信息技术在过去20年的改变几乎比其他任何领域都要更彻底。特别是在互联网与移动通讯技术的联系方面，信息技术以极快的速度渗透在现代工厂的方方面面。
　　只有信息技术的广泛应用，互联网生产设施、工厂、机器才能穿过不同的地点，不同的供应链和不同的国家。不仅如此，信息技术在促进生产力方面比自动化技术要强得多。
　　亨利·福特有一句名言说："虽然福特车Model T是黑色的，但用户将会买到任何他/她喜欢的颜色。"然而，在1924年的德国，一个潜在的购买者在商场寻找双座车只能从两个汽车制造商手中的产品选择两种颜色，浅绿色、或黄色。
　　在今天，我们买一辆车看似有很多选择，从风格、载客量、颜色、装饰、发动机的大小、内饰、设备等多方面考虑。品种是如此的巨大以至于有统计说，一个汽车制造商两次生产同一款汽这样的时代将会到来。控制这个巨大的模型的多样性，要求自动化生产有一个高的水平，并且自动化的每一个层面都有一个较高的网络水平。
　　通过严格的计划生产、规范操作 、质量监控等等手段，提高企业在材料订购及其投入与产出方面的管理水平，直到达到该领域在生产流程中执行、控制和调节的行业水平。
　　只有确保所有的这些方面流畅的互动，才能在生产过程中有效地管理每个客户订单，并遵守每一个要求。
　　为了确保无数不同过程的步骤之间的无故障互联，大量记录的数据必须在过程链的各站之间进行交换。以汽车生产为例开始，通过分配给每个新车的底板一个唯一的数字，该数字与引擎或机箱序列号相符，用于以后车辆登记。该标识符还用于在组装阶段和车辆停留，直到它推出了生产线。
　　在每一站，从白车身，油漆店的装饰物，临时存储在不同阶段的不同生产，或是最后的组装和检查，控制系统及生产操作线都能够准确地知道哪些车辆在什么时候什么地方生产。
　　这不是那么简单，因为在生产的每一个阶段，在所有类型的不利条件下每个扫描过程会发生改变即，甚至在温度超过华氏392度（摄氏200度）或连续运动的装配线。
　　机器人制造商已描述了记录150种不同模式的变种机器人如何被要求在一个汽车车身焊接6000种不同的精度为0.2毫米的缝口。由传感器取得的数据，包括焊接点的精度，扭矩水平，旋转角度等等使得操作者不断了解的生产线状况及生产产品的状况。考虑到每分钟一辆新汽车下线的速度，这种信息更新需累加至每天1400次，这个信息是至关重要的。
　　控制和网络
　　50年前，当第一台可编程逻辑控制器在生产中使用，他们有一个目标：为客户提供电子的并且自由的程序能够替代容易出现故障的继电器。他们在康拉德·楚泽的第一个二进制计算机的Z1的功能以类似的方式控制了所有的自动流程OFA生产线，而在这之前，都是继电器控制着。随之而来的是耐用紧凑型装置，可以分布各地的工厂，并通过网络连接。
　　起初，这些专用网络，很少向其他厂商提供设备的兼容性。但是，分布式智能的使用标志着机械和设备工程有了巨大的发展。现在，过程是可以控制的，包括控精度，速度和耐用性，这令人印象深刻。这以后，自动化系统不仅控制机器人，机床，搅拌机和加油站，回转窑，污水泵，轧立场机，造纸机，露天采矿用卡车，还能控制涡轮机和发电机，配电工厂和交通灯。总之，自动化技术在使用中无处不在，在每一个工厂，在每一个基础设施和每一个建筑。
　　不同的设备通过现场总线系统彼此连接，这是创新中的重要飞跃。降低布线成本是推动这一发展的因素。使用单一的薄双或四线电缆，可以在几毫秒内传输信号，这为更快的响应铺平了道路。
　　特别是在更高级别的控制系统中，现在可以选择性地融入生产过程中使用的总线系统。这使得控制或生产规划系统可以直接管理什么时候生产，在哪里生产，以及如何到达更高级别的业务管理和订单管理系统，通过命令与订单票据材料。
　　这种类型的网络已经建立以至于几乎所有的其他机器或者工厂都以类似于以太网、TCP / IP、实时以太网为基础进行网络化。
　　由此看来，自动化和生产完全相通，改造成为一个全新的数字世界。个别的自动化网络正在从分级系统变成网络系统的各个层面上。这些网络不仅可以进行调整，具有极大的灵活性和及时性，适合现有或未来的工厂和工作，而且还可以依靠运送到各自的目的地的实时数据，从而增加生产的透明度。
　　对工作规划和物流流程而言，这对于生产率的推动作用可比肩于在20世纪80年代初期，自动化技术开始应用与生产线上所带来的巨大成就。
　　德国工程联合会（VDMA）和四方交流在2006年进行了在制药行业的包装机生产率的分析。结果发人深省：平均效率只有24％至29％，现有的系统并不在最佳条件下运营。
　　从技术上来说，虽然在许多灌装和包装生产线使用的机器提供非常高的可用性水平，但是生产管理人员仍然受到压力的影响。原因在哪里？原因包括产品，容器类型和变种的多样性，越来越少批量大小，和灌装量。这些因素不仅会引起机器本身的故障，而且还影响生产力的结果作为调整和清洗以及机器安装过程中所花费的时间。
　　成功实施的例子清楚地表明投资与回报。由一个单独的数据进行简单分析，输出可以增加高达10％，但是这需要从过程中获得的信息要有可用性。最重要的关键过程指标是整体设备的效率，简称OEE。OEE分析其可用性，机器性能和质量，并将这些简化为相对可达到的最佳显示的数值。
　　为容量利用率、 效率 （每小时容量，每小时产量，每个员工）、 生产数字（目标 / 实际的比较，机器运行时间、 生产量、 机器清洗时间） 和目标数字使用最新的关键指标，为了吞吐量倍和原材料库存或成本密集型材料扫描优化。
　　我们从经验中知道，忽略这些关键指标的公司，一般远远低于他们的实际能力。然而，确定OEE并不是很简单，这是一个高度成本密集型的过程，所收集的数据为统计核查提供很小的范围，这仅可以得出追溯性结论。
　　虽然成功实施的关键是生产设施有完整的网络，但是互连成千上万的组件生产工作，也不是没有安全隐患。不像一个不断更新和标准化的病毒扫描与适当配置的防火墙创建入侵保护和非军事化的办公环境，工业应用需要自己的专用安全解决方案。其中的原则是相同的，但执行要求一个完全不同的方法：凡工厂的IT基础设施方面，早期的入侵检测是至关重要的。（文章出自PE，张曼利翻译）