古諺語“直到失去，才知道擁有什么”可以在許多方面引起共鳴。它可以讓您停下來欣賞您所擁有的，也可以讓您更加小心。這一概念在工廠數字化過程中得到了很好的體現，使它們變得“聰明”。
有兩個突出的問題可能源于您對已經擁有的設備缺乏足夠關注。首先，在新設備上花費大量資金，這可能導致更高的運行成本，進而影響長期預算;其次，對更新現有設備需要什么存在誤解，這表明缺乏知識并可能導致對現有設備缺乏信心。
為了避免這些問題，許多制造商采用了兩種方法：評估現場已有的東西，以及對員工進行最新技術技能的培訓。
大多數設備維護要么是被動的（僅在損壞時進行），要么是預防性的（定期進行，以幫助避免損壞）。這兩種做法都被證明是耗時、昂貴且低效的。但是，在現有傳統設備上使用數字化預測性維護，結合使用傳感器和 AI 機器學習來檢測設備何時可能出現故障，是一種更為簡便且經濟高效的方法。
預測性維護使公司能夠預見設備何時需要維護，在許多情況下，這包括對傳感器和連網設備的簡單改造，將它們連接到云平臺，然后可以從該平臺對它們進行遠程監測。這可能導致短期和長期的巨大節約。某些傳感器可以將智能設備連接到任何機器上，這可以為消費者和制造商打開維護之門。在一個遠程工作能力至關重要的時代，這比以往任何時候都更加重要。
這僅僅是改進傳統設備以提高效率和生產力的一個例子。使工廠智能化的想法不僅僅是安裝新的設備，還包括充分利用現有設備。
還有其他方法可以升級或增強現有設備，以最大限度地發揮其效能。
或者，提高現有員工對互聯技術的了解可以使他們能夠在內部重新評估您的流程，并了解可以在哪里進行升級和管理。就數字化而言，擁有具備最新技能和知識的內部員工是迄今為止最容易被低估的投資。
互聯和數字技術已經存在多年，并將繼續存在。不應再討論實施“新技術”，因為它們中的大多數已經成熟。更確切地說，采用和使用已經存在的東西，并使其與您已經擁有的東西協同工作，是智能工廠成功的關鍵。
制造業采用技術的一些最大障礙是不愿意對技術進行大量資本投資，或者不愿意首先接受它。但是，如果密切關注升級現有設備和將員工技能提升為物聯網專家的初始步驟，那么，通過數字化提高效率的其他領域自然可以被識別出來。除了確定最初的業務問題是什么之外，意識到成為一家智能工廠并不一定要進行大量投資變得顯而易見，并且隨著員工在物聯網領域擁有更高水平的知識和技能，那么采用的意愿也會有所增強。（作者：Nikesh Mistry ;編譯:iothome）
