制造业的数字化转型在许多企业中已取得显著进展

车间层面的可见性。利用通信渠道让外部客户与生产团队沟通交流，方便咨询问题、查看订单并为数字化员工赋能。

更强大的边缘计算能力。利用工业物联网 （IIoT）资产内嵌的机器学习技术分析传感器的实时环境读数并进行相应调整。

微学习。按需提供基于任务的代码片段，帮助数字化员工完成工作。

生产线上的增强现实（AR）。向生产员工展示数字孪生的实际数据。

制造执行系统（MES）与制造运营管理（MOM） 系统的数字孪生。在虚拟和现实世界之间进行双向传输，持续不断改进生产流程。

销售点（POS）数据。将销售点数据直接提供给制造部门，以便更新生产计划。

POS数据和消费者信心数据。采集这两种数据供数字孪生参考使用，用于评估修改建议。

基于增强现实（AR）和虚拟现实（VR）的说明。以此方式缩短培训和技能提升时间。

培训时长的微学分认定。可用于社区大学和获取职业能力证书。

零件模型。在数字孪生中对其不断更新，以反映IIoT的现场数据。

面向外包合作伙伴的制造说明。在制造模型、制造说明和制造规定中纳入职业道德规范与可持续采购准则。

供应商部件质保。沿着供应链标注包括一级外包供应商的分包商在内的每个采购点，形成采购地图，以便在质检时准确核查职业道德规范与可持续标准的合规情况。

基于增材制造的微生产单元。将微生产单元置于人口密集区域的微型订单履行仓库内，完成到门/次日交付，实现按需生产并减少日常成本高昂的库存运输成本。

邀请客户参观数字化制造工厂“范例”。邀请客户体验产品的数字化定制并观看其制造过程。

自动化的“即时通知”应用。使用这些应用向包装、物流和客户经理等下游职能部门发送生产延迟通知。

机器学习。在具备内存内计算能力的应用中使用机器学习技术，实现“即时的人工智能”。

去中心化智能。模仿人类自主神经系统，使个体生产资源拥有更多可自主发展的智能。

可为自身带来收益的慷慨举措。与规模较小、技术能力较弱的合作伙伴共享仿真和机器学习等高级应用，进一步推动全生态系统范围的数字化转型。

MxD等（制造 x 数字化）科研机构。与之创建沙盒环境，并将其作为数字化制造知识与专业能力的学习中心。

数字化协作平台。约束“异常”应用，将其整合到统一的框架下，实现制造业的数字化转型。