德国的“工业4.0”是以“智能制造”为发展目标，建设“智能工厂”（smart factory），通过信息技术、广泛互联、信息交互、流程再造等一系列手段，满足消费者差异化、定制化的需求，提高生产的灵活性，以及向管理者提供更佳的决策支持。　　智能工厂不是简单智能化；现在常被提及的智能工厂只是“智能制造”的一个组成部分。在智能制造之下，传统的制造流程将被重组，其目的是要实现产品的智能化。其中个性化的客户需求与设计，供应商和制造商之间的信息接入与共享，售后服务的快速响应等环节与智能工厂一起，成为智能制造*关键的组成部分。

智能工厂的核心特点是：产品的智能化、生产的自动化、信息流和物资流合一。目前来看，范围内，很多企业都在向着智能工厂的方向发展，但是还没有哪一家企业有足够的勇气宣布自己已经建成了一座智能的工厂。西门子目前在全球有两个样板工厂，博世也即将有一个样板工厂。　

　在讨论智能工厂的未来图景时，提到多的是“大规模定制化生产”，这需要企业从几个维度建立相关的企业能力：一，强大的客户需求收集和分析能力；二，社会化交互的产品研发体系；三，模块化、智能化的产品制造；四、高灵活度的供应链管理；五，与客户需求匹配的生产能力（包括设备维护能力）；六，智能的库存和物流管理体系。　　除了大规模定制化生产，智能工厂的未来图景还包括了能源的节约（据测算有大约12%的能源节约空间），让供应链更加，以及准确地寻找到相关领域专家的问题解决方式。而且智能工厂的生产模式不仅仅局限于生产终端消费品的企业，生产设备的企业一样可以通过实践智能工厂来更好地满足客户需求、成本、提高交付效率、合理管理产能。

挑战供应链管理　　当我们讨论智能工厂时，不能忽略的核心要求之一是要实现信息流、物资流和管理流合一。通过ERP系统、供应链管理软件、新的物联网（接入产品和其对应零部件）和大数据的收集分析，让信息流和物资流合一。做到对每一个个体产品、零部件在生产的全流程中可以实时监控和管理，事前预测、事中*作和事后追踪。　　对于中国企业来说，长期处于产业链的低端环节使得其在信息的收集和分析能力上有所欠缺，很多中国企业连工厂的管理通报都并不完备，即使是行业的领军企业，也在前几年才消灭了企业内部的信息孤岛，建成了企业内部统一的信息管理体系。但是距离地、有效地管理信息和综合使用信息还有相当的差距，更何况智能工厂对于信息的创造性使用提出了新的要求。　　同时，智能制造对于采购和供应链管理带来的挑战影响是深远的。它将原本按照计划管理的工厂生产，切割为更小的单元，既可以动态规划从而平滑生产波动，也能更快地跟随市场的反应进行产能的调整，同时也能实现的原材料和成品库存，大幅提高生产的周转效率。厂商由此能够获得对用户需求、市场波动做出快速反应的能力。同时，生产所有涉及的零部件都因为物联网而广泛互联，厂家有望实现实时库存（Justintime）——在传统工厂中多是在厂内库存管理中实现，而在智能工厂市场，这样的实时库存可以将供应商也纳入进来，从而实现真正的实时。它带来的好处是全方面的，包括：成本、提高交付效率、管理产能等。　　中小企业也可实现智能制造　　当前对于制造业企业来说的挑战在于：消费者行为改变、产品周期缩短、供应链风险增加、售后服务复杂化等。

在这些方面，所有的企业都在面对着挑战，而对于依照传统模式组织生产的大企业来说，这样的挑战更加严峻。而新技术如3D打印、智能化设计软件等大大了中小企业的产品开发流程，产业分工和产业集群的兴起也让企业不用再像三十年前一样完成制造业从头到尾的所有工作，创投、众筹及产业链金融等创新的金融手段也让中小企业比过去具有更强的融资能力。　　在这样的形式之下，中小型的制造企业应该率先实现对于用户个性化和定制化需求的响应，对产品设计、生产过程和服务流程进行再设计，用信息化的手段、自动化的设备、智能化的生产体系来改造自己，从而实现贴近客户需求，智能化生产的目标。　　总的来说，智能制造现阶段在中国还刚刚起步，在未来迈向智能制造、智能工厂之时，也要充分利用目前中国制造业企业已广泛应用的工业自动化设备。未来的智能制造首先是基于重新设计的生产流程、供应链管理流程、产品再设计，以及数据收集、分析和决策系统。