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智能制造聚焦生产领域，但又是一次全流程、端到端的转型过程，会让研发、生产、产品、渠道、销售、客户管理等一整条生态链为之发生剧变。
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。
基于这种洞察，企业能够重新定义和设计自己的研发、生产工艺和供应链体系，在获得规模效益的同时实现个性化交付，同时提升自身的生产效率和资产利用率，降低能耗和污染。
智能制造的实现之路
听上去好处多多，但具体怎么实现呢？可以分为三个阶段。
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。
在向智能制造转型中，高端实木家具生产商美克家居走在了时代潮头。
美克家居和IBM从2012年开始就信息化领域进行合作。最初，双方的合作仅限于传统ERP系统建设。从2014年开始， 美克家居开始尝试从传统制造业向智能制造转型，双方合作随之深化。IBM从五方面着手，帮助美克家居建成了实木家具领域第一个智能工厂。
首先，引入数控机器人和其他自动化设备，这些设备可以代替手工匠人在实木家具上自动雕花；
其次，组装柔性化的组装线，以适应个性化规模定制的需求；
第三，建立一套高效精准的场内物流，这套场内物流系统的任务是负责整个工厂的生产调动，自动分配原料、成品，实现工厂生产计划的全自动化；
第四，建立一套连接销售渠道的智能系统，销售订单自动转化为场内的生产需求、分解成具体生产任务；
第五，通过将设计数字化，把ERP系统和生产执行系统集成起来。
近期，美克家居和IBM、苹果联合针对高端用户开发了零售店互动营销APP，用户可以在iPad端通过APP进行实木家具的个性化选型、配色设计和搭配，然后，这些被确定的订单又将直接发送给后端系统，自动进入选型、配料和机器加工的制作周期。
按照行业常规，实木家具的交付周期通常是120天，通过智能工厂，美克家居希望将交付周期缩短为35天之内，在不增加人员的前提下，产值翻番，实现美克家居的数字化非传统增长。
美克家居在2012年开启此项目时，全球都未有成功的参照，能否转型成功是个未知数。实木原材料的花纹和木皮的先天复杂性给标准化带来很大的困难，同时美克家居的客户都是高端消费者，个性化需求旺盛，在实现标准化的同时还要保证个性化，是一个巨大挑战。
正是由于其转型的代表性和典型性，美克家居在今年7月入选了国家工业和信息化部2015智能制造试点名单，成为46家试点公司中唯一的一家家具制造零售公司。
需要强调的是，单纯的研发和生产端的改造不是智能制造的全部，基于渠道和消费者洞察的前端改造亦是重要的一环。二者相互结合，相辅相成，才能完成端到端的全链条智能制造改造。
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。
对于那些天然拥有智能基因和能力的产品，企业可以通过使自己的产品更加智能来获取对客户和商品的洞察。比如工程机械制造中的领导者中联重科，很早就在自己的产品里增加了智能控制模块，设备的定位、开工情况、运行状态等都通过互联网传到企业总部，目前已经覆盖了超过13万台设备，从而帮助他们建立了自己的工业大数据。
再比如一家洗衣机企业，通过传感器、物联网、大数据分析技术，企业可以告知维修服务部门，哪些零配件出了问题，或者哪些部件需要提前更换，保证维修人员上门一次就能搞定，甚至易损坏部件信息也将反馈到厂家用于指导产品设计研发。
但并不是所有消费品都可以变得智能，例如鞋服产业，尽管市场上也有智能童鞋等有益尝试，但从产品特性、使用习惯和性价比的角度，大多数鞋服产品并不适合增加智能模块。类似品类有很多，例如洗护、食品等等。
同样也不是所有的工业品都能变得智能，例如化工产品。对于这类工业品行业而言，想要增加对客户、对产品的洞察，关键在于是否能和自己的上下游取得更好的互动、构建和谐的生态圈，从而实现共同创新。
企业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。
根据IBM价值研究院的报告，今天90％以上的实时数据只是被静态地存储了起来，但60％以上的实时数据只有在实时的决策中有价值，之后便变得毫无意义。制造业企业如何获取大数据，如何将基于数据的洞察转变为创新和竞争优势？对于很多传统制造业企业来说，这在现阶段具有相当大的难度。
但是，产业格局正在发生剧变。目前，苹果、小米和富士康等企业已经实现了基于产业链大数据来指导产品研发和营销的模式，这一模式正在越来越多的行业上演。
在IBM的客户中，一个领先的全渠道零售连锁企业就在利用过去十多年经营空调品类积累的大量线上线下数据，来尝试构建一种全新的ODM营销模式：自己设计针对目标市场的空调产品，然后交给空调制造商进行贴牌生产。
在这个消费品制造业和零售商博弈融合的战场中，掌握大数据并用来指导研发、营销，进而整合产业价值链的企业会走上苹果或者小米那样的发展路径，侧重于生产效率和规模化的企业会演变成为富士康模式的企业。
通过大数据体系来提供差异化的产品、强化客户体验和服务也是很多制造企业目前正在走的转型道路。苹果产品就是一个典型的案例。
苹果与IBM自去年宣布全球合作伙伴关系，已经陆续推出40余款企业级移动应用。近来，日本邮政公社与IBM及苹果公司联手，借助iPad设备和定制APP将iPad嵌入辅助性功能，为日本老年人打造一个更加好的终端界面。通过苹果的移动智能设备和IBM的移动应用及数据分析技术，为数以百万计的老年人提供药物、锻炼和饮食的提醒和警示，协助他们与社区和家庭的沟通。
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。
大数据体系下，很多企业产生了跨界创新火花。IBM的一个在装备制造行业极为领先的客户，正在和保险公司合作并基于设备的工业大数据分析，为客户设计全新的保险产品。
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。
德国工业4.0的提出背景是2006年－2011年德国工业出口总值几乎没有增长，目的是增强德国制造的竞争力，开拓新市场，增强服务收入来获得持续性盈利。所以方向上侧重于智能制造，以CPS（信息物理系统）和物联网技术为核心，重点在设备自动化和生产流程管理，试图实现面向产品制造和供应链的一站式服务。主要依托企业包括西门子、博世、SAP。
美国则是在奥巴马的第二个任期提出了“制造业回归”，主要背景是美国在过去20年积累了大量科技红利，并且经过分析，发现采用新制造手段，成本会比中国的劳动密集型制造还要低30％左右。所以美国的CPS战略是发挥其信息产业的传统优势，提升对终端用户的体系性服务能力，重点在以智能设备、大数据分析和互联网为基础的智能化服务方面，实现服务链与价值链的一站式服务。主要依托企业有GE、IBM、Cisco等。
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：
*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。
*没有太多历史包袱，后发优势明显。
*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。
*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。
