收益、能源和生产量的优化
将过程控制集成数据与其它数据——比如成本数据——进行集成，将对企业收益、能源和生产量的优化大有帮助。我们看到，制造商已经通过结合那些容易获得的工厂数据和正确的软件，对工厂实施了不小的改善。此外，他们必须建立正确的算法。后，同时为初的试点和由此扩展的不同站点提供支持是成功的关键因素。
下一层次的自动化
几乎所有的公司，都还存在很多潜在的可以增加使用自动化的蓝领和白领阶层工作。就拿蓝领阶层的工作来说，我们预计在未来的5到10年内，工厂里机器人的使用将实现显着增加。直到2020年，工业机器人的成本都将以每年10%的速度下降，而传感器技术和人工智能技术却在不断进步——这将促使机器人被应用于更复杂的系统和情形中——驱动发掘自动化的潜在价值。我们还发现在白领阶层的工作方面，供应链中的需求规划（预测性分析的使用）和订单管理（非接触式订单管理）过程中具有值得优化的潜力。
数字质量管理
通过开始实施数字文档系统——帮助记录和存储与质量、生产和服务的相关信息，制造商尝到了甜头。先进的质量控制，包括使用新式传感技术（比如计算机视觉）和半自动质量控制（如机器人）可以解锁更多的价值。更高级的玩家正在使用先进的算法和大数据质量分析来加强他们的数字质量管理。
