传统的批量出产已经淡出舞台，假如从前企业能够在出产线上加工尺度化的产品，那么今天的客户和消费者则热衷于定制解决方案和配件：3D打印机、合适的机器控制或个性化的零配件。假如客户之后还可以订购，那么即使产品已经开始出产，出产企业仍旧能够为其提供功能更加丰硕的其他附加装备。

单件加工厂家则是另外一种情况，他们已经开始出产单件，是完全个性化的出产，当然他们也必需在国际竞争中立于不败之地，所以需要不断优化加工，枢纽是需要出产力更高、交货时间更短以及更加守时。

为了在克服时间压力的情况下保证工作，价值出产链上的各个环节（如研发、采购和加工）必需更加紧密地联网，其他潜力在于服务：如推出全新的维护服务。

市场研究机构PAC的一份调查显示：德国中等规模加工企业面对的最大挑战是客户的个性化需求以及效率压力，上述两个目标让人进退两难，由于它们相互矛盾。那么单件加工厂家应该如何进行高效的个性化出产？而批量出产厂商又应该如何晋升其在高效出产方面的个性化和灵活性呢？数字化为此提供了工具：所谓的网络物理系统（CPS）是把工厂和信息技术联系在一起，使呆板的出产过程转变为灵活的价值出产网络，目标是实现可自行组织和自我完善的“智能工厂”。

这样的工厂只需要来自中心设备的一个很小输出，但却需要良多本地分布式智能，例如，工件很清晰其接下来将到达哪一出产环节，它们会自己预订输送工具和设备，同时设备会提示很快需要维护。但是“智能工厂”只有在一种条件前提下才能充分挖掘其潜力：即工厂的所有枢纽区域和信息系统联网。T-Systems公司汽车及制造方案咨询部分高级销售副总裁Florian Gruber先容说：“不仅要求横向联网和集成，而且也要求纵向联网和集成。”

价值出产链上的所有环节，如研发、销售、服务以及内部物流和加工都在水平层面上合作。例如：仓库清晰目前的出产计划，一旦出产原料所剩无几便会自动订购耗材进行补给，反之假如缺少出产部件，便可根据需要自动调整预先确定的加工过程并优先选择出产步骤。再好比：质量控制系统记实不平均的焊缝表面，只有将出产和质量检测两方面的数据结合起来分析，才可能发现误差的根源：在这个实例中的首个缺陷泛起前不久，一个新的焊接机器人接手了工作。

在智能工厂中，所有IT系统都会纵向相互交流，而且是双向的。以往系统只采用手动接口或常常泛起间断。在智能工厂，产品生命周期治理（PLM）接入系统中的设计改动会自动进入SAP或其他出产商的企业资源规划系统（ERP）的零件清单，随后进入出产任务中，通过制造执行系统（MES）的接口再次与机器层面（车间）相连，从那里MES也获得了来自传统设备和网络物理系统的反馈，假如它们与出产过程匹配，那么这些变动对所有系统来说都是透明的。

总之，彻底联网会进步出产力并减少错误，这并不希奇，究竟德国企业在这些方面的改善空间还很大。Baker Tilly Roelfs咨询公司的研究结果显示，德国企业的均匀整体设备效率（设备综合效率OEE）仅为60%，这一特性数值是根据整体设备的可支配性、功率以及加工物品的质量计算而来，顶尖企业的OEE可高达85%。

此外，价值出产链和IT系统的联网也带来了知足个性化需求的灵活性，不仅仅是根据客户需求找出出产工件的个性化出产方法，智能工厂甚至能使客户服务水平晋升一个新的台阶：在加工期间还能修改订单，T-Systems公司目前正在同慕尼黑产业大学和DE Software&Control一起测试这一理念，在此过程中，所有出产步骤在空间上都是分离的，工厂通过蓝牙了解什么地方有何种产品，而客户则借助一个APP来了解产品目前的加工进度并传达变化，工厂再相应调整出产。这种端对真个集成进步了自主解决方案的应用和整个系统的灵活性，同时避免犯错和出产间断导致的返工。

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