1.可持续性：生产制造商需要能够获取大数据的应用，以便在关于能源监视、运行效率、劳动力和运行人员的安全、预测维护等方面做决策时使用。正确的工厂数据应该是实时的，能在正确的时间传递给正确的人。
2.与人和设备更广泛地互联：不断变化的制造环境需要能够无缝沟通，并将先进的技术，如物联网（IoT）、云计算、移动性等，与自动化工作流程集成在一起，以适应更快、更智能的生产环境。
3.更严格的网络安全:随着数据流以及获取权限遍及全厂，在用户端多层次、多层面的集成，网络安全正在逐步从简单的周边防御向更严格的纵深防御发展。
4.工业网络升级:智能数据需要一个安全、可扩展并且稳定的生产制造骨干网。强大的网络能够支持更多软/硬件的升级，以便提升自动化水平和数据获取的效率。新的网络混合使用光纤和新一代铜导线，采用开放式的网络结构技术，软件具有更高的鲁棒性，并允许计算机网络接收或者发送数据到整个工厂车间的机器上甚至企业管理层。
5.更直观的HMI：自带记分卡和培训工具，以便优化劳动力。劳动力老龄化以及缺乏合格的工人来填补空缺，是对生产制造商最大的挑战。正式的内部培训工具，比如基于计算机的学习模块、基于HMI的工作支持模块，这都是必须的。直观的HMI和记分卡十分关键。
6.机器安全:升级机器安全技术，使旧机器满足安全标准的要求，是生产制造商随后几年的首要任务。集成的机器安全技术帮助保护年轻的劳动力，减少工人事故，降低由此引起的非计划停机时间，从而提高整体生产效率，这在竞争激烈的市场十分关键。
7.预测数据分析:主动管理，可以确保生产制造设备高效运行，保持工厂的灵活性和稳定性。更快地响应消费者的需求，同时保证安全和可靠的产量，就可以使生产制造企业立于不败之地。对不断增长的可追溯性和质量数据的需求日益快速增加。需要利用柔性制造技术来管理成本。
8.淘汰与升级：硬件和落后技术的淘汰是不断老化工厂的一个主要议题。据估计，美国75%的工厂都运营超过20年了。硬件和技术都需要更换为智能控制器和驱动技术，以便实现端到端的运行效率提升。
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