趋势六：OT和IT融合推动企业数字化运营
IT技术和OT技术融合下的智能制造将进一步推动企业数字化运营。OT更侧重于企业管理逻辑，而IT则更侧重用标准化的程序代码实现。随着无代码开发技术的快速发展，用IT系统实现OT管理诉求变得更为容易，但是如何把商业模式和管理逻辑清晰表达出来，汇总梳理需求需要发挥OT技术优势。用OT把解决问题的经验方法转化为IT需求，让知识拥有者变成知识输出者。用可视化的编码让业务人员与IT拥有共同语言，解决业务和IT两张皮的问题。
企业通过数字化集成平台，有效搜集、管理、共享工程信息，并将设计、采购、施工、调试等阶段产生的数据、文档、模型以标准数据格式驱动企业运营，并把数字化运营贯穿到从企业建设交付到运营管理的全生命周期，提升工厂建设和运营管理效率。
趋势七：APS在数据技术支持下将更具有实用性
相对于无限产能规划逻辑的主生产计划（MPS）及物料需求计划（MRP）而言，高级排产计划（APS）是解决关键产能资源配置和和时间成本最小化的问题。在离散行业解决多工序、多资源的优化调度问题，在流程行业解决顺序优化问题。
根据客户的不同需求，生产企业经常会发生“插单”现象，就必须通过APS系统综合考虑产能、工装、加工批次等约束条件，从生产线运行和供应链保障两个层面出发，与MES系统高效协同实现滚动排产。APS排产管理不只是针对单个企业的生产线，甚至要扩展到产业链级的产能安排。在大规模个性化定制与按订单生产的市场环境下，APS的重要性将更加突出。
c
“在以数据中台为基础的技术能力下，APS核心算法不断优化，将更符合现实业务逻辑。
APS核心排程引擎开发需要深厚的学术功底和丰富的行业排程实务经验，加上早前制造商在MES及车间数字化上的基础比较薄弱、致使APS应用实施的难度颇高, 成功案例并不多见。随着自动化及数字化车间的普及，精细化及自动化排产的需求将快速增长，对APS软件的需求将会大幅增加。在算力不断增强的今天，尤其在以数据中台为基础的技术能力下，构建出新的APS构架和引擎，其核心算法势必会得到不断优化和动态调整，其成果将更符合现实业务逻辑，也更具有实用性。
趋势八：工业大数据推动生产决策智能化
随着AIoT设备互联，生产过程的数据采集更为方便，数据种类和数据量都将得到极大扩展。一方面，数字化的生产设备通过DCS、SCADA、DNC、PLC、传感器等方式与采集系统集成，从设备中直接采集相关数据。另一方面，部分老设备通过采用粘贴条形码的形式，通过人工扫描来收集相关数据。同样通过条码或RFID方式可以实现全车间的工艺数据、物料等数据的采集。这些数据与人员、管理流程数据相互整合、协同配合，通过建模分析，不断挖掘数据价值。
通过对不同订单或不同批次产品的生产设备进行数据采集与智能化管理，实时监测各类工艺过程数据，对其进行动态预警、过程记录分析等，实现对加工过程的工艺控制，确保产品生产过程完全受控。通过对工序过程的主要工艺参数与产品质量进行综合分析，为工艺改进提供科学、量化的参考数据，确保最优的生产参数，保证产品的一致性与稳定性。
越来越多的工业大数据将帮助企业创造新的生产、管理和服务模式，创造更大价值。
