你离智能制造还有多远的距离

尽管“智能制造”的概念已经被喊了很久，但不可否认的现实是，我国的智能制造还处于初级阶段。

如果将智能制造看作是一场马拉松，那么现阶段的中国制造业其实只是热身中的选手，还没有真正走向赛场。

转型需求和智能落地不成正比

的确，有数据显示，中国制造了全球 70% 的手机、80%的空调、91%的个人电脑，是典型的制造大国。但我国制造业生产力水平只有西方发达国家的 1/5，过去的制造业更多依赖于劳动密集型产业，我国制造业自主创新能力相对薄弱，明显的大而不强。

但是多数企业已经有很高的智能转型需求，据调查显示，超过50%的组织正在探索使用认知计算来进行转型，93%的组织乐于尝试或者开始使用预测或规范性分析来制定生产计划和调度。

解决这些问题的关键，就在于智能制造能否顺利的落地。对智能制造这一概念发挥价值的核心关注点，是如何以工业化规模，为每个客户量体裁衣。

在“数据海洋”中遨游，而非在“数据孤岛”间游走

对于制造业而言，企业需要遨游在一个“数据海洋”，而不是游走在一个个“数据孤岛”间。对于这些数据的传统解决方案，是去找更多的架构系统来获取存储的支持，从而创建出不同的数据孤岛。

然而，“数据孤岛”却存在于每个企业中，如办公系统、生产系统、销售系统、采购系统等，所有数据被封存在各系统中，让完整的业务链上孤岛林立，信息的共享、反馈难。

越来越多的企业意识到从信息和数据中获得更有价值的洞察，想打通“数据孤岛”建立企业自身的数据平台。但数据接口的高投入、难协调、长周期等特点，让众多企业望而却步。

即使有条件的大企业协调开发数据接口，一定范围内实现跨部门、跨系统的信息共享。但经过一段时间，若购入新系统或更换系统，又出现新的“数据孤岛”。即使投入大量资金、人力开发数据接口，也并非一劳永逸的选择。

制造企业“数据王国”的搭建，不应局限于繁琐的数据孤岛，而是需要创造一个数据海洋，让所有应用融合在一个云驱动系统，支持其所有数据之间的一个互通，从而进行智能精算。