我们从历史的前进可以看出制造业是社会经济的中流砥柱，从工业革命到信息革命，无一不和制造业有着必要的联系，伴随着第四次工业革命的带来，各国在制造业的投入逐年增长，包括资金、技术研发、人力、政策、海外投资并购等。

尽管当前各国制造业转型升级的战略规划侧重有所不同（例如，如德国侧重物理网络系统 CPS 的应用和生产新业态，美国侧重通过工业互联网实现数据与信息的获取、建模、应用、分析，中国强调工业化和信息化深度融合等），但推动制造业向数字化、网络化、智能化发展都是制造业大国新一轮科技和产业革命变革的主攻方向。特别是随着以人工智能为代表的新一代信息技术爆发式发展，信息技术与制造技术深度融合，甚至引领先进制造业发展的新理念，并对制造模式、生产组织方式、产业形态带来深刻变革，为实体经济“增质”、“增效”。

从这个意义上讲，过去几年对智能制造的提前布局，也反映了全球主要国家改变传统制造业存量竞争态势，力图在新的全球制造业价值链上占据先机的共识。

传统制造业如何向智能制造转型？

1、用户贴近和分工开放程度决定智能化水平

距离最终用户越近的行业越早发生变革。互联网沿产业链从最接近消费者的消费品行业向上游装备、原材料等行业延伸，越靠近最终用户的行业越早萌发变革，发生变革的领域和环节也越多。

开放程度越高的环节与互联网融合越紧密。信息通信技术正加速从营销、服务等环节向研发、制造、加工等环节延展，开放程度越高、与用户互动越多的环节融合变革越明显。

目前采购、营销等开放度较高的环节，更易与互联网融合；继而是开放程度次之的服务和研发环节，如远程控制与服务、众包设计等也已在一定范围内推广；而相对封闭的制造环节，在生产的组织实施和制造能力整合等方面也在逐渐受到互联网影响。随着互联网对各环节逐层渗透，将最终打通生产运营全过程，彻底改变现有的生产范式。

2、新型研发组织方式集聚众智提升效率

随着当今研发模式应用的日益广泛，为传统企业高效、便捷、低成本的技术创新开辟了新渠道，研发环节也成为营销之后与互联网融合的新热点。

过去传统生产企业在测试、验证环节需要生产出实物来评测其性能等各项指标，成本随测试次数增加而不断提升。利用虚拟仿真技术，可以实现对原有研发设计环节过程的模拟、分析、评估、验证和优化，从而减少工程更改量，优化生产工艺，降低成本和能耗。

3、创新制造模式助力网络化智能化生产

面对个性化、多样化且瞬息万变的市场需求，我国制造企业正加紧将新一代信息技术集成应用在生产执行过程中，逐步改变原有相对固化的生产线和生产体系，并着力打通企业间壁垒，探索智能制造、网络化制造、云制造等全新生产模式。

智能制造成为制造业的重要发展方向。近年来，激光技术作为一种先进加工技术形态就完美的融入到智能制造整体解决方案之中。自动化的生产形态是因为激光加工技术的日趋成熟才表现得更具智慧。

激光智能制造整体解决方案在设计上已经改变原有的制造模式。在涵盖切割、焊接、标记等传统生产线工艺段中，这些传统工艺段已更多的被激光这种先进加工技术方案所替代，无论是对品质可控的需求、对生产效率和产品效能的需求、对个性定制的需求，还是最终构建成人机交互的智能工厂，先进激光智能制造整体解决方案无疑是不可缺少的单元。

如今，在制造业领军企业的带动下，智能制造、智能工厂的实施与应用正在为传统产业带来深刻的改变。

4、协同式供应链促进各环节高效无缝对接

越来越多的工业企业通过互联网平台建立了与上下游供应商、合作伙伴和客户的直接连通，集聚供应信息并进行深度挖掘分析，提高了供应链的反应速度、匹配精度和调运效率，降低了采购成本，减少了成品和在制品的库存，缩短了对客户服务的响应时间。

B2B模式对接了上下游的采购需求。传统供应链中的产品选择范围小、管理难度大、生产线周转效率低。通过互联网平台，制造企业可与上游供应商无缝对接，快速集聚行业内优质供应商资源，在最短时间内以最低成本实现了原材料采购的高效匹配，推动了企业采购与供应链管理创新，生产线供应链的协同实现高效精准配送。传统物料配送环节经常会出现配送不及时、物料缺少或囤积等问题，从而影响生产计划。企业利用大数据、物联网完善智能信息系统建设，对生产配比、物料配送、产品质量等各环节进行协同管控，实现物料配送的系统化、流程化，降低物流成本和能耗，降低仓储损失，加速了资金周转，提高了整个供应链的运行效率。

5、需求端泛在连接实现全流程用户参与

企业运用互联网、移动互联网等实现对用户的泛在连接，进而打造用户聚合平台、多元社交平台，通过用户行为和社交关系等的大数据分析，精准预判市场、开展精准营销；借助平台的集聚和交互功能实现海量用户与企业间的交互对接，使大规模个性化定制、精准决策等成为可能。传统的渠道单一、封闭运行、单向流动的企业用户关系被打破，旧有的需求定位粗略、市场反馈滞后等问题得到破解。

利用通过互联网汇集的用户行为、需求、行情等海量多元化数据，企业可以进行大数据建模及分析，实现精准市场定位，优化营销决策，助力产品改进。未来，随着互联网技术和制造技术的发展成熟，柔性大规模个性化生产线将逐步普及，按需生产、大规模个性化定制将成为常态。利用互联网汇集数据的持续积累，模型的不断修正，以及大数据分析能力的提升，企业有望实现全生命周期、全价值链的科学决策与精准控制。

6、融合型服务延伸企业价值创造链条

在市场竞争日趋激烈、生产要素成本不断攀升、供需对接日益便捷等因素作用下，制造本身在工业产品附加值构成中的比例越来越低，增值服务逐渐成为企业竞争的新焦点。云计算、大数据、物联网等相关应用的快速普及催生了多样化融合服务模式，带动以产品为核心的经营模式并加快了向依托产品提供综合服务的新方向的转变。

远程主动运维提高了设备的运维效率。借助智能传感、宽带网络、大数据分析等技术，机器设备的运行状况、环境参数等信息可以直接反馈到设备生产厂家，使厂家实时了解其运行信息，并通过数据建模分析、专家诊断等方式，提前预判故障风险并给出相应解决方案。过去的被动维护或凭借经验开展的定期维护可转变为按需提供的主动服务，有效节约运维成本，降低用户损失。

如今，各国争相介入新一轮国际分工争夺战，将重塑全球制造业版图，在高端和中低端领域对我国形成“双向挤压”的严峻挑战。我国正在大力推动智能制造的发展，使制造业发展能够站到了爬坡过坎、由大变强新的历史起点上。