工业物联网（IIoT），即互联工厂，正在制造业不同的领域中广为应用，仅举几个例子，从医疗保健、航空航天到交通运输和能源领域都在部署工业物联网。在过去的五年里，基于工业物联网和人工智能的技术已经成为这些公司保持竞争力和成功的绝对必要条件。
复合材料零件制造特有的挑战（如原材料有限的保质期和严格的质量要求）突出了基于工业物联网技术的潜在好处。随着制造商对生产弹性、灵活性和盈利能力的要求不断提高，以及由新冠疫情导致的生产中断，进一步加速了制造业的数字化转型。这一切都始于提高生产车间的可视性，也为优化、灵活的生产操作奠定了基础。
目前，太多的复合材料零件制造商都在“盲目”生产。他们的核心系统几乎不支持复合材料零件制造特有的需求。大多数人甚至不能随时回答“我要的东西在哪里？”。这意味着管理昂贵的复合材料和部件的过程几乎完全是人工完成的，从而导致了大量的人工和材料浪费以及可能出现更多返工。
事实上，大多数复合材料零件制造商对他们的生产车间缺乏实时可见性。生产车间的员工和主管并不总是能意识到问题的发生，更不用说预测可能发生的问题。这将导致生产延迟、生产周期延长，因为工厂经理必须亲自到车间才能发现问题，从而才能采取预防措施。
此外，时刻准备好审核的可能性，意味着制造商必须能够显示每个组件的数字线程（“谱系”）。目前，这通常是基于书面记录手工完成的。然而，数字线程的实现可以自动记录制造过程的每个步骤，提供从原材料到最终产品的完整可追溯性。
我们一直听说，一个中型制造商每年的浪费高达数百甚至数百万美元。
使用复合材料的制造商更需要自省的是，“目前我的数字解决方案有多有效？”
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例如，ERP系统能够收集信息并管理数据流；然而，他们把问题留给用户去解决和做决策。由于缺乏时间、数据或人类理解大量数据的能力，这些决策往往会受到固有的限制。
在Plataine，我们一次又一次地看到同样的问题——复合材料零件制造商完全靠人工跟踪材料的保质期，保留纸质化手工记录，以便在审核时可追溯。不可避免的是，缺乏数字化技术，就无法应用所需的分析来理解它、优化流程或实现所需的操作灵活性。即使是客户使用市场上最先进的ERP产品，情况也是如此，因为它并非为解决这些行业特定的制造问题而设计的。
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在复合材料制造领域实施数字化转型时，需要考虑两个关键步骤
- 第一步：掌握控制权和可见性
- 第二步：实时地做出情境感知的、数据驱动的优化决策
第一步：掌握控制权和可见性
在整个生产过程中，资产从原始资产中继承信息；组件从工具包中继承数据；套件从材料中继承数据。此外，为了实现全面控制和可见性，对工具和站点进行跟踪，随着时间的推移会产生大量的数据点。只是能够访问这些数据是远远不够的，分析能力和人工智能算法也需要分析数据，并提供明智的见解和建议。从而提供实时、准确的信息，为套件和料卷进出冷库提供了更好的控制和可视性。
移动平台（如平板电脑和智能手机）和可穿戴设备取代了纸质表单、条形码扫描仪，并支持实时报告、协作和即时行动。
第二步：实时地做出情境感知的、数据驱动的优化决策
为了利用工业物联网，人们必须对数据进行分析并做出优化的决策。虽然目前的实践依赖于使用松散集成系统的独立团队的串行决策，但工业物联网带来了在生产车间实践整体方法的机会。一个完全集成的整体生产优化系统是连接工程设计和生产制造之间的桥梁，并在生产车间进行完整的材料和资产跟踪，从而创建一个真正的、实时的整体优化决策框架。自动化数字助手可以利用这些信息发送自动警报，帮助生产人员实时地做出更优的决策。
可以采用整体分析从而根据情境做出的决策。基于人工智能的算法是“智能选材”背后的大脑：根据有效期，剩余暴露时间（ETL）或尺寸选择使用哪种材料。此外，工作指令是根据工具的可用性触发的，优化的下料计划是根据数据创建的，同时考虑生产车间的实际可用性和工具维护计划。在生产车间发生意外变化的情况下，可以实时、快速、优化地调整下料计划。
新冠疫情（COVID-19）只是加速了制造商采用数字化的既有趋势，尽管疫情已导致许多企业加快其自动化计划，主要是为了短期利益（例如，在要求保持社交距离的情况下，能够以更少的员工经营工厂）；这一自动化影响将会更加深远。这是因为，一旦市场领先的制造商采用了工业物联网，其效率的提高将令其永远保持领先地位。
