、精益六西格玛、工业4.0。创建自适应数字化工厂，正是这样一种全新的考量，是对起到于制造业的驱动因素、方法论、科技和创意的综合应用于。

由于与设备、材料和能源涉及的制造业占有世界经济总量的1/3。遍及这些行业的数字化变革是这个时代最大规模的活动之一，而自适应数字化工厂将是最重要的实践中。二、数字化工厂的影响因素数字化工厂必需充分利用其它数字化趋势如社交网络、移动末端、数据分析、云计算。这四个数字化趋势是如何为制造业主们获取价值的。

社交网络对制造业的影响：社交网络对制造业主们具备大力甚至是挑战性的影响。消费者的社交帖子有可能协助或毁坏制造业主们。

另一方面，社交合作使消费者与分销商、经销商，以及生产服务和生产团队联系在一起。移动末端对制造业的影响：移动末端全渠道与全设备的相互作用容许制造业主们通过移动设备无缝地开始并已完成末端到端的自动化工作。

仅有渠道是指通过有所不同的渠道展开消费者一致性体验。仅有设备是指利用联网设备展开相连、确保和优化体验。分析对制造业的影响：数据分析为制造业主们获取适当的工具展开大量隐蔽数据的挖出。一旦证实，制造业主们需要根据产品、设备和生产材料工艺的关键信息展开生产。

大数据的蓬勃发展趋势和动态分析使制造业主们需要优化他们的生产、确保和其他工艺。云计算对制造业的影响：云计算容许整个生产价值链（从消费者到生产管理者到员工）相似产品生命周期的任何阶段。云计算服务通过网络、服务器、存储器传送互联网，同时为业务应用于获取便捷与催促式的用于。

当联网设备的物联网的力量被加到到移动末端、社交网络、云与数据分析后，传统制造业将取得自适应数字化工厂的改变。

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