在工厂企业中设备数据信息应该可以说是生产流程中的关键要素组成，而且还会通过对于数据信息的检测，来制定设备故障的解决方案，以此来讲损耗降到最低，相信这也是建立数字化工厂的“初衷”，通过它也将会助于中小工厂企业真正实现“智能制造”。
智能制造是中国制造业发展的前进方向，未来制造将结合人工智能、物联网、大数据等技术，进一步改变了产品配置、生产计划和实时决策，从而优化盈利能力。智能制造里使用更多尖端的技术，例如物联网将工厂里所有人、产品和设备连接起来，使得人类和机器能够协同工作，从而创建更高效、更具成本效益的业务流程。
未来智能制造有三大与挑战，其一为借由物联网技术促使企业加速决策能力，越来越多企业透过云端平台快速掌握分布各地的工厂数据。其二为工程师与人力需求将是一大缺口，因此从研华策略角度看来，在软件开发环境中透过图像化操作界面，一方面能够降低使用者门槛，此外也缩短开发时间。
从技术层面来看，当前人工智能主要有八大关键技术在制造业中有广泛应用，分别是深度学习，增强学习，模式识别，机器视觉，数据搜索，知识工程，自然语言理解和类脑交互决策。在这八大技术的支持下，制造业得以做到自感知、自适应、自学习、自决策。
当下，制造业竞争进入白热化阶段，市场飞速发展，成本还要不断降低，就会面临很多供应链问题，而工业互联网的落地有望解决这一系列问题。工业互联网被认为是实现工业4.0关键一步，推动整个制造业由“制造”向“智造”转型。事实上，5G商用的推进也推动了工业互联网的进一步落地。
以生产制造场景中的采购链条为例，在传统采购模式下，一家大型企业的供应链管理动辄牵涉数10万级SKU，需要对接的供应商多达几千家，不仅让企业供应链管理“负担过重”，且流程环节过多也让企业对供应链品质管理方面存在风险，工业品价格不透明，质量参差不齐。
