当前，中国制造已经遍及全球，体量庞大，品类齐全，中国也成为了世界工厂。但是从产品的技术附加价值以及产品品牌溢价上看，中国制造还处于中低端水平，大多数制造企业也处于产业链的最底端，缺乏竞争力，因此，中国制造业可以说虽大而不精，虽大而不强。

为提高中国制造业竞争能力，国家及时制定了“中国制造2025”规划，以提高国家制造业创新能力，推进信息化与工业化深度融合，加强质量品牌建设，以增强制造业的竞争力。从“中国制造2025”规划纲要于2015年5月19日正式颁发至今，第一个5年已经到了，中国制造业也在信息化、数字化、智能化的道路上摸索前行了5年。在这5年中，企业家们的观念转变了，大多数制造企业正走在信息化、数字化升级的路上，有少数企业在局部点上实现了智能化。总体上来看，大多数制造企业（包括欧美独资企业和中外合资企业）还只是停留在数据采集、数据呈现的应用上，离数据自动分析、诊断、反馈到自动调整控制还有很大一段距离，尤其是在智能化上还存在很大的瓶颈和制约。

智能制造是基于新的物联网、大数据、云计算等数字化技术与先进制造技术的深度融合，贯穿于从设计、供应、生产制造、服务等整个供应链制造、运营和管理的各个环节。因此，智能制造包含两个系统工程，一个是智能制造技术（制造技术和信息技术）整合的系统工程，另一个是管理的系统工程。而正是这两个系统工程，是智能制造实施的第一难点，这不仅是中国企业，欧美的企业也同样存在此问题。

中国智能制造的第三大难点在于基础数据平台深度开发不受控。企业要实现智能制造，需要两个基础系统平台，一个是MES系统，另一个是ERP系统，而这两个系统我们没有自主的软件平台，还是要依赖于欧美，因此在深度定制开发上还是受限制。

智能制造的第四大难点是算法开发。智能制造需要基于数据并充分挖掘数据价值而实现自决策、自管理、自学习，从数据源采集、数据呈现、数据分析到自行诊断、自动反馈、自动调整控制，中间就离不开算法的开发，智能的核心也就是算法。而算法的开发是一个多跨界和交叉学科的工作，既要有对业务的深入理解，又要有IT的技术思维，因此，在算法开放的资源上存在很大的差距。

智能制造的第五大难点是管理和组织的变革。首先，智能制造基于数据实现端对端，信息充分共享，管理平台化，打破了企业原有的金字塔官僚管理体制结构，来自原有的权力结构的拥有者的变革阻力会很大，而往往他们还掌握了决策权，导致智能制造的资源投入不到位。其次，管理方式会因信息平台化而发生改变，个体和任务小团队的自管理、自决策机制会越来越普遍，但是，目前还没有找到很好的组织管理方式及组织文化激发个体和小团队的工作意愿并相互协同。

第二，在适应性上，要推动组织和管理的变革，以适应信息技术带来的管理变化。

第三，在智能化的道路上，要引入系统工程，顶层设计，才有可能实现制造技术、信息技术和组织管理三者的深度融合。

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