古谚语“直到失去，才知道拥有什么”可以在许多方面引起共鸣。它可以让您停下来欣赏您所拥有的，也可以让您更加小心。这一概念在工厂数字化过程中得到了很好的体现，使它们变得“聪明”。
有两个突出的问题可能源于您对已经拥有的设备缺乏足够关注。首先，在新设备上花费大量资金，这可能导致更高的运行成本，进而影响长期预算。其次，对更新现有设备需要什么存在误解，这表明缺乏知识并可能导致对现有设备缺乏信心。
为了避免这些问题，许多制造商采用了两种方法：评估现场已有的东西，以及对员工进行最新技术技能的培训。
大多数设备维护要么是被动的（仅在损坏时进行），要么是预防性的（定期进行，以帮助避免损坏）。这两种做法都被证明是耗时、昂贵且低效的。但是，在现有传统设备上使用数字化预测性维护，结合使用传感器和 AI 机器学习来检测设备何时可能出现故障，是一种更为简便且经济高效的方法。
预测性维护使公司能够预见设备何时需要维护，在许多情况下，这包括对传感器和连网设备的简单改造，将它们连接到云平台，然后可以从该平台对它们进行远程监测。这可能导致短期和长期的巨大节约。某些传感器可以将智能设备连接到任何机器上，这可以为消费者和制造商打开维护之门。在一个远程工作能力至关重要的时代，这比以往任何时候都更加重要。
这仅仅是改进传统设备以提高效率和生产力的一个例子。使工厂智能化的想法不仅仅是安装新的设备，还包括充分利用现有设备。
还有其他方法可以升级或增强现有设备，以最大限度地发挥其效能。
或者，提高现有员工对互联技术的了解可以使他们能够在内部重新评估您的流程，并了解可以在哪里进行升级和管理。就数字化而言，拥有具备最新技能和知识的内部员工是迄今为止最容易被低估的投资。
互联和数字技术已经存在多年，并将继续存在。不应再讨论实施“新技术”，因为它们中的大多数已经成熟。更确切地说，采用和使用已经存在的东西，并使其与您已经拥有的东西协同工作，是智能工厂成功的关键。
制造业采用技术的一些最大障碍是不愿意对技术进行大量资本投资，或者不愿意首先接受它。但是，如果密切关注升级现有设备和将员工技能提升为物联网专家的初始步骤，那么，通过数字化提高效率的其他领域自然可以被识别出来。除了确定最初的业务问题是什么之外，意识到成为一家智能工厂并不一定要进行大量投资变得显而易见，并且随着员工在物联网领域拥有更高水平的知识和技能，那么采用的意愿也会有所增强。