在智能工厂的环境下，将产生大量的产品技术数据、生产经营数据、设备运行数据、设计知识、工艺知识、管理知识、产品运维数据。建立智能决策系统，对上述信息进行搜集、过滤、储存、建模，应用大数据分析工具和人工智能技术，为各级决策者获得知识和洞察力，提高决策的科学性。

　　企业数字化平台是实现智能制造的基础。首先生产装备、仓储物流装备要实现数字化，安装各种传感器、控制装置、数据采集装置、智能芯片，通过物联网平台实现万物互联，采集大量的设备及产品工艺运行参数，为优化控制提供数据。通过一系列工业软件：研发设计软件CAD、CAE、CAPP、PLM、CAM，生产经营管理软件ERP、SRM、CRM、PM，制造执行系统MES，实现产品设计、工艺设计数字化，经营管理和生产制造过程的数字化。所有上述数据通过大数据平台、企业知识图谱、专家系统将这些数据进行清洗、分类、储存，为人工智能的应用提供基础数据。

　　智能制造离不开网络化协同发展新模式，那就需要从以下七个方面重点突破。

　　一是将网络化协同制造作为企业的发展战略，与供应商和合作伙伴建立战略合作伙伴关系。

　　二是加快信息网络基础建设，持续加强服务于制造业的信息技术发展，加快工业互联网建设，通过技术研究、标准引导、试验验证、产学研用结合等方式，全方位推动工业互联网创新研究和发展，引导发展一批重点行业独立运营的企业级工业互联网平台。　

　　三是加快提升技术产业支撑能力，加快工业无线网络、工业传感器、工业软件、高端装备等关键核心技术研发和产品研制，推进边缘计算、深度学习等新兴技术在新模式的应用研究。　

　　四是加大资金支持，通过设立产业投资基金等方式，带动社会资本向工业领域投入，鼓励引导风险投资、私募股权基金为产业发展提供多元化资金支持，鼓励制造业企业信息化改造，全面推进产融合作。

　　五是加快典型应用推广，在积极推进网络化协同制造试点示范基础上，对典型企业开展网络化协同制造新模式的做法和经验进行梳理、总结，树立具有典型示范作用的行业标杆。

　　六是完善标准体系，面向关键技术和重点应用领域，使标准化与网络化协同制造新模式同步，甚至超前，要及早抢占先机，开展关键技术的标准研制，建立标准应用推广服务体系，加快标准国际化进程。

　　七是做好人才储备培养，推动高校、科研院所、企业等机构依照推进网络化协同制造发展需求，培养信息技术、工业工程、物联网和人工智能等多类学科跨领域复合型人才

　　进入云计算、物联网时代，制造业正在经历一次新的洗牌过程。从业务和经营管理的角度看，当前制造业正在经历从粗放式经营到精细化经营的转变。以前，制造业客户比较注重如何降低成本，而现在则希望借助信息化手段改善经营，更关键的是要提升效率。