2020年1月14日（星期二），英国伦敦--一项在欧洲范围内对超过200家拥有500名以上员工的制造商进行的调查显示，目前智能工厂计划的部署率约为63%，并将在未来五年内快速增长。其余37%则处于 "规划阶段"。
欧洲领先的行业分析公司 teknowlogy Group 和全球领先的简单、安全、自主边缘计算解决方案提供商 Stratus Technologies 共同展开调研，为智能工厂构建了一个强大的商业案例，近二分之一的受访者（45%）表示，他们的投资在不到一年的时间内就获得回报，近三分之二（66%）的受访者将智能工厂列入战略清单优先级前7（至少10项）。
Stratus Technologies 欧洲、中东和非洲地区副总裁 Richard Sharod 表示："随着部署的商业案例越来越多，智能工厂计划正在推动行业效率和利润率达到新高。这项研究表明，受访者希望在降低成本的同时改善系统、提高产量和质量，但他们也指出了阻碍全行业部署的挑战。
该研究还强调，智能工厂项目与任何新技术一样，面临的最大挑战始于部署。超过一半（58%）的受访者表示，投资成本是采纳智能工厂技术面临的障碍，还有不到二分之一（48%）的受访者正在努力建立商业案例，而47%的受访者表示，缺乏技能是阻碍他们开展智能工厂项目的原因。
Stratus 欧洲、中东和非洲区业务发展负责人 Greg Hookings 表示：“总而言之，各公司在实施智能工厂计划时，将提高产品质量、支持数字化转型和实现更高效的产品定制化作为首要目标。我们正处于重大变革的风口浪尖，行业领导者必须与专业人员合作，确保从当前的孤岛式运营顺利过渡到互联工厂车间。”
实施方案时，工厂车间无疑是众多复杂区域中的一个。在实现智能工厂解决方案过程中，只有不到十分之一(9%)的企业对其所掌握的75%以上的数据进行了分析，这表明智能制造的优势并没有全部发挥出来。teknowlogy 集团高级副总裁 JC Bodhuin 认为，部分原因可能数据分析技能不足，但也存在一个问题，公司哪个部门应承担分析责任。
"智能工厂的一个重要要素是能够分析联网设备、人员和其他资产（如影响生产的建筑和环境变量）的所有数据。由于数据存储、管理和分析属于IT部门的职责范围，因此32%的受访者表示由IT部门决策智能工厂计划是有道理的。"
受访者提供了对未来数据移动和计算分布的重要见解，这一因素可能有助于确定数据分析的正确位置。"虽然今天智能工厂的数据分析通常是在内部数据中心(46%)，但这种情况将发生变化。在短短五年时间，在网络边缘分析的数据将占所有数据分析的35%，比目前（14%）翻了一倍多，而运营工程师将要承担更多分析工作。"teknowlogy 集团 JC 补充道。
Stratus 公司 Greg Hookings 提出："数据计算和分析正从数据中心向边缘环境转变，这表明在交付智能工厂技术方面，IT和OT的角色在不断融合。通过自主化功能和内置的安全性，边缘计算平台的部署变得更加简单，使OT在改进智能工厂方面能够发挥更大作用。我们相信，这将帮助许多工业企业在未来数月和数年内更快、更有效地采用智能工厂方法。
本报告可供免费下载，将帮助领导者了解智能工厂的面临的机遇以及可能阻碍其发展的挑战。请点击此处下载完整报告。
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