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新冠疫情的爆发向全世界的企业和政府揭示了数字化转型对的重要性。工厂由于受到封锁的影响，日常操作受到影响，从而降低了生产效率。如今，安全性，集成性，可见性，控制性和兼容性，这些因素比以往任何时候都更能带来最佳的业务连续性和未来的成功。因此在疫情之后，企业和政府将会着力于发展智能制造，尤其是在以下几个方面：
1.采用工业物联网
工业物联网（IIoT）是通过互联的传感器或控制器、仪表以及其他设备和电脑的工业应用程序以网络相连所成的系统。系统将所有的生产、软件、机器以及人员的数字化资讯互连，让供应商及制造商面对标准的变化，可以快速的应变。企业可以采用工业物联网系统，通过离散制造，运输和过程制造来提供先进的生产设施。工业物联网具有实时性、自动化、嵌入式、安全性、和信息互通互联性等特点。
2.机器学习（ML）和人工智能（AI）
机器学习（ML）和人工智能（AI）工具将被越来越多地采用，以提供更安全的工作环境，并改善供应链的速度，便利性和生产率。 AI和ML正在成为用于数据分析的重要工具，这些技术将把智能制造带入一个新的阶段。
3.边缘计算的发展
边缘计算将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点，移往网络逻辑上的边缘节点来处理。边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端设备，因此可以加快资料的处理与发送速度，减少延迟。与之相对应得是云计算，共享的软硬件资源和信息按需求提供给计算机各种终端和其他设备，使用服务商提供的电脑基建作计算和资源。
边缘计算将会快速发展，并在制造业中用以存储和分析数据，在物联网中，由于云计算集中化的特点，对于需要快速传输大量数据的情况下，这可能既缓慢又昂贵。边缘计算具有低时延、高带宽、高可靠、海量连接、 异构汇聚和本地安全隐私保护等特点，可以在传送数据的同时，从设备对信息进行处理和传递，并在实时情况下提供安全，快速的响应。边缘计算提供了基于条件下的监控，可以访问机器，系统和流程中的数据。因此边缘计算有利于降低物联网的延迟和能耗，使之更加智能化。
不过安装和维护自动化系统需要初始资金，并且与自动化过程相关的技术问题预计将限制市场增长。疫情依旧会在一段时间内压制智能制造的发展。