盡管“智能制造”的概念已經被喊了很久，但不可否認的現實是，我國的智能制造還處于初級階段。

如果將智能制造看作是一場馬拉松，那么現階段的中國制造業其實只是熱身中的選手，還沒有真正走向賽場。

轉型需求和智能落地不成正比

的確，有數據顯示，中國制造了全球 70% 的手機、80%的空調、91%的個人電腦，是典型的制造大國。但我國制造業生產力水平只有西方發達國家的 1/5，過去的制造業更多依賴于勞動密集型產業，我國制造業自主創新能力相對薄弱，明顯的大而不強。

但是多數企業已經有很高的智能轉型需求，據調查顯示，超過50%的組織正在探索使用認知計算來進行轉型，93%的組織樂于嘗試或者開始使用預測或規范性分析來制定生產計劃和調度。

解決這些問題的關鍵，就在于智能制造能否順利的落地。對智能制造這一概念發揮價值的核心關注點，是如何以工業化規模，為每個客戶量體裁衣。

在“數據海洋”中遨游，而非在“數據孤島”間游走

對于制造業而言，企業需要遨游在一個“數據海洋”，而不是游走在一個個“數據孤島”間。對于這些數據的傳統解決方案，是去找更多的架構系統來獲取存儲的支持，從而創建出不同的數據孤島。

然而，“數據孤島”卻存在于每個企業中，如辦公系統、生產系統、銷售系統、采購系統等，所有數據被封存在各系統中，讓完整的業務鏈上孤島林立，信息的共享、反饋難。

越來越多的企業意識到從信息和數據中獲得更有價值的洞察，想打通“數據孤島”建立企業自身的數據平臺。但數據接口的高投入、難協調、長周期等特點，讓眾多企業望而卻步。

即使有條件的大企業協調開發數據接口，一定范圍內實現跨部門、跨系統的信息共享。但經過一段時間，若購入新系統或更換系統，又出現新的“數據孤島”。即使投入大量資金、人力開發數據接口，也并非一勞永逸的選擇。

制造企業“數據王國”的搭建，不應局限于繁瑣的數據孤島，而是需要創造一個數據海洋，讓所有應用融合在一個云驅動系統，支持其所有數據之間的一個互通，從而進行智能精算。