工業大數據的重要性眾所周知，但究其根本，大數據是手段而不是目的，人工智能也是如此。如果僅僅因為工業互聯網的概念很熱，企業就要去盲目擁抱工業互聯網和工業大數據、人工智能技術，實際上是一個非常錯誤的觀點。
在包裝印刷行業，近年來舉辦了很多智能制造論壇、智能制造場景模擬的活動。這些活動，是在為包裝印刷行業智能制造“布雷”。
在傳統生產中，企業可能只能對產品的數量和最終的次品數量有所記錄，但通過這些更加智能的信息收集方式，企業能夠對更多的參數進行收集，對產品的情況進行更細致的了解和分析，比如將次品的產生和溫度、濕度、工人的情況等多種參數結合起來。
互聯網一條邏輯叫做“Copy to China”，“Copy to工業”是同樣的道理。大規模的數據應用和平臺架構在金融、電信等行業經歷了充分的驗證和演進，加上中國制造2025在政策一側的催化作用，構成了拐點成立的先決條件。
裝備制造業是國之重器，是制造業的基石，實現中國制造由大到強的轉變中肩負重要使命。隨著智能制造領域政策的持續出臺，中國制造業逐漸向智能制造方向轉型，并開始大量應用云計算、大數據、機器人等相關技術。
隨著中國制造2025的提出，制造工廠如何實現工業4.0成為一個熱點話題。期間，不斷有專家學者、行業資深人士基于制造業實際現狀提出了自己的建議和看法。其中，精益生產得到了廣泛的認可。大量的行業人士認為，實現工業4.0離不開精益生產。
目前對工業互聯網的認知普遍存在著一些誤區。例如，認為工業設備的聯網就是工業互聯網，或者把所有的工業自動化控制系統上云就是工業互聯網。
在落實打造工業互聯網網絡、平臺、安全三大體系中，平臺居于核心地位。工信部印發的《工業互聯網發展行動計劃(2018—2020年)》明確提出，到2020年底，要培育10個左右國家級工業互聯網平臺。
數字化工廠是指以產品生命周期數據為基礎，利用計算機技術對整個生產過程進行評估分析，通過數字制造技術與計算機仿真技術的結合，實現虛擬制造和并行工程，保障生產的順利進行。
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