冠疫情已为全球经济带来前所未有的压力，这意味着保持供应链敏捷性和生产操作高效性变得非常重要ă智能制造系统DŽ包括工业物联网Dž将在未来数月乃至数年发挥巨大作用，帮助企业利用数字足迹管理劳动/旷工风险Ă生产调度复杂性和上下游供应链风险ă在向其他运营地点推广智能工厂解决方案的过程中，制造商可以根据工厂之间不断变化的供需驱动因素调整生产流程和产品结构ă智能工厂网络可以提高生产效率和营业收入，从而增加企业竞争力，这种竞争力在未来严峻的经济环境中至关重要。
3在数字化供应网络中实施智能工厂解决方案可能收效显著，企业通常从小处着手进行价值验证，并在解决方案初见成效后将其迅速推广至整个工厂网络ă小处着手是久经考验的成功之道，但是许多企业会因过于关注细微之处而面临风险，从而导致将初步解决方案推广到其他工厂变得极具困难，毕竟每家工厂的操作流程Ă文化Ă技术以及衡量价值创造和成功的关键绩效指标DŽKPIDž各不相同ă大多数情况下，
企业最终会在内部实施多个智能工厂解决方案DŽ我们称之为Đ随机数字行为đDž，而这将导致解决方案的价值创造受到限制ă4企业如何从单一智能工厂解决方案转变为兼顾工厂本地特征的企业整体解决方案DŽ我们称之为Đ智能网络đDžǛ换而言之，企业如何在最大程度减少干扰和降低总体拥有成本的情况下，实现全球推广Ă本地执行Ǜ我们将在本文讨论：•推广解决方案需要面临的挑战•推广解决方案和应对相关挑战的流程和技术•推广解决方案需要考量的因素。在整个网络中推广智能工厂解决方案DŽ包括物联网技术Dž通常面临诸多挑战，
主要包括：7 •业务模๕֡ࢅፕ战ă工厂的本地流程或因生产操作和产品结构而异，因此业务团队在整个网络中推广解决方案可能难度较大ă此外，不同部门或运营地点对于业务价值的衡量方式各不相同DŽ例如不同工厂和运营地点对于设备综合效率的计算方法各不相同Dž，
或将导致全球推广并不适合本地执行ă最为重要的是，流程Ă文化和价值衡量标准各异可能会为建立统一架构带来挑战ă该架构涉及诸多利益相关方DŽ包括企业和工厂领导层Ă持续改进团队Ă工厂IT团队Ă工厂操作团队和质量控制团队等Dž，并应获得企业和工厂的联合支持ă8
•技术战ă不同工厂和运营地点的现有技术基础设施DŽ包括生产设备ĂIT网络ĂOT基础设施Ă安全协议Ă数据模型和架构等Dž各不相同并且可能已经超出使用寿命ă若从单点解决方案入手，技术团队通常无法预测该解决方案在更大范围内进行推广时的普适性，由此可能会带来无谓的构建和拆解工作战人才挑战不仅涉及网络内的业务和技术差异，
而且包括推广解决方案时需要考量的工作职责Ă技能要求与企业文化ă此外，虽然解决方案通常会在获得领导层大力支持的工厂进行试点，但是由于领导层可能无法适应全新工作方式并对可能影响日常运营和提高工厂可见性的因素持有怀疑态度，因此推广工作仍需与领导层进行商议。
管理战ă管理和使用一家智能工厂的海量数据通常较为棘手，管理多家工厂的数据更是难上加难ă由于美国制造设备的平均使用寿命超过20年，因此目前最大的挑战在于遗留设备数据可用性不足ă9许多工程师通常会将30%到70%的时间用于从遗留系统中收集信息并手动复制到电子表格中ă10此外，优化数据收集Ă存储Ă管理Ă保护和治理流程以及利用数据改进工厂操作Ă提高生产率和净利润方面同样存在挑战。
