2017年可能会记得我们终于想到的 年。多年来，制造商 直在投资于变革性的工业技术 - 过去的十二个月也不例外。然而，2017年并不是要寻找新的东西，而是要学习如何运用我们已有的东西。
例如，机器传感器已经有近三十年的历史了。然而，由于传感器成本急剧下降，这些设备的激增 终使工厂能够以各种方式使用积累的数据：MRP系统，工作订单，零件管理，商业智能等等。
随着成本的不断下降 - 传感器价格 度达到1000美元，现在可以低至10美元，这里就有大量的数据。更有甚者，估计到2020年，可用信息量将增加近五十倍。在这些层面上，从高 预测分析到人工智能（AI）等功能将改变工业生产。
从2018年开始，我们应该开始看到加速制造效率的回报。公司正着眼于增加正常运行时间，降低货物成本和提高盈利能力。美联储数字显示，过去25年来，美国制造业生产率增长了49％，而且增长空间仍然很大。
正如普遍预期的那样，工业物联网（IIoT）将引领这些实现技术的名单。IIoT才刚刚开始见效; 据IDC报道， 制造商仅在2016年就投入了1780亿美元的IIoT技术，预计到2020年年复合增长率将达到15.6％。所有这些投资都将大有好转。
汽车行业是物联网的好处的领头羊。汽车制造商已经经历了内向型（系统优化和成本控制）和外向型（改进的客户体验）改进，到2018年，许多其他垂直行业也将采取相同的行动。智能工厂 - 员工主要经营系统和监控活动的设施 - 由于采用IIoT，在 范围内的数量正在扩大。
然而，这项革命性技术的持续扩展将取决于用例和业务策略。新 代的技术人员将会提供帮助，尤其是在大学正在培训业务分析师，他们知道如何组合，理解和利用所收集的所有数据。但是，如果没有对工厂增长机会的认识，许多公司将保持谨慎。
IIoT不是唯 的黄金时间准备就绪的技术。人工智能（AI）已经开始在工厂设备上有所作为。人工智能技术正在变得更简单，更可靠，更可以接受。尤其是，MRO（维护，维修和运营）是 门受益于机器学习的学科，可以确保正确的流程能够进行定期维护，并且完成的任务得到适当的跟踪和报告。
整体设备效能（OEE）也随着AI而增加。由于测量机器性能和预测故障的传感器数量不断出现，AI将扩大机会以独立管理生产。
机器人技术是 三个使能技术，并不是什么新鲜事物，但其影响正在增加。在许多地方，机器人正在与人类同样的细胞携手合作，这要感谢提供灵活性和提升能力的新型机器人。在其他行业 - 电子产品就是 个很好的例子 - 在 终用户打开包装盒之前，产品往往不会被人的手触碰。
有人可能会认为这是 个不受欢迎的发展。然而，这个机器人新时代正在帮助抵消继续困扰制造业的技能差距。通过满足需求的两端，对于繁琐或者非常复杂的任务，机器人正在增加更多的价值。此外，在危险的环境中，自动化的车辆和设备 - 只是另 种形式的机器人 - 能够减少伤害，甚至挽救生命。
也许令人惊讶的是，3D打印不会成为制造技术的A 清单。2017年对3D打印很好，随着成本的不断下降和新的支持技术的出现，情况可能会改变。但是到目前为止，3D打印可能仍然局限于产品开发和定制生产，或作为恢复过时的维修零件的手段。
随着 到2018年缓解，许多因素将支持工业技术的持续投资，包括企业现金储备，稳健的消费需求以及允许立即注销大额购买的税法变化。对所有制造商来说， 个很大的警告就是不要盲目地花在技术上。很多时候，公司只是在几个月或几年之后才进行技术采购，而这些“展示”投资实际上是坐在货架上。
为任何技术投资建立强大的商业案例至关重要。制造商需要建立责任制，组装必要的支持技术，并计划改变。 重要的是需要灌输接受，欣赏和利用新体系的文化。技术本身并不会推动变革 - 只会促进变革。没有计划，技术的价值可能会减少到几乎为零。
然而总体而言，2018年具有技术投资回报率的实际潜力。它填补技能差距的能力，随着配套技术的成熟，持续的市场需求以及新颁布的税收优惠，都预示着巨大的进步。有了正确的战略和强有力的贯彻落实，2018年应该是技术以其应有的地位作为工业繁荣新时代催化剂的 年。