云被认为是关键的技术进步之一吗数字转换．然而，对许多制造商来说，这是一种工业物联网(IIoT)而且大数据/预测分析主导了关于制造业将如何转型的讨论。
当然，云计算是讨论的一部分，但通常它与大数据讨论有关，并支持大数据讨论。云也被广泛接受为前台平台的替代方案，许多制造商和资产密集型行业已经转移了他们的销售团队/CRM，有时还转移了他们的销售团队ERP/像她们部署到云端。2016年，大多数主要的ERP供应商报告说，对于新安装的云部署在安装数量的三分之一到二分之一之间。同样，仅提供云服务的提供商在2016年也呈现持续增长。
LNS自己的客户群似乎也在跟随市场的步伐，特别是当一些公司希望在亚洲开展新的业务，取代缺乏可扩展性的老化系统，或者希望在IT投资有限的情况下开设新设施时。在所有这些情况下，基于云的选项更可取，只有不到一半的受访者(49%)表示某些SaaS模式是他们首选的部署模式。这就引出了一个问题:2017年，云计算还会对制造业产生哪些影响?2017年，云计算将在五个方面改变制造业格局。
1 -云和添加剂结合，优步化制造的各个方面
在这种情况下，云计算更像是一种使能技术，而不是特定解决方案的固有部分。LNS预计，2017年将出现多种服务产品，将增材制造工具(最显著的是3D打印机)的所有者与寻求低批量生产组件的公司连接起来。电子商务中心和数字化设计数据的工程工具将驻留在云端。交付能力将从类似于机械车间的小商店到由主要物流供应商主办的大型服务局运营联合包裹．
在当地市场按需打印原型和备件的能力将改变公司采购小批量零件的方式。虽然我们不会看到很多人把制造业用优步化，但这将标志着制造业一个高度颠覆性时期的开始。
2 -云中的MES进入主流
2016年市场经济地位市场看到42个问只有纯云才能进入市场经济地位12月，SAP宣布在Hana Cloud中交付MES。除此之外，只有云的ERP和EAM提供商，如Plex和fix(以前的维护助理)，在他们的产品中一直有MES(或运营管理)的元素。自动化供应商级MES供应商，如GE、西门子和施耐德电气推出了他们的云平台方法，并宣布能够在云端和内部运行各自的MES解决方案，或者打算在不久的将来拥有云MES解决方案。
MES必须托管在制造工厂的服务器上的想法正在变成passé，在任何具有合理连接的区域。虽然我们不期望MES中的云渗透水平达到ERP中所看到的水平，但在2017年，至少有20%的获得MES的公司会认真评估云产品。
3 -配置工具利用云连接
随着具有工业物联网功能的设备在2017年激增，管理它们的工具将变得越来越重要。正如在过去的40年里，我们看到编程工具在个人电脑和平板电脑上从专有硬件发展到软件，我们现在将看到专有的单一供应商编程和配置的需求将消失，这要归功于云技术。虽然设备上配置应用程序是可能的，但熟练程序员的稀缺和更复杂系统的开发迫使远程访问。LNS希望看到更多的应用，比如施耐德电气随着新的支持工业物联网的设备不断进入市场，预计这些都将利用云来实现快速发展。
随着西门子等主要自动化厂商承诺拥有相同的第三方、内部api和GE Digital Foundry等工具，使配置更加开放和透明，云连接将使工业物联网可配置性成为2017年的热门领域。
4 -基于云的供应链可见性重新定义了关系
提高整个供应链可视性的障碍之一是缺乏在制品(WIP)的实时数据，无论是原材料、工厂中处于不同制造状态的货物，还是整个供应链中可访问的从最终包装到交付的运输货物。工业物联网使更多的信息可用，但要使其有用，仍然需要将数据转换为信息，然后共享。这就是云技术将发挥关键作用的地方。
与配置情况一样，从数量不断增加的支持IIoT的传感器访问和解释信息的能力是云解决方案的理想环境。118金博宝app2016年，我们看到了许多试点项目，特别是在工厂产品领域，在基于云的环境中共享的工业物联网数据提高了供应链的可见性，从而提高了客户服务。118金博宝app根据LNS对工业物联网调查的反馈，我们认为这是2017年的重点领域，并期望看到更多的案例研究，其中工业物联网数据和云计算的结合改变了供应链的交互方式。
云技术，特别是基于全球平台的云技术，使实时可见性变得切实可行、可负担且可访问。2017年，利用云计算的供应链将超越那些依赖点对点串行通信的供应链。供应链中所有贸易伙伴的“即时”可见性将释放出以前不可能实现的新的商业模式和竞争性合作伙伴关系。
5 -云中的大数据和分析变得高度可访问
在过去的两年里，LNS已经关于APM、工业物联网和大数据与预测分析之间的关系，他撰写了大量博文因为在建立工业物联网价值时，它是“唾手可得的果实”。我们现在看到的是资产绩效管理(APM)几乎所有推动预测分析解决方案的新进入者都选择云交付其功能。来自利基市场Predikto像IT平台玩家一样Splunk云交付为APM预测分析奠定了基调。即使是那些扎根于APM分析内部交付的公司，现在也都提供了云计算解决方案。
APM Analytics的真正价值在于能够指数级扩展连接设备的宇宙，允许机器学习算法生成更好的行为模型。云计算还将降低成本，因为机器学习方法将为许多客户提供足够好的解决方案，至少在风险不高的地方。LNS正在制作一本关于使用基于云的分析和其他特殊APM工具进行“游击APM”的电子书，将于2017年第一季度出版。在APM用例的基础上，我们希望看到基于云的大数据支持的预测分析将影响质量的其他领域，EHS，以及运作效率。
