数字化工厂的本质是实现从设计、生产、物流和服务等各个环节的数据串连，主要包括三类数据的连通，即生产流程数据、产品数据以及供应链数据。目前受访企业的数字化工厂部署以打通生产到执行的数据流为主要任务，占比80%以上，产品数据流和供应链数据流则还有很大的提升空间。

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竞争越发激烈的市场让制造型企业越来越注重部署设备和用户价值深度挖掘，以带来新的价值来源，目前侧重设备价值挖掘企业占比41%，侧重用户价值挖掘的企业仅仅占21%。事实上这里有两个成功的企业深挖用户价值的案例：一是小米手机让用户全程参与研发设计，核心是构建用户“参与感”，成效是有目共睹；二是红领集团通过打造C2M电商平台、柔性供应能力和大数据能力实现了大规模定制化。顾客可以在其C2M电商平台选择款式、工艺、材料并下单。平台快速收集顾客分散、个性化需求数据的同时，大数据和云计算技术按客户需求匹配产品数据模型，其款式数据和工艺数据能满足超过百万万亿种设计组合，覆盖99.9%的个性化设计需求。当版型确定后，系统自动生成工艺数据，工艺数据发送至工厂，工厂进行生产交付。整个流程从下订单到产品出厂仅需7个工作日，并做到按需生产、零库存、一人一版、一衣一款。

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现阶段中国制造企业物联网应用以感知为重点，分析和服务交融是未来物联网建设机构；企业云部署积极性不高，超过50%的企业尚未部署。

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企业未来商业模式定位分化：一是平台型商业模式，占比30%，定位以提供多种软件服务和搭建生态系统为核心，未来可能不会出现类似BAT 这样的行业巨头，但不乏垂直行业领军企业或平台。二是规模化定制模式，占比25%，如C2M已经不局限于服装制造，而延伸到汽车和装备制造等行业。三是“产品+服务”为核心旨在围绕客户需求提供解决方案，是目前很多企业在做的，占比24%。四是以知识产权为核心的企业往往通过专利战略，形成技术壁垒占领市场，占比12%。

人工智能方面，超过50%企业已在制造管理流程中应用上人工智能，而对现有产品与服务计划部署则低于50%，剩余应用空间巨大，相信会出现改善甚至颠覆行业的人工智能应用模式。

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中国制造企业在进行智能制造重点部署时遇到最迫切的问题即是企业自身能力的短版。150多位企业高管认为在智能制造转型上需要克服的能力鸿沟前三为: 商业模式优化、创新管理和云部署。

而对于三个短板的最优解决措施，核心就是“创新”，商业模式优化包括企业转型整编、重新配置信息技术系统、重新调配人员、重组法律和财务以及税务架构；创新管理包括优化创新产品管理、优化生命周期成本、优化资本使用效率、优化风险管理；云部署分两步走，一是规划，根据商业模式制定云部署战略，进行商业论证和自身能力评估，二是执行：1）基础软件部署、2）个性化部署、3）云迁移、4）引入大数据分析平台。

最后，德勤成立了全球首个以工业4.0为主轴的卓越中心，整合传统审计，税务，风险管理，财务咨询，战略咨询，为工业4.0转型升级提供全套咨询服务。

“工业4.0卓越中心”推出产品“创新开发德勤制造魔方”：希望可以为企业带来工业4.0“诊断”，更好的部署未来，从三个维度，包括目标、业务和新兴技术来驱动企业转型。

欲了解更多内容，请点击“OFweek2018中国智能制造创新发展高峰论坛”现场直播入口。