数字化工厂的实施对象主要还是新建工厂

流程行业是连续制造，每个环节之间都相互影响，啮合在一起，所以一旦建厂完成之后，通常不会改变生产的主产品，多就是换换配方。所以在流程工业里，数字化工厂的实施对象主要还是新建工厂，老厂的改造相对要困难一些，经济效益也不明显。

流程工业的建厂过程中，往往需要更多的一些配合，尤其是企业和企业之间的配合，比如新建一个煤化工厂，有一个业主，一个设计院，一个EPC（总包商），这三个公司需要在一起协同工作，以前通常是各自用各自的系统，相互之间通过签技术协议来保证数据的一致。但是一旦出现数据的改动，就要反复的重新签技术协议，笔者在负责钢铁行业时，头疼的就是业主修改了某一个设备参数，这样我们其他人就是谈判好几轮，签一厚达技术协议，这个工作量是巨大的。

AI算法如何应用于工艺过程质量预防

那作为制造企业的数字化转型团队，如何做到既保障内部稳定，又不落后于行业的者们呢？

参观对标交流，通过学习别人的案例，了解前沿技术的储备和应用情况，这个也是简单、直接、可行的方式，通过看和听来了解；尝试和一些具有代表性的企业展开一些合作研究，比方说AI算法如何应用于工艺过程质量预防；经济条件允许的企业，可以内部设置一些***技术研究实验室，可以联合高校、生态圈其他同行建立联合创新项目，真正落实产学研一体化融合，让高等学府的孩子们能够尽早了解企业的需求。

数字化转型是一个复杂的体系化工程

数字化转型是一个复杂的体系化工程，对于甲方来说，要有真正胜任的人来牵头，整合内部资源和外部资源，形成真正的数字化转型生态圈或者联盟，让合作更加融合，让模式更加多元化。数字化转型不是一朝一夕的事情，要做好打的准备。作为企业数字化转型的牵头人，要能深刻认识到，数字化转型不是一批项目上线就结束了，要始终秉持持续的、精益的运营改善思维和理念，在数字化转型过程培养人才，在培养人才过程中促成企业数字化转型升级。

智能工厂的特点用于优化决策的数据分析

智能工厂的特点

用于优化决策的数据分析

嵌入式传感器和互联机械为制造公司产生了大量的大数据。 数据分析可以帮助制造商调查历史趋势、识别模式并做出更好的决策。 智能工厂还可以使用来自***其他部分及其扩展的供应商和分销商生态系统的数据来创建更深入的洞察力。 通过查看来自人力资源、销售或仓储的数据，制造商可以根据销售利润和人员做出生产决策。 可以将操作的完整数字表示创建为“数字孪生”。