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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。

2、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。

3、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。

中国制造实现智能制造的难点

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。

企业更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。

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。

中国企业转型路上的难与易

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。

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