2008年爆发的金融危机严重挫伤了全球实体经济之后，重振制造业已成为各国的共识。重振的方向，就是利用先进信息科技发展智能化的制造业，即所谓的“工业4.0”。在今年5月发布的《中国制造2025》行动纲要中，中国也将智能制造作为主攻方向。
对工业企业来说，在生产和工厂侧，它依然以规模化、标准化、自动化为基础，但它还需被赋予柔性化、定制化、可视化、低碳化的新特性；在商业模式侧，会出现颠覆性的变化——生产者影响消费者的模式被消费者需求决定产品生产的模式取而代之；在国家层面，则需要建立一张比消费互联网更加安全可靠的工业互联网。
这个转型的驱动因素来自“互联网+”的广泛应用（智能产品，全渠道营销，行业生态链），使制造企业有机会直接面对消费者和上下游，以可接受的成本获取之前无法获取的数据，从而能更好地洞察客户需求并获取产品的市场反馈。
智能制造的实现之路
第一阶段，是迅速打好企业转型的基础，掌控自我方能支持转型。重新梳理现有的研发、供应链和财务人事管理流程，通过ERP、PLM（产品生命周期管理）系统的实施构建整合运营体系。此外，企业需要构建流程标准、数据标准以及相应的管制体系，然后通过智能产品，或全渠道营销，或上下游生态链体系去获取客户和产品的数据，从而获取消费者和产品洞察来支持后续转型。
第二阶段，结合客户和产品洞察，整合企业内外其他数据资源，构建自己的大数据体系。在该体系指导下，按照以消费者为中心、个性化、柔性化、大规模定制等智能制造原则重新构建自己的研发、客服、生产、供应链和物流体系。
第三阶段，基于智能产品平台、全渠道平台、大数据体系来实现生态链的跨界创新，强化后台整合运营体系，支持企业的全球化扩张。
智能制造的核心和难点
企业要完成从传统制造向智能制造的转型，第一前提是要投资一些硬件设备，比如传感器、机器人、宽带、云数据中心能力。不过，智能制造转型绝非仅仅是购买一套软件，改造一套生产装置，增加多少机器人就能完成的。这是一场全流程、端到端的变革，因此绝不可能一蹴而就。
企业更需要建立制造业自己的工业大数据体系，这个大数据体系不仅需要囊括来自客户、市场和智能产品的外部反馈信息，也需要汇总内部的数据信息，这包括设备状态、物流、生产过程、能耗等数据。
在大数据体系的指引下，制造业的供应链体系也在发生革命性的变化，很多企业正在根据来自消费者、运输、设备等大数据调整自己不同品类的供应链网络，并优化自己的场内物流，取得了很好的效果。
中国企业的转型之路
智能制造愿景美好，但实现愿景是一条艰苦的转型之路，与美国、德国、日本等世界先进制造大国相比，中国公司的智能制造之路必定会有大的不同。
中国企业的转型背景则是：产能过剩、产品同质化现象严重、白热化的价格战、劳动力成本上升、小批量多批次的定制化生产蔓延中国制造业。因此，企业急需通过智能制造转型来解决这些问题并获得正面的成果：个性化产品、服务型产品、敏捷化生产、资源高效利用，以及跨界融合的能力。
由于发展阶段的原因，大量中国制造群企业目前仍处在工业2.0状态，且对传统渠道的依赖过大，在前30年的高速发展过程中有太多制度红利，导致企业家们对精细管理和匠人精神重视不够。这都不利于企业的智能化转型。
但中国企业之于智能制造也具有一些先天优势：
1、大多数民营企业处在一代或者一二代交接过程中，企业领头人有非常旺盛的企业家精神。
2、没有太多历史包袱，后发优势明显。
3、电商环境成熟先进，消费者接受新事物的速度非常快，为中国企业的商业模式和产品创新提供了一个非常好的外部环境。
4、有庞大的训练有素、工作勤奋、成本合理的工程师队伍。
中国实施《中国制造2025》，加速制造大国向制造强国转型，有自己的战略立足点和定位。中国拥有更多的终端用户数据和设备状态数据，中国的互联网创新处在领先地位，中国企业也在从效率驱动往创新驱动转向，这为中国企业走出自己的智能制造道路提供了广阔空间和肥沃土壤。
我们相信，会有越来越多的中国企业完成转型之旅，在工业4.0时代成为世界级的龙头企业。
