众所周知，工业产业升级从1.0机械化到2.0流水线，再到3.0电气化，一直到4.0的智能化，不断地发生着各种变化，推动着制造技术革命向纵深发展。而这个变化不仅仅局限在产品层面上，更多是在从生产、组织、企业经营管理方式等多方面发生了翻天覆地的变化。
一、需求的变化
1、个性化
当前，制造业企业由传统的大批量、标准化生产正在向小批量、个性化定制变化。从福特流水线追求大规模、标准化，慢慢过渡到千人千面的批量生产的转变，可以看到当前市场正从生产导向转向需求导向。
2、生命周期缩短
在当今全球经济一体化的环境下，产品生命周期的不断缩短、越来越趋向于白热化的竞争使市场中原本诸多的不确定因素更加复杂。以手机为例，从最初“大哥大”的生命周期长达5-10年，到2000年以诺基亚为代表的功能机生命周期缩短到了3-5年，再到智能机生命周期急剧缩短至2-3年，现在衡量一个电子产品的生命周期可能仅需几个月。
3、竞争加剧
另一方面，制造业高质量发展面临的挑战不断攀升。而这种需求变化一定会导致制造业传统要素的低成本态势发生变化。首当其冲，肯定是劳动力成本，目前中国的人口红利正在减弱，简单、重复的工作面临劳动力成本的上升，在制造业国家中的变化尤为明显。在优胜劣汰的竞争环境下，中国工业企业不断面临来自同行业、不同品牌的竞争，传统竞争优势逐步弱化。
二、制造的复杂性
1、供应链的复杂度
需求的变化一定会造成制造复杂度、生产过程复杂度的加剧。这其中一方面是由供应链的复杂度导致的，我们可以看到iPhone全球范围内有300-400多个核心供应商;宝马在全球70多个国家更是有将近1.2万家供应商。供应商增多的原因，一是由于产品迭代更新太快，所以供应商本身的生命周期在不断缩短;二是产品复杂度提高过程中，不断有更多的供应商加入以及更多SKU的增加，所以会给企业带来交付时间不确定、库存难以优化、成本实时变化等诸多现实挑战。
2、生产设备的复杂度
为了满足更自动化的控制以及实现更精准的测量，类似像大型生产设备也在不断变得更复杂。以高端装备为例，造价高达几亿美金的ASML光刻机，一台装备就配备了上万个传感器以及几百个核心部件，因此，生产设备在连续生产过程中会产生海量的工艺和检测数据，并对设备使用效率、可靠性提出更高的要求。
3、生产步骤增多
随着产品复杂度不断提升，生产过程也随之增加。例如，GPU在由10纳米提升到7纳米的过程中，不断需要使用精密设备进行反复加工，生产步骤将近1000个。而伴随着产品工艺的提高，如果最终要实现90%的成品良率，每个子过程的良率就要保证在99.9%以上。
三、智能制造成为传统制造业的破局关键
工业4.0时代，制造业从设计到大规模生产正在因新兴技术的广泛应用而发生变化。值得注意的是传统制造业在向智能化发展过程中存在着巨大的空间和潜力，智能制造成为传统制造业的破局关键。
根本来看，智能制造是新一代信息技术与制造业深度融合的赋能结果，其目标是为了发现更多生产自动化的机会，通过数据分析来提高制造的关键指标性能。而实现“智能化”的基本要求，主要体现在以下五方面：
实时性：实时掌握各种各样生产指标的情况，根据条件和结果的变化来实时调整生产过程工艺，做出实时的生产指标的分析和决策;
灵活性：支持各种个性化的需求，包括根据外部的条件来不断地动态调整生产资源的分配情况;
精准性：助力企业精准生产，不光是保证关键生产指标的稳定性，更能够支持可重复、可精确、可解释的过程的控制;
可预测性：构建关键生产指标，特别是关键性能、关键效率的指标，也可以根据过程的变化来预测结果的变化;
持续优化：支持自动诊断和根因分析，不断在动态变化情况下寻找更优解，优化企业经营指标，消除外部不确定性，从而赢得市场竞争，为工业企业提质增效。
当今，新一轮工业革命创新浪潮席卷而来，传统制造业正在经历深刻变化。以工业互联网为代表的新一代智能制造技术的突破和广泛应用，引领真正意义上的工业4.0。
作为中国工业互联网行业的先行者，寄云科技很早就开始了对智能制造的探索，坚持以数智技术的“鼎新”带动传统制造的“革故”，通过云计算、大数据和物联网等先进技术，结合深入的行业理解和服务经验，为传统制造企业提供从数据采集、数据处理和存储、数据建模和分析，以及特定的行业应用开发等能力，助力制造企业实现“提质、降本、增效”的智能化升级目标，助推中国制造业走向“智能制造”。
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