随着大数据技术逐渐成为工业4.0的标配技术之一，生产制造型企业基于数据的生产和管理需求越来越高。基于物联网技术的数据采集和控制模块的广泛应用以及企业在信息化方面的大量投入，企业在变革和提升企业管理模式和手段的同时，已积累了大量的数据，形成了极为庞大的数据源。
在工厂数字化转型过程中需要建设智能制造的核心能力，如设备产能快速构建与复制，要加强设备模块化设计开发与仿真验证能力，完善设备需求管理、能力库管理与项目管理功能，缩短设备开发与选型周期，支持设备产能快速构建与快速复制。
道县智能制造产业链规划通过5年打造，构建智能装备产业链条聚集，建设数字智慧小区示范，形成数字化智能产业生态布局，形成国内领先产城融合的数字智造产业小镇，预计可实现年产值50亿以上，税收1.5亿以上，提供就业岗位约2000个。
制造业可概括成三层模型（3rdlayermodel），将位于计划层和控制层的中间位置的执行层叫作MES，MES处于企业计划系统（ERP/SCM）和过程控制系统（PCS）的中间位置。MES的产生衔接了上下两个层次，能够及时进行信息交换，对于一个现代化企业来说，完整的企业信息系统必须是三个层次之间的完整结合。
工业大数据的重要性众所周知，但究其根本，大数据是手段而不是目的，人工智能也是如此。如果仅仅因为工业互联网的概念很热，企业就要去盲目拥抱工业互联网和工业大数据、人工智能技术，实际上是一个非常错误的观点。
部分企业或凭着其坚强的韧性或凭着其长远的目光，在此期间杀出了一条前进的道路；而对智能制造持观望态度的工厂，在经营压力和新基建等政策的指导下，也逐渐明白数字化、自动化、智能化的价值，开始尝试对传统产线和生产模式进行优化和改革。
