很多工业组织需要在多个业务线中处理多个这样的单元，并监视每个单元的上述所有操作。除非使用某些关键绩效指标来跟踪、分析和衡量工厂和车间中的数字，否则这些都将无效。准确的指标跟踪性能的功能是无法替代的。
智能制造企业推荐的标准也是要看其是否能根据客户需要，有针对性地提供智能制造解决方案，例如对于高端装备制造业而言，需要通过数据采集终端连接现场总线实时采集设备运行状态参数，以实现设备工作状态的远程数据监控和管理，借助大数据分析获取所有设备的使用和性能状况，指导研发进行产品的型谱规划和性能改进。
从过去一年的体验来看，制造企业数字化转型整体成熟度正在进一步提升，数字化转型也逐渐从部分行业头部企业的“可选项”转变为更多行业、更多企业的“必选项”。许多制造企业加大了在数字化转型资金、人才等资源方面的投入力度，从管理者到员工，对数字化转型的认识和理解也进一步加深。
自智能制造在中国发展以来，一方面，制造企业的生产效率、运行成本、研发周期等方面状况均获改进；另一方面，基础研究领域仍以模仿或直接引进国外成果的方式为主，在相关领域缺少原始创新。
目前制造企业中应用的人工智能技术，主要围绕智能语音交互产品、人脸识别、图像识别、图像搜索、声纹识别、文字识别、机器翻译、机器学习、大数据计算、数据可视化等方面。
特别是在全球半导体产业景气度高，发展得顺风顺水的时候，人才的重要性和稀缺性显得更加突出。因为产业发展前景好，半导体企业和资本普遍看好未来发展，都愿意投入大量资金用于企业建设、发展，相应地，对人才的需求量就更多，而半导体业，特别是芯片制造，人才培养周期较长，市场供应量有限，因此，他们就成为了市场争夺的香饽饽。
