我國服裝紡織製造業面臨著異常嚴峻的挑戰

一臺計算機正在將運營資料採集到資料倉儲，不斷學習、反覆優化後，生成銷售跟蹤表、KPI計分平衡表、財務資料等各種表單和報告。一旁的工廠負責人將這些資料，按照一定邏輯從不同維度分析工廠運營狀況，並將這些資訊一鍵傳送給領導作為決策依據，或用於工廠內外部的溝通與協同。這是一個典型的服裝廠“資料化”場景，但是離更智慧的“數字化”甚遠。

中國紡織服裝產業經過近40年發展，從小到大，從弱到強，目前少數大企業已經開始徹頭徹尾地數字化轉型。數字化轉型不只是業務過程的數字化。不管是業務資料、工藝資料還是裝置資料，孤立的資料沒有太多意義。只有把它們從點到線、從線到面有機聯合起來，資料才能變成“資料資產”。

部分企業初嘗數字化的樂趣，具備了生成各種數字表單和報告的能力，但這只是數字化的初級階段。為數眾多的中小企業仍然停留在較落後的生產模式中，生產靠手工，管理靠經驗，缺乏資料積累，資訊化尚不完善，智慧化更無從談起。無論品牌端還是製造端，數字化轉型意識薄弱、轉型能力不足是普遍現象。

目前，製造企業存在三種型別的孤島，即資訊孤島、自動化孤島、資訊系統與自動化系統之間的孤島。企業積極推進智慧製造，前景很美好。但是絕大多數製造企業利潤率很低，缺乏自主資金投入。一些國有企業和大型民營企業可以爭取到各級政府的資金扶持，但大多數的中小企業只能“隔岸觀火”，自力更生。企業在智慧化轉型升級過程中，大螢幕指揮中心是必須有的，大量採用機器人的自動化生產線是必須建的，sofastsoft . com——MES系統更是必不可少的。但至於究竟能否取得實效，就只有企業“冷暖自知”。

在推進智慧製造過程中，不少企業對於建立無人工廠、黑燈工廠躍躍欲試，認為這些就是智慧工廠。例如，日本FANUC全自動裝配伺服電機，可以做到40秒生產一個產品，但其前提是生產的產品需要做到標準化、系列化，以及擁有面向自動化裝配的設計，將需要用線纜進行插裝的結構改為插座式的結構。

從技術和管理的角度來看，中國製造向中國智造轉變還存在五大難點：

1.智慧製造是基於新的物聯網、大資料、雲端計算等數字化技術與先進製造技術的深度融合，貫穿於設計、供應、生產製造、服務等整個供應鏈製造、運營和管理環節。因此，智慧製造包含兩個系統工程，一個是智慧製造技術(製造技術和資訊科技)整合的系統工程，另一個是管理的系統工程。

2.裝備製造業仍然是瓶頸，跟不上智慧製造發展的要求。智慧製造最終還是要落到製造技術和裝備上，雖然我國在網際網路、物聯網、大資料、雲端計算等數字化技術以及5G深入應用上處於優勢地位，但在製造執行單元——機床方面，與其他國家相比還存在很大的差距。

3.基礎資料平臺深度開發不受控。企業要實現智慧製造，需要MES和ERP等兩個基礎系統平臺的搭建。

4.演算法開發。智慧製造需要基於資料並充分挖掘資料價值而實現自決策、自管理、自學習，從資料來源採集、資料呈現、資料分析到自行診斷、自動反饋、自動調整控制，過程離不開演算法開發。要求對業務有深入理解，又要求有IT技術思維。

5.管理和組織的變革。一方面，智慧製造基於資料可實現端對端、資訊充分共享、管理平臺化，打破了企業原有金字塔管理體制結構。因此來自原有權力結構擁有者的變革阻力會很大，往往他們掌握了決策權，導致智慧製造的資源投入不到位。另一方面，管理方式會因資訊平臺化而發生改變，個體和任務小團隊的自管理、自決策機制會越來越普遍。