今天的制造業已經變得越來越智能，工廠開始使用傳感器、無線網絡等技術在產品生產過程捕獲各種數據，通過數據運用實現智能制造。智能制造可以使生產更加高效，實現可持續盈利。通過計算可模擬可以識別出風險，例如預期交付延遲等。

新一代信息技術——如物聯網、大數據、云計算、人工智能等技術正在給傳統工業帶來深刻的變革，在這輪發展浪潮中蘊含著巨大的機遇和同時也面臨著挑戰，企業如何在這次機遇中突圍而出?新技術帶來了無限遐想，但如果使用不當也會滿盤皆輸。因此，只有清楚認識新技術的背后奧秘才有可能把握到真正機遇。

市場需求變化往往會讓人措手不及，現代制造要利用好新一代信息技術，加快速對市場的響應能力。這種以市場為導向型的經濟模式很好解決了訂單不穩定的問題。只有提升生產的效率和靈活性，做到隨時、隨地生產任意產品，這才是智能制造的愿景。

智能制造是個大工程，要推動工廠應用新技術轉型升級，將技術轉化了產能，就需要各方聯合發力。學術界推動科技的前沿，從人工智能到深度學習，但沒有考慮如何將應用。而制造商想知道應該采集什么類型的數據，如何利用這些數據產生作用。因些，學術派與制造業結合，才能真正將知識應用到現實當中。

智能制造是通過一些先進的技術提升生產工藝流程水平，從而實現更高的整體價值鏈的一種模式。在智能制造過程中，每個一零件或產品都有跟隨的數字化信息，采集更多的數據用于檢驗生產流程，追蹤供應鏈、裝配和測試過程，最終交給用戶是一個捆綁了物理和數字化的產品或者服務。

隨著老齡化現場的惡化，制造業正在推動廉價勞動力，機器換人勢在必行。所以智能制造其中一個目的是要節省人力，解決昂貴的用人成本和工荒難題。同時，新的生產模式可以保證廠商縮短交付時間，降低商業風險，從而創造更多的經濟效益。

智能制造最終目的提升生產效率和降低成本，從而讓企業獲得更多的價值回報。但如果只是盲目投自動化設備，是遠遠不夠的，企業管理者還要懂得如何運營你的工廠，不然，有可能導致更多大的成本浪費。現階段企業應該如何做才能讓工廠發揮更多的效益?智能制造設計需要遵守一定的原則，才不會在數字化進程中浪費了時間和人力。

將生產過程轉換為信息數，這是實現智能化的首要工作，這部份要盡可能采用物聯網程序自動采集，減少人工錄入數據，因為人力操作的效率太低，還有可能出現錯誤等問題。

建立分布式節點，這些節點用于機器、工廠和企業級自主診斷和決策，信息根據每個機器設備、工廠車間和產品單元的需求來規劃。允許普遍使用整個產品價值鏈數據信息，包括每個產品價值鏈可見性、制造商到客戶的連接以及供應商網絡。自動執行日常任務和決策，但過程包括需要人工處理部份，手動調整和復雜的分析輔助決策等。實施方案的優化，利用獲取的生產過程的所有數據，通過先進的分析和機器學習算法獲得洞察，合理調整生產計劃。采用機器對機器(M2M)、應用對應用(A2A)、企業對企業(B2B)集成標準，融合多個廠高的硬件和軟件的互聯網集成平臺，學習建立和促進資產、生產過程和供應鏈之間數據交換標準。建立學習培訓機制，讓自動化人員理解新技能知識。新技術的引自需要更多的高端人才，企業必需幫助工人學習如何配置和維護智能機器。

未來的幾年里，智能制造在連通性會發展到新的水平，由此產生的綜合價值鏈過程將帶來革命性的生產率增長，這對制造業是激動人心的，讓傳統設備獲得更高效率。