實際上，智能工廠領域中的所有現代解決方案都與我們在一兩年前所見的相同。在這方面沒有發生任何根本性的突破。公司使用相同的技術，但是他們正在學習更有效地做到這一點。
數年來，物聯網一直被視為有前途的制造技術。但是，該技術的采用相當緩慢。最初在這方面進行投資的少數幾家公司現在已成為數字制造轉型的領導者，并且比其他公司具有優勢。
直到最近，在制造業中引入數字技術的主要態度還是拭目以待。但是，許多專家認為2020年將是一個分水嶺。例如，麥肯錫（McKinsey）2019年的一份報告稱，制造商的主要重點應該放在向工業4.0的過渡上。否則，他們將有可能被淘汰。
如今，該行業的狀況正變得越來越嚴峻：即使花費最少的時間和資源，或者以相同的成本實現質量的最小提高，也是有價值的。諸如IoT或AI之類的新技術被許多人視為發展的唯一現實方法。根據普華永道的預測，在未來5年中，將有85％的制造公司在所有關鍵流程中實施數字技術。
讓我們看一下在未來幾年中最流行的四個關鍵趨勢。
根據微軟的研究，有94％的公司計劃在2021年之前將工業物聯網引入生產流程。物聯網已經不再只是一個概念或實驗；它正在成為一種實用工具，并傳播到各個領域。根據IDC的預測，到2022年，物聯網支出將達到約1萬億美元。
投資分析可以使公司有意識地前進，與競爭對手保持一致甚至領先于競爭對手。當必須使用分析工具時，將不再可能基于直覺來構建策略。
AI和ML技術使生產進入下一個階段，這就是為什么它們的應用在數字化中如此重要的原因。人工智能的引入使公司可以在三個方向上跨越：速度，規模和便利性。
通過自動化生產過程和數據分析來實現速度和可伸縮性。AI和ML使人們比人類更快地分析大型數據成為可能。同時，機器學習技術也在不斷進步。它們變得更快，更容易在云中擴展。
AI和ML的引入還簡化了分析結果的工作，并使它們通用且易于理解。
邊緣和混合計算已成為云存儲和處理數據的更便捷替代方案。邊緣計算是一種多功能選項，與使用云存儲相比，它提供了更快地處理數據的機會。Edge可用于無法等待信息發送到云的應用程序。根據預測，最早到今年，幾乎所有物聯網數據中的一半將通過邊緣計算進行處理和分析。
在公司需要集中存儲（只能是云）的情況下，可以應用“在邊緣進行處理，在云中存儲和分析”的原理。
混合云模型使公司可以將公共云和私有云的優點融合在一起。敏感數據可以在私有云中得到保護，而供公眾訪問的信息（例如分析和應用程序）則放置在公共云中。統計數據表明，大多數公司都喜歡混合計算模型。
許多人期望2020年實現5G的大規模發展。世界各地的運營商正在通過增加發射塔和本地發射器來提高連接質量。在生產過程中簡單實施5G的可能性不是幾年，而是幾個月。
5G將大大提高傳感器數據的使用效率以及與云的交互。第五代互聯網將使物聯網更加高效。