Mike 制造业作为国民经济发展的重要产业之一，它既是一个国家综合实力的高度体现，也是经济现代化发展的主导因素。近年来，消失的人口红利、规模化的工业生产以及高质量的制造需求，正推动着各国加快前沿技术研发和产业结构调整，以此更好的适应传统制造业向着智能化、高效化转型的实际需要。
为融入时代发展潮流，近年来世界各国都在积极布局智能制造，并从资金、政策当多个角度着手，大力推动自身制造业的智能化转型升级。其中，美国、德国等国家从智能装备、工业互联网、工业软件、3D打印等方面积极部署，已经在制造业智能化升级领域取得了一定的发展成果。
在世界各国大力推进智能制造之际，我国也出台了多项政策，从技术研发、人才培养等多个层面为制造业的健康、可持续发展注入动力。近两年，在多重利好因素的综合作用下，我国智能制造在各大城市全面铺开，前沿技术研发不断提速、创新型热点应用相继涌现。
据前瞻产业研究院发布的《智能制造行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》统计数据显示，截止到2017年，我国智能制造行业的市场规模为15150亿元，增长率超过22.5%，伴随着技术的逐渐完善，应用产业的不断拓展，预计2019年中国智能制造行业市场规模将进一步扩大。
在智能制造发展一片火热之际，一些业内人士开始冷静思考整个制造产业的整体发展状况与未来发展方向。业内人士经分析后指出，我国智能制造之所以能取得显著的发展成果，与政策引导、财政支持等是密不可分的。与此同时，大数据、物联网、云计算等前沿技术所发挥的作用也不容忽视。
在多种前沿技术中，大数据所发挥的作用尤其值得重视。如今，大数据已经被广泛应用于农业、交通、物流、医疗、零售等多个领域。就工业生产而言，随着技术的不断成熟，大数据已经被应用于产品高效化生产、设备自动化管理等多个环节。在国家大力推进智能制造的当下，工业大数据所具备的潜在价值更值得深入挖掘。
目前，工业大数据的三个典型应用方向包括智能装备、服务型制造和跨界融合。就智能装备而言，工业大数据主要被用来提高单台设备的可靠性、识别设备故障、优化设备运行等。与此同时，高效利用工业大数据，有利于不同地区的工厂整合优质产业资源，进行全方位、跨区域的产业合作。
对智能制造来说，相关监管人员通过全面考虑生产设备、运输设备等多种要素，可以利用工业大数据技术对工厂设备运作状况、产品的生产状况等进行及时监控和分析，以此高效解决问题，避免不必要的经济损失，并进一步改进产品的研制工艺，优化能耗，提升管理质量。
实际上，大数据支撑制造业的业务变革根本的目标就是提质增效，在自动化与信息化基础之上，实现制造体系的智能化升级。在智能制造稳步推进的基础上，构建新型制造业发展体系、打造具有竞争力的制造业发展模式，不仅是当下的一大发展目标，也是未来一段时间内我国制造业发展的一大重点。
从总体来看，目前我国制造业在发展质量和发展效益等方面已经实现了新的提升，智能制造正稳步推进，并取得了一定的发展成果。与此同时，产品化能力较弱、市场资本支持不足、人才培养机制不健全等也对我国智能制造行业的可持续发展造成了一定的阻碍。
展望未来，相信在多方共同推动下，许多现存的问题将逐步得到解决，大数据、云计算等前沿技术在制造业等行业发展过程中的应用程度将更加深入，并为实现制造强国的伟大目标提供更加有力的技术支撑。
