科技不断发展，制造必然走向信息化、智能化的发展阶段，但其实智能制造是一个系统工程，是人类理性应用工具和技术等先进手段追求利润最大化和效率最高的伟大境界。它主要是由哪几部分构成的呢？
Part 1全连接
缺少任一节点的连接，都有可能影响全面自动化的实现。对于制造过程而言，一个螺丝都不能少，智能制造的连接也是一样。除了这些，其他相关信息包括资金量、管理信息流、物流信息流、服务信息流等各个相关环节需要全面连接。
在信息化阶段，ERP系统最大的问题点是逆向流程实现困难。到了智能化阶段除了连接点，还需要在全面连接点中设置双向监控点和生产管理连接点。基于时时海量信息传递和多节点控制的需求，需要单独的连接和数据流转通道以保证整个过程不断点、不丢包，顺利完成全过程。另外，是否有智能产品是与用户建立直接连接的前提。
Part 2全控制
智能制造将数据流转作为核心，连接全部制造和相关环节，中间的全部过程都似"暗箱"般，需要随时知道发生了什么并予以人为纠偏和预警干涉。每个节点的交互设计和计算能力是实现全控制的基础。因此，除了对环节的控制，还需要对智能设备进行监测和控制。
Part 3资源整合
社会环境和用户都是智能制造的影响因素。智能制造阶段，主要存在的工厂形式为大的制造平台和小型个性化工作室。大平台可以满足小批量的定制化需求，小工作室更多体现在与用户的更直接、更短平快的连接。智能供应链也将出现大的供应链整合平台，针对不同个性化需求提供快速、"零库存"的供应。智能制造系统化工程需整合供应链、生产、物流、服务平台、营销资源等等，才能最大化的实现智能制造的自动化及产能最大化。
Part 4数据采集及整合应用
企业内外大小数据的采集及整合应用是智能制造效率的基础。智能产品相关数据的获取也将是产品升级的基础数据。数据采集及整合能力，尤其是外部环境数据、行业数据和用户数据的获取整合能力最耗费成本，也最能体现企业资源整合实力。智能制造于企业数据能力的要求包括数据入口掌控数量、数据采集方式（众包之后新的模式）、数据中心规划和实现能力、数据计算资源以及智能算法的驾驭能力等等。
Part 5数据传递通道与时时交互
多节点交互、监测和控制，以及跨行业、跨领域、跨产品等多场景的要求，需要建立新的、系统性的、统一的协议标准，除了整体架构和基础物联网外，还要先从同一行业（领域）开始细化和建立统一标准。
Part 6数据模型的多场景创建与打通
真正考验智能制造的是基于不同场景和条件的数据架构搭建和模型应用，以及多模式和场景下的数据及数据模型打通。
未来，数据将成为智能制造的生命线，数据收集、存储、快速调拨、模型搭建、规则创建及整合、计算和应用，每个环节都与连接、控制和自动化息息相关。
中国政府去年5月亦由国务院出台制造强国中长期发展战略规划《中国制造2025》，预计2025年制造业重点领域全面实现智能化，试点示范项目运营成本降低50％，产品生产周期缩短50％，不良品率降低50％。
对于智能制造的发展来说，最需要的还是那些敢于趟过一个又一个坑点，总结经验教训，继续义无反顾趟下一个泥坑的勇士,迎接挑战迎接胜利!
