在20世紀80年代以前，企業的運營僅依靠部門間的備忘錄，這導致了部門間的溝通不暢，協作效率低。在20世紀90年代到21世紀初，企業變得更全球化，研發中心與制造、采購等分布在不同的大洲，一些跨國企業隨之崛起，他們面臨著越來越高的協作要求和任務。軟件解決方案提供商意識到有效協作將促使下一波增長，因此致力于為企業解決溝通信息的效率問題。但整個企業層面的無縫協作，現在還沒有真正實現。

　　在一個可視化的環境下，施行ERP、流程優化、協作管理等解決方案時，從各個節點收集來的數據將會儲存在云端，這時在云端的商業分析引擎或工具，就能給客戶提供戰略協作和商業洞見，這會顯著降低企業運作成本。

　　物聯網

　　物聯網與企業的不同地區、不同部門的系統或人員相連，將感應裝置收集到的可識別信息，傳輸于強大的網絡基礎設施，使得這些信息對實際操作具有指導意義。物聯網通過最優的資源利用及供應鏈的可視化，能夠使得企業良好的控制成本。

　　全球知名企業增長咨詢公司弗若斯特沙利文認為，物聯網將得企業在下面六個方面受益：

　?。?）企業層面的可追溯性：

　　通過安裝感應器和無線射頻識別技術（RFID），企業能夠從供應商那里開始追蹤零部件，這為企業提供了前所未有的供應鏈的掌控。

　?。?）維護方面：

　　隨著可感應的技術的發展，具有獲得位置信息能力的感應技術逐漸獲得了客戶的認可，特別是在那些需要采用預見性維護手段（predictive maintenance）的加工行業。

　?。?）數據驅動的決策分析：

　　隨著分散在供應鏈的傳感器搜集到的超大量數據匯集在一起，大數據及分析工具才隨之出現。

　　（4）流程優化：

　　數據驅動的實時可視化讓企業根據現有的傳感器驅動的數據來避免停工期

　?。?）資源利用率：

　　增強型信息能夠提高諸如損耗、訂單過多和存貨積壓等的可視化程度。

　?。?）供應鏈自動化：

　　全球工廠的的自動化導致了企業間流程的標準化。這種自動化是通過雙向作用的傳感器來實現的，這種傳感器能夠向公司總部傳遞大量信息。

　　大數據和“云”

　　大數據時代已經來臨，通過分析超大量數據的諸如量、多樣性及變化等方面的維度，以獲得與之前不同的商業洞見，更好輔助企業的運營。這些數據包括不同層面的非結構化的數據和日志文件，通過一個與數據倉庫連接的平臺，來被分析引擎處理。處理的手段包括預測、監控及分析等數據挖掘算法。

　　而“云”則包含大量相互連接的計算機設備，由于有捆綁的服務器，這些設備具有巨大的處理和存儲能力。這些設備還能夠在云端存儲，同時保持高性能計算。

　　“云”對智能工廠的重要性主要體現在可以按需提供計算能力，節省企業成本而同時又能存儲比個人電腦更多的數據。另外IT人員也不需要擔心更新軟件的問題了，因為一切都是自動化的。雇員無論在什么地方都能夠獲得存儲在“云”上的數據，而不一定非要到公司的電腦上。

　　基于成本的優化、對供應鏈的實時跟蹤等，都會使得終端用戶傾向于使用低成本的云服務。

　　對于下游行業的機會

　　對于智能工廠來說，未來的行業的機會在于大數據、可視化和云等。油氣上游、醫藥、采礦和電力，是值得投資且預計可獲回報的行業。

　　油氣行業能夠很好利用云計算來處理地球物理數據，數據分析工具，優化工作流程，通過云端獲取實時的數據并及時響應。此外還能降低運營成本，提供資產利用率

　　對電力行業而言，按需供給，基于云端的分析和優化，將是增長的機會。其中風能和電能是正在高速增長的市場。