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企业经历智能制造需要三大支点：产品、装备和过程，自从德国工业4.0和中国制造2025的概念被提出后，围绕着制造业的升级和改造，各种实践也层出不穷。如何通过信息物理系统（CPS）形成一个智能网络，使得机器、工作部件、系统以及人类通过网络持续地保持数字信息的交流；如何构建一条数字化生产线、一个数字化车间、一座数字化工厂；如何在数字化工厂运行过程中，采集数据、对海量的数据进行存储、分类、提取、分析和优化，为决策者作出决策提供有力的数据支持。

智能制造的发展是由体系建立到精确模型建立的过程，实现智能制造，首先要解决智能维护大问题，再做智能预测，做到无忧系统的大价值。具体来看分为以下五个阶段：

一阶段：全员生产系统（TPS）。由日本提出来的，建立的5S 标准（整理、整顿、清扫、清洁、素养）是七八十年代整个制造系统当中引以为核心的标准，固化在了组织和对人培训方面。

二阶段：精益制造和6-Sigma。它的核心价值是如何以数据作为标准建立管理体系，本质是处理浪费。

在这个基础下面包括质量管理体系、产品全生命周期管理体系等等。这个时候数据真的在制造使用过程中发挥作用。

三阶段：数据驱动的预测性建模分析。以数据驱动的预测性建模分析，指的是怎么把隐性的问题显性化，显性化之后解决隐性的问题，避免显性问题的发生。

四阶段：以预测为基础的资源运营决策优化。对于过去产生的关联性都能够建模之后，怎么根据系统生产、环境、人员多方要素变化进行实时动态优化。

五阶段：“信息-物理”系统。它是建立在对于所有设备本身运行的环境、活动目标非常精确建模基础上，这个时候产生知识的应用和传承问题。

软件是智能的核心。工业软件建立了数字自动流动规则体系，操控着规划、制作和运用阶段的产品全生命周期数据，是数据流通的桥梁，是工业制造的大脑。

 同时，工业软件内部蕴含制造运行规律，并根据数据对规律建模，从而优化制造过程。可以说，软件定义着产品整个制造流程，使得整个制造的流程更加灵活与易拓展，从研发、管理、生产、产品等各个方面赋能，重新定义制造。

当前，以智能制造为核心的第四次工业革命已经爆发，各个国家均在利用新一代信息技术，抢占制造业智能制造先机。中国多次把“发展工业互联网平台”写入政府工作报告，国内工业转型发展沃土已成。未来，云计算、大数据、人工智能等新技术能为中国的制造业带来高达6万亿的额外附加值；工业企业上云市场预计1200亿以上。盖勒普将持续探寻新技术的驱动力，并赋能制造产业，助力中国智能制造扬帆远航。