在B2B领域，制造企业的竞争优势通常源于服务化：从售后支持到现场服务，乃至“商品即服务”的模式，都是B2B制造企业实现差异化的因素。
无论是to B还是to C，工厂和企业之前的互联都是关键。客户可能需要可用性以及物流等详细信息来指导购买决策，而工厂则需要具备交付高度定制化订单的能力。只要实施得当，智能工厂将拉近制造企业与客户之间的联系。
02提升工厂效率
“效率”是所有制造企业都在关注的重要因素。我们的调查显示，智能工厂项目最常见的内部目标就是提高产品质量（50%），其次是提高资产利用率（47%）。
特别是在高端制造业，传统工厂的检测工序通常由人工完成，这一流程既耗时，又容易出错。特别是一些对安全性要求较高的产品，比如风力涡轮机，及时微小的偏差也可能造成灾难性的后果。
利用图像识别与机器学习技术，就可以让质量控制过程实现自动化。包括x光在内的影像数据能够利用算法来进行分析，从而快速识别异常。例如，富士通帮助西门子歌美飒公司实施了一套基于AI机器学习的质量控制系统，将他们的风力涡轮机图像扫描时间缩短了60%。
新兴的计算技术还能够极大地提升工厂的生产效率。
以往，制造企业会利用普通计算机来处理生产流程中的优化组合问题，例如机器人在喷漆或焊接时的最高效路径计算，这一计算过程往往非常耗时。而如今，量子计算系统能够实时为我们提供答案，从而最大化机器人的生产效率。在富士通自身的一家工厂当中，量子计算系统让零件分拣作业的行程缩短了45%！
03可追溯、可持续
如今，消费者比以往任何时候都更加关心产品的来源以及可持续性。同样，可追溯性对于满足监管要求也十分重要。
区块链正逐渐成为一种强大的工具，可以追踪从原材料到最终产品的全生命周期。区块链能够安全、分布式地存储产品信息，并且确保在供应链中的任何一个节点都不能随意篡改，因此消费者可以充分信任产品的相关信息。
以食品为例，区块链可以让消费者对购买的食品进行从农场到餐桌的追踪，从而安心享用，让肉类、大豆、奶制品的生产信息一览无余。通过这种方式，智能工厂可以帮助制造商展示其产品质量以及企业的社会责任。
