麥肯錫全球研究院最新預測，到2025年智慧工廠帶來的經濟影響價值將達每年1.2萬億美元至3.7萬億美元。埃森哲聯合Frontier Economics預估了智慧工廠和工業物聯網對中國12個產業的累計GDP影響。在中國當前政策和投資趨勢的助推下，未來15年，僅在制造業，智慧工廠和工業物聯網就可創造1960億美元的累計GDP增長;如果進一步擴大物聯網的影響，各行業還將創造出更大價值。以制造業為例，物聯網創造的經濟價值將從1960億美元躍升至7360億美元，增加276%。
技術革新與全新挑戰
智慧工廠代表了高度互聯和智能化的數字時代，工廠的智能化通過互聯互通、數字化、大數據、智能裝備與智能供應鏈五大關鍵領域得以體現。典型智慧工廠包括：生產設備互聯、物品識別定位、能耗自動檢測、設備狀態監測、產品遠程運維、配件產品追溯、生產業績考核以及工廠環境監測等目前存在的實際應用。
目前智慧工廠相比于傳統工業制造具有幾個明顯的技術革新。智能的感知控制：通過利用智能感知技術隨時隨地對工業數據進行采集;全面的互聯互通：通過多種通信技術標準，將采集到的數據實時準確地傳遞出去;深度的數據應用：利用云計算、大數據等相關技術，對數據進行建模、分析和優化，實現對海量數據的充分挖掘和利用;創新的服務模式：利用信息管理、智能終端和平臺等技術，實現傳統工業智能化改造，提升產業價值、優化服務資源和激發產業創新。
在這些技術革新的基礎上，智慧工廠將會面對六大技術發展趨勢，即終端智能化，連接泛在化，計算邊緣化，網絡扁平化以及服務平臺化和安全提升化。由此帶來的管理變革包括設備聯接日趨多元化，數據處理向邊緣端傾斜以及企業戰略由產業個體向生態系統轉型，企業運營由設備和資產向產品和客戶轉移。
技術和趨勢的變革帶來了全新的挑戰，比如缺乏統一的技術標準，行業規范化有待加強;再比如中國企業普遍工業信息化程度低，應用推廣有待提速，以及企業發展不均衡，成功模式較難復制等。
特別的數據所有權懸而未決，數據安全問題亟待解決。因此，從國家和企業層面上來說，面對這些挑戰，整體的工業物聯網布局標準化任務需要分階段實施，網絡互聯互通和數據異構集成等基本技術問題需要解決，包括規范資源數據的標準化封裝，構建良好的應用創新生態環境。此外，還要構建工業物聯網的安全環境，預防控制安全問題。
面臨問題及技術實現
作為未來工業發展的必然趨勢，面對諸多技術挑戰，智慧工廠需要解決多個方面的問題。智慧工廠首當其沖面臨要解決的問題就是智能的感知控制，通過隨時隨地進行工業數據的采集來獲取最關鍵的工業數據。在技術實現方面，通過各種感知控制技術可以解決實際問題，這就涉及包括傳感器、設備識別、工業控制等多方面的技術。
第二個需要解決的問題是全面的互聯互通，如何將采集到的數據實時準確的傳遞出去，并保證信號傳輸的安全可靠以及兼容不同設備是非常重要的技術挑戰。應對這個問題需要的技術包括工業以太網、短距離無線通信和低功耗的工業廣域網等技術和相關解決方案。有了數據獲取和數據傳輸，智慧工廠的智能化核心體現來自于對數據的深度應用。利用云計算、大數據等相關技術，對數據進行建模、分析和優化，實現對海量數據的充分挖掘和利用。這方面涉及的數據處理技術除了我們熟知的云計算等算法和設備服務之外，還包括數據清洗、數據分析、數據建模以及數據存儲等。
最后，智慧工廠面臨的最特別的挑戰將是服務模式的創新，融合信息管理、智能終端和平臺等技術，實現傳統工業的智能化改造。這方面涉及很多技術之外的服務模式創新，而其中最特別的一點是安全管理技術，特別是加密認證、防火墻和入侵檢測等技術環節，保障智慧工廠的全面安全性。通過連接網絡，客戶可以從工廠內部和外部監控機械的運行狀態、交換數據、更改生產指令和重新編寫MCU存儲程序來更新設備的設置。這就要求系統制造商需要提供一個更安全、更可靠、更友善人機界面且可重復編程的集成解決方案。
伴隨著第四次工業革命的浪潮，新一代信息技術將給傳統制造業帶來深刻的影響。從德國倡導的"工業4.0"到智能制造以及最新的工業物聯網，制造業的轉型升級已成不可逆轉的大趨勢。勞動力成本上升、原材料價格上升迫使工廠必須采用更高效的自動化解決方案。另一方面，面對消費者的個性化需求的增長，工廠需要建立起快速響應多樣化需求的機制。智慧工廠的建立是個龐大的系統化工程，廣大的開發者將是參與這個龐大系統工程中某個部分開發的重要創造者。
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