云行者号外
面对，工业4.0、工业互联网及数字化工厂趋势；目前国内制造业企业，已经开始向中国智造转型升级。
面对，工业4.0市场趋势，传统制造业企业将会面临未来如何转型升级的挑战；使传统制造企业，向现代化智慧制造企业转型升级。
传统制造企业，向智慧制造转型升级，不是简单借用工业4.0模式，就可以轻松转型。
企业转型，将会面临很多问题，如企业设备智能化改造或换代升级，企业智慧生产系统建设；企业工人再培训，吸引新型人才等问题。
最重要的是以上涉及的问题所产生的费用，企业在这方面预算是否充足，对于企业现有生产任务及资金链影响，是否有系统周全的评估。
弘康
从数据安全方面考虑，我个人觉得要考虑及克服的挑战有:
当您考虑是否投资工业 4.0 时，应该思考在您的组织中引入新技术及流程所带来的一些潜在挑战。记住，您并不孤单。以下是大部分业务拥有者对于智能制造的常见挑战：
挑战 1：我们的商业数据和客户资料是否安全？
网络黑客入侵的威胁年复一年地加剧，许多企业都对投资云端技术忧心忡忡，害怕将数据转移至公司防火墙外的地方，会令他们的业务和数据落入不法之徒手上。
挑战 2：我可否取得团队的支持？
答案很简单：可以。实施新技术、应用新业务模型，也许对某些人来说难以接受和适应，但只要在前期清楚釐定期望、阐明投资工业 4.0 技术的目标与优势，并在整个实施过程中对团队保持开放透明的态度，您最终必定可以获得团队的支持。
挑战 3：我们是否有足够的资源和人手来实施及管理这项技术？
当您投资云端技术时，并不需要严重依赖您的 IT 团队来管理及维护系统。反之，服务供应商会为您定期更新及维护系统，使您从中受惠。例如，为免出现以往 ERP 系统带来的后续实施及升级挑战，部分企业已选用云端 ERP 或软件即服务 (SaaS)。如同云端储存一样，云端 ERP 供应商会承担建立及维护基础架构的成本，无需将压力施加到贵公司的 IT 部门身上。云端 ERP 系统拥有 ERP 的所有优势，无需专门的 IT 基础架构或专责员工，让您可以腾出这些资源，应付其他 IT 任务。
挑战 4：我可否知道如何运用数据来制定更明智的决策？
可以的。充分掌握了时代技术，对我们做计划、决策有推波助澜的作用。
挑战与机遇会相伴而行。
区块geek
我们通常讲的制造业指的是利用一定的设备和技术，把制造资源按照一定的市场需求，通过制造的过程转变为人们可以使用的产品的行业。因此在整个流程中其实有几个关键词，设备和技术、一定的市场需求、制造过程，产品。我们现在耳熟能详的工业4.0、中国制造2025、工业互联网等的核心内容都是围绕着这几个关键词来展开的，万变不离其宗。
在市场需求方面，由于技术和工艺的改进，提升了更高的市场需求。比如电池技术的能力提升促进了新能源汽车这个行业的兴起、AI技术这些年对数据处理能力的突破提升了药物研发和基因测序等需求的提升。第二个维度，就是柔性制造的概念。将原来大批量标准化的产品制造逐渐向以需求为基础小批量定制化的方向转化。
这些对制造业企业的管理模式和信息技术支撑造成了挑战。比如管理模式上，原来的思路是工厂一套产线能用多年，一套生产工艺能用多年，一套生产班子能用多年。现在面对敏捷化市场的快速、按需、多样化的生产模式，就必须有能够匹配的管理模式，管理上能够兼顾多个小组同时在应对不同的用户需求，随时根据订单需要，调整合适的库存，甚至在来料入库之前就可以知道这些来料即将用在哪些产品上，将库存标签化。
和管理模式的挑战相匹配的，就是信息技术支撑的挑战。现如今的信息技术变化也层出不穷，大数据、云计算、人工智能、区块链等，对于大多数制造业用户来讲，选择并搭配出适合自己使用的方案是不容易的。兼顾灵活性、高效性、安全性、易用性很难，因此需要企业管理者具有一定的取舍和分辨能力，同时也需要厂商或者第三方的辅助，来共同应对技术选择的挑战。
比如互联网大潮汹涌而来，企业纷纷上云。其实互联网只是途径，只是变革了交付的方式，但并不提供最终的产品，真正的产品还是要靠制造业自身去创造。
制造业是一个不同于互联网的行业，一些核心技术需要长期的研发攻关，需要大批的技术储备。同理，在技术的选择上，制造业也和互联网行业特点不同。互联网行业的一些优势确实值得制造业借鉴，比如从IT需求的提出到交付的周期短，单个应用的开发时间短等，这些特点可以通过云环境，敏捷交付等手段来改善。但制造业用户也不能盲目跟风，最终还是要选择能以合适的方式解决自己问题的好方案，目标还是解决问题。
互联网行业特点是变化非常快，因而程序员、测试人员众多，可以支持每天流程的成百上千个变更，每天出现问题以及解决问题是必然的。但制造业，是没有这样的需求场景的，不需要这个频次的变化。而且几乎不允许出问题，一旦出问题导致产线停产对企业会造成非常大的影响。因此在这个行业里追求稳定、高可用的需求要优先于敏捷性的需求。
互联网驱动的分布式架构成为潮流，但现实情况看，分布式架构并非那么完美，在业务对交易响应时效较高、交易密度较大、数据一致性要求很高的场景，分布式不是一个很好的选择，用户在这种场景下仍然会倾向于传统的集中式的架构环境。而制造业的用户场景，很多是在这个范畴之内的。
浪潮商用机器在帮助制造业企业进行专项方面进行了诸多探索，公司有众多拥有十几二十年经验的资深专家，可以协助用户从需求阶段就做好定性和定量的评估。众多制造业企业都选择了POWER的解决产品和解决方案。
通过和用户的深入沟通，浪潮商用机器可以将客户各种需求匹配到解决方案当中。公司提供从基础架构规划、研发到信息架构高可用性、再到容灾，云计算、AI等多层面的解决方案，这些解决方案的匹配能够最大限度的贴合用户需求。
特别是POWER服务器兼顾传统优势又加入了创新能力。众所周知，POWER服务器的不断更新及周边的解决方案，在中国各大企业稳定运行已经有超过20年的时间了。在这20多年的时间里，沉淀下来很多优秀的资产和最佳实践。以POWER为代表的集中式架构在资源利用率、性能表现和总拥有成本方面表现出色。从保护用户投资和使用一贯性的角度看，POWER是一个很有优势的选择。同时，POWER平台也引入了重要的快速创新能力。比如创新云平台和AI就是两个典型的例子。
创新云平台采用较新的OpenPower＋Docker/Openshift等容器云的解决方案充分利用了OpenPower的高性能和云优势的结合，能够整合相当于X86服务器2-4倍的负载到一台服务器上，大大节省了云硬件的整体数量，这对于工业云平台的建设绝对是个福音。
在AI方面，浪潮商用机器推出了PowerAI的解决方案，其从产品上整合了基于CPU/GPU的硬件平台、深度学习框架和增强的工具集等多个层面的支持，并能够提供实施服务，全面满足用户新上AI环境方方面面的需求。方案的核心能力优化了数据、算法及算力的功能和易用性，能够帮助制造业的用户在图像识别、产线良品检测、视频分析等场景中逐步引入AI的辅助，更好地促进生产管理。
浪潮商用机器的行业方法论和最佳实践的积累在行业内部都是非常领先的。举例来说，浪潮商用机器从过往的行业经验中总结出了一套协助用户计算TCO（总体拥有成本）的无形资产，可以系统地帮助用户评估一个项目周期（比如五年）内考虑采购、维保、折旧、集中和分布式的差异、电力机房利用率等多个因素后的总体成本，且这些数据都是定量且直观的。避免了用户前期采购廉价的服务器，看似省钱，但后期无底洞似的投入巨大类似这样的情况。这种专业性的分析能力是IPS团队的经验积累，从实际的效果看也是客户非常感兴趣的内容。曾经在一个用户的整合项目中通过这种TCO的分析，帮用户节省了潜在的30%以上的投入。
在制造业用户快速建设自己信息化的进程中，我们还看到了不少的对原有ERP系统和数据仓库系统的升级需求，以满足企业快速处理数据、建模和对生产进行预测分析的需要。面对这些新型的业务需要，浪潮商用机器和SAP合作一起推出了HANA on Power的解决方案。这种基于内存数据库的解决方案，能够整合用户已有的交易和分析型的数据库，把对业务的响应速度提升几个数量级，使过往需要很长时间的分析报表以分钟级展现在用户面前，大大提升了用户的使用体验。
浪潮商用机器不仅提供解决方案，同时公司还有强大的实施和技术支持团队，可以保障解决方案的顺利落地。重要的方案交付团队是浪潮商用机器的另一个重要优势。这个团队一直是服务于高端的企业用户，具有企业级的交付思维和交付能力，也积累了很多的无形资产，这些都是保障项目顺利进行的重要环节。
