自适应数字化工厂与基于数据分析的持续优化，能够创造更大的价值。由于工厂的信息有多种来源，如供应商、制造单元、智能装备、产品、产线操作工人、消费者，以及持续运行的系统。此时就需要一个系统将这些信息进行有机整合，并对上述来源的数据进行分析，基于分析进行预测与自主学习。

图1：自适应数字工厂的资产管理

信息来源：PEGA报告

正如前文所述，一个集成、协调的，能够通过自反馈实现“资产”优化的执行系统，可以使得自适应数字化工厂成为可能的平台。而这些“资产”包括流程判断、预测和自主学习或机器学习模型，也包括来自系统记录的数据。

然而，许多问题需要解决，以确保这样的系统得以实现。

1.数字化工厂的安全问题

自适应数字化工厂在生产车间建立最优连接以及与供应商、物、资产的外部连接。自适应过程发挥了模型与资产不断改善的优势，但是这需要认真考虑连接的隐私与安全问题。

首先是安全威胁问题。在任何网络中，安全漏洞都是常见且必须要给予重视的问题。黑客尤其热衷于窃取信息，侵入环境添加恶意软件来控制网络。在大数据、物联网广泛应用的未来工厂中，每个人都必须警惕上述以及传统威胁对自适应数字工厂所产生的影响。

黑客案例

◇ 黑客旨在远程控制联网设备——要么是生产车间的机器，要么是制造的联网产品；

◇ 黑客接近并操纵消费者敏感或私人数据，对决策、业务流程或动态案例进行恶意操纵；

◇ 黑客在敏感数据中植入恶意错误。机器学习和自适应预测模型依靠正确的数据进行积极真实的预测。事实上，任何引入模型的恶意数据都将产生错误预测，潜在的消极甚至危险的后果。

毫无疑问，在大数据、物联网广泛应用的未来工厂中，安全需要规划在首要位置。考虑到自适应数字化工厂的执行，我们必须强调所有阶段的隐私与安全问题——从底层的边缘设备到与联网产品相互作用的消费者。

下面的每个过程需要认真考虑安全问题：

☆ 边缘设备：在生产车间的联网产品与智能机器需要能够保护来自未授权的访问。

☆ 生产车间：我们必须解决日益增长的自动控制器和自适应数字化工厂系统间的缺陷之间的矛盾。随着可操作机器人、信息技术和企业应用程序的连接，潜在的隐私与安全违规行为将增加。

☆ 云数据和控制中心：自适应数字化工厂越来越依靠云端存储产品与传感器数据，也越来越依靠各种用于联网产品的控制元件。各种云端安全标准以及从公共云平台到混合云平台、私人云平台的防护确实存在，这些标准与防护应该被评估。

☆ 大数据：我们必须着重关注贯穿产品整个生命周期的隐私与安全数据。个人数据实体和综合数据的授权访问、身份验证以及自动风险消减的政策必须同时颁布。

☆ 远程控制：制造商或服务商通过软件自动更新与维护控制来远程控制联网产品。不论什么情况下，未授权访问的检查必须嵌入到联网产品的远程相互作用中。

2.主数据和主策略管理

组成自适应数字化工厂的产品、部件和供应商可能遭遇糟糕的数据质量和不一致性，这可能导致缺陷甚至风险的决定。在现代制造业中，主数据管理至关重要。但并不是所有的主数据管理方法都能有效地保证一致性。

有两种主要的主数据管理方式：

一种是自下而上的IT方法。通常，组织试图通过“大爆炸”主数据项目、工具，甚至是优秀的MDM中心来解决MDM问题。技术和数据的一致性是令人敬畏且重要的，包括数据清除、处理丢失数据、数据一致性、数据提取转换加载和数据集成。

还有一种是，自上而下的数字化业务转型方法。这是一个更加优化的方法。就是把主数据管理当做连续改善举措中的一部分。特别地，可以通过端到端动态案例管理方案连接、触及并操作主数据。这种自上而下的方法优先考虑转型项目而非主数据管理改进，并寻求业务价值与风险之间的平衡。

在自适应数字化工厂中，主数据问题的解决方案被“远大构想而从小事起步”的思想驱使。获得快速成功，构建或获取必须的主数据，然后扩展额外的包含主数据管理的转换方法。

该方法的核心是网络通信层，该层包裹着旧系统，同时使旧系统现代化，通过快速迭代提供自适应案例管理的解决方案，该方案对数字化业务转型至关重要。

3.设备导向的保障

一切过程都要实现互联设备的端到端保障。更具体地讲，需要处理端到端的过程包含物、原始设备制造商、服务技术、潜在供应商、消费者、当然，还有分销商或经销商。

自适应数字化工厂，可以使得制造业主们将获得以下能力：

☆ 物联网诊断：万物将有一个随行CPU和执行器或将能够连接到一个设备上。

☆ 运行设备软件的自动更新：已制造设备（要么是边缘设备，要么是网关）通常有复杂的软件，该软件能通过制造商远程更新。

☆ 从边缘设备自动感知和测量数据：制造商拥有从设备收集数据或提取数据进行特定测量和分析的能力。

☆ 对于维护的自动控制：设备能够被远程控制或通过决策软件控制。

☆ 物联网供应链和零件退货：必须取代缺陷设备的边缘设备能在供应链的任何环节被监控。在这个方案中，一个必须被取代的缺陷器件能被监控以证实该器件退回至供应商或原始制造商。

☆ 物联网修复或零件验证：一旦维修或替换完成，制造商会证实该次维修和对制造业管理政策和程序的承诺。