中国制造业经历了过去三十年的高速发展取得瞩目的成绩，但未来的发展中仍将遇到一系列挑战。同时，世界各国对制造业数字化、智能化展开了新的发展的和转型。德勤认为，中国制造业下一个十年的顶层设计将集中在三大主题：新兴业务增长、海外扩张和数字化智能制造。其中，数字化智能制造可能成为新工业革命的基础并重塑世界未来的经济，而对中国而言，其将帮助中国制造业实现弯道超车。为此，中国政府颁布了《中国制造2025》，力争借助工业4.0的浪潮将促进信息技术与工业技术的深度整合，实现从世界第一制造大国到世界制造强国的转型。
但在此过程中，中国企业也需加快补齐工业自动化和信息化的短板，结合现状合理发展适合企业自身的智能制造。
当前，新一代信息网络技术与制造业深度融合，先进的传感技术、数字化设计制造、机器人与智能控制系统等日趋广泛应用，促进制造业研发设计、生产流程、企业管理，乃至用户关系都呈现智能化趋势，大规模定制和个性化定制日益成为主流制造范式，生产组织和社会分工向网络化、扁平化、平台化转型，企业的边界日趋模糊，制造业形态正在发生深刻变化，呈现诸多新特征。
一是数字技术加快向制造领域渗透扩展。过去一个时期，我国消费领域
数字化转型更为活跃，移动支付、电子商务、网络购物、视频直播、智慧物流等新业态、新模式迅猛发展，促进供需时空匹配，降低交易成本，释放巨大的消费潜能。走向未来，以5G、物联网、大数据、人工智能为代表的数字化、智能化技术，推动数字技术与制造业深度融合，形成人机共融的智能制造模式，数字化设计、智能化生产、网络化协调、服务化延伸等融合发展新模式蓬勃兴起。
二是基于工业互联网的产业生态加快构建。如果说过去一个时期，我国消费互联网迅猛发展，形成了若干在全球处于领先地位的网络平台公司，那么今后一个时期将迎来产业互联网的发展浪潮。工业互联网对制造企业的赋能、赋值、赋智作用日益凸显，正在作为一个新的生产方式登上历史的舞台。
三是数字技术赋能制造业绿色低碳转型。利用人工智能、大数据和云计算等技术，实时采集运行数据，强化
数据分析和价值挖掘，实现精准预测需求、设备远程监测和能耗管理，精细管理工业企业工艺、制造、物流等各个环节，可以有效降低能耗和碳排放，实现节能减排和绿色生产。有研究表明，数字技术可以减少20%以上的碳排放。
数字化智能解决方案加快推进制造业数字化转型
制造业在数据管理与数据应用中，主要存在以下几大痛点：
1、历史问题“处理难”
由于历史原因，集团很多历史系统建设不规范，没有统一的标准作为指导，升级改造又面临诸多困难，标准体系建设面临诸多阻碍，极大增加了标准规范实施落地的难度。
2、质量问题“辨别难”
集团数据问题类型复杂、
数据质量不高，但仅凭人工判断难度大，制造企业数据人员本就匮乏，想要快速、精准地辨别并处理数据质量问题更是难上加难。
3、跨越领域“协同难”
数据管控和治理涉及工作内容很广，跨越多个部门，集团缺乏相关的流程，导致协调沟通困难、成本较高；同时在技术层面，集团也并未将元数据、
数据标准、数据质量等领域打通，数据在集团不同部门难以实现有效流转，也就难以实现高效联动协同。
4、服务决策“应用难”
集团现有报表可以展示的信息量有限，展示方式单一，同时各区域信息独立展示，没有形成整体、全面的报表供集团层面分析、参考；现有报表数据分析的深度也不够，支撑有限；因此，也需要建立一套全面、高效、统一的数据分析和展示系统，满足企业对数据分析与展现的各种要求。
数字化智能解决方案加快推进制造业数字化转型
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