疫情加快智能制造发展进程，工业互联网、大数据分析、人工智能等技术与先进制造技术深度融合，全球智能制造市场预计将在2028年达到5,762亿美元， 2021 年到 2028年复合年增长率预计将达 12.7% 。智能制造进入关键“窗口期”，并呈现出自动化、数字化、规模化、生态化、绿色化的发展趋势。同时，在智能化转型路上，制造业企业面临多重挑战：提升敏捷性以应对劳动力短缺和供应链不稳定，缩短产品上市周期同时保障并提升产品质量，打造技术的产品化和集成化能力以部署智慧工厂，实现上下游之间的连接与协同，以及满足日益严格的ESG合规要求。
面对上述挑战，制造企业孜孜不倦寻求产品设计、生产流程、供应链的优化。当数字技术和数字治理成为制造企业管理未来工厂、理解数据、并保持竞争力的必要工具时，自动持续优化概念应运而生。本报告提出的制造业的自动持续优化在原有的制造业优化概念基础上，更强调基于数据分析洞察找到最佳替代方案，借助数字孪生、深度学习、智能化设备等实现精准执行，其核心为更加高效、无人为干预、可持续的优化能力。自动持续优化不仅可以减少人力、能耗和设备运维成本，也更新了商业价值的定义与框架，我们可以从财务指标、运营指标、绩效改善三个维度思考自动持续优化所开启的商业价值和机会。
结合制造业面临的挑战和以上三个维度的分析，自动持续优化的商业价值可以体现为效率优化、质量优化、成本优化、供应链优化和品牌优化。本报告还讨论了一组赋能自动持续优化的技术，展示了基于这些技术的优化创新解决方案如何创造价值：当物联网传感器收集数据时，结合工业知识和人工智能算法，全面分析大数据集并利用丰富的数字环境实现制造业效率、成本、质量、供应链、品牌的优化。
早在疫情爆发之前，制造商就已经开始采用各类技术向智能制造转型，但毫无疑问，这一趋势受疫情影响大幅加速。后疫情时代意味着未来很长一段时间内，人力、资源、货物流通仍然受限，促使许多制造商加快自动化和智能化部署。许多业内人士认为，疫情将工业自动化进程提前了5年甚至10年。另一方面，作为工业4.0核心的智能制造经历从初期理念普及、试点示范阶段进入当前深化应用、全面推广的关键“窗口期”。伴随着工业互联网、5G、大数据、人工智能等技术与先进制造技术的深度融合，智能制造呈现出自动化、数字化、集成化、生态化的发展趋势。同时智能制造发展也面临供应链震荡、劳动力短缺挑战，以及过去涉及未深的柔性生产、工艺优化、ESG合规等业务难题。
阶段一：计算机化。工业企业内部建立多套信息化、自动化系统，通过计算机高效处理重复性工作。但不同系统在企业内部独立运作，尚未实现互联互通。•阶段二：连接性。把孤立的计算机化的设备和信息系统互联互通。此时企业通过加装传感器和API接口等，实现操作技术（OT）系统和信息系统（IT）的连通性和互操作性。•阶段三：可视化。
通过现场总线和传感器等物联网技术，企业捕获大量的实时数据，建立起工厂的“数字孪生”，看到工厂各类生产信息，从而进行管理决策。•阶段四：透明化。利用大数据分析工具和机器学习，分析生产过程的各类问题，了解事件发生的原因，从而实现生产过程透明化。•阶段五：可预测。将数字孪生投射到未来，模拟不同情景并对未来发展进行预测，适时做出决策和采取适当措施。
•阶段六：自适应。工业4.0最终达成的状态，当企业能够了解现状、分析原因、预测未来，就可以根据生产流程，对未来将要发生的事情自动化处理，通过持续的自优化实现自主响应，从而适应不断变化的经营环境。在工业4.0大潮下，制造业再次成为提高生产力、带动经济增长的动力，并经历数字化、网络化升级，逐步向智能化方向发展。完善的智能制造系统将可以覆盖全产品生命周期的价值链，利用先进的数字技术和制造技术实现灵活智能的制造流程和服务模式；
同时通过实时获取的信息进行精确预测，基于成本、资源消耗、可用性等各种指标持续优化操作。智能制造也成为各国制造业的主攻方向：美国提出先进制造业国家战略计划，德国提出的工业4.0战略及落地方案，日本提出工业价值链计划，中国也于2015年发布了《中国制造2025》，尽管各国战略各有侧重，但目的都是以新一代技术推动产业升级和产业链重构，抢占新一代制造业制高点。
