在數字經濟時代，強大的制造業已成為了國家整體實力的根本。制造業快速流失導致的“空心化”成為2008年全球經濟危機的導火索。因此，全球各國紛紛推出重振制造業的國家戰略和計劃，以搶占世界經濟和科技發展的先機。無論是德國的“工業4.0”、美國的“工業互聯網”、英國的“工業2050戰略”以及法國的“新工業法國計劃”，還是“建設制造強國戰略”，都將智能作為發展制造業戰略的重要抓手。我國的“建設制造強國戰略”也明確提出將智能制造作為主攻方向，以加速培育新的經濟增長動力，優化產業格局，提高新一輪制造業產業競爭制高點。

智能制造加速了云計算的普及。云計算不僅解決了傳統IT成本高、部署周期長、使用管理效率低下的難題，在數字時代云計算更大的價值在于，快速通過物聯網、人工智能、大數據等新技術帶動產業融合和升級，培育和推進了新興服務型制造業，更為提高中國制造業在全球產業鏈附加值和規模提供了彈性支撐和服務創新空間。

云計算帶動傳統制造業轉型升級

過去的幾十年里，我國的制造業得到迅速發展，產業基礎越做越大，產業體系不斷完備和健全，自主創新能力不斷增強，為我國的經濟社會發展做出了突出貢獻。然而，隨著我國經濟由要素驅動向創新驅動的轉變，先進制造技術也正在向信息化、網絡化、智能化方向發展。與全球先進水平相比，我國制造業主要集中在中低端環節，產業附加值低。發展智能制造業成為實現我國制造業從低端制造向高端制造轉變的重要途徑。云計算作為新一代信息技術的基石，也是智能制造的核心平臺。如何通過云計算加速傳統制造業轉型，提質增效，通過產業協作平臺提高服務創新能力，將物聯網和人工智能轉化成產業升級新動能，成為智能制造的戰略目標。

提質增效

通過新技術提質增效(提高質量、增加效率)成為提高現有制造業運營效率的起點。相對于傳統的IT和業務系統的分離，以云計算為代表的新一代信息技術與制造業的深度融合，不僅優化了制造業全流程資源使用效率，提高了企業生產效率和經濟效益，同時，可以通過制造業產業協作和重塑，帶動中國制造業的整體提質、增效、升級。

傳統制造業從研發、設計、制造、交付，到運營和管理等，系統之間存在大量數據孤島，這成為從規模型制造向柔性生產轉型的技術瓶頸。同時，不同系統的數據無法共享，難以互聯互通，無法通過全流程智能分析提高業務管理運營效率。在數字經濟時代，個性化服務創新能力和市場迅捷響應速度直接決定著企業的競爭力。現在越來越多的制造企業通過托管云和混合云替代傳統IT，以提高業務響應速度和企業內部運營效率。

云計算深入滲透到制造企業的所有業務流程，能夠根據用戶的業務需求，經濟、快捷地進行IT資源分配，實現實時、近實時IT交付和管理，快速響應不斷變化的個性化服務需求。不僅有助于促進創造優質附加值和制造業生產效率的提升，同時提升了制造企業整體競爭力，靈活應對復雜的國際環境變化，為經濟全球化環境下制造企業實現智能制造打下堅實基礎。

.服務型制造轉型

提高服務在制造業的占比，從傳統制造業向服務型制造業轉型，成為優化中國制造業格局的關鍵。《建設制造強國戰略》規劃中明確指出，要改造提升傳統產業，促進生產型制造向服務型制造轉變。同時制造業向服務化轉型也是推動供給側結構性改革，創造新供給、滿足新需求的要求。

在新經濟下，隨著制造業產品復雜程度的不斷提高，單純的“以產品為中心”的制造業不僅產品開發周期長、產品附加值低、業務創新能力不足，同時整個產業鏈上下游企業相互隔離，導致協作創新能力低下，難以實現高效協同生產。在數字經濟時代，提高制造業產品附加值和實現產業鏈協作創新，成為制造業向服務型轉型的關鍵因素。

云計算作為制造業服務創新平臺，以大數據為基礎，通過軟件服務、協同服務、數據服務，形成資源共享、供需對接的生態服務，實現跨行業和跨企業的協作創新;同時，云計算平臺通過上下游產業鏈協作和全球協同，在延伸和提升價值鏈的同時，提高了全要素生產率、產品附加值和市場占有率，從而推動中國制造業服務型轉型。

.產業智能化升級

“建設制造強國戰略”要實現的是整個制造產業的智能化升級。中國政府加大在大數據、人工智能、物聯網的政策導向和資金投入，讓“建設制造強國戰略”在技術上具有高起點，為中國成為制造強國奠定基礎。基于大數據云的產業協作平臺，讓數據智能成為制造業企業發展的新動能，人工智能、云計算、大數據、物聯網與制造業的融合，成為制造業實現產業智能化升級的關鍵因素。

德國制造業領軍企業如西門子，正在打造工業4.0平臺以推動智能制造的進程。在“建設制造強國戰略”政策驅動下，中國制造業領先企業紛紛開發智能制造平臺，讓制造業能夠短平快地利用智能云平臺，將物聯網、人工智能、虛擬現實等新技術轉化為制造業企業發展的新動能，加速傳統規模制造向個性化用戶驅動的全智能生產轉型。

云計算產業平臺實現跨企業、跨行業、跨地域的協作創新，在保證各方數據權限管理前提下，通過應用整合，提高資源利用率，優化用戶體驗，更迅捷滿足用戶需求。在業務全球化過程中，云計算產業平臺以整個制造產業為依托，并結合物聯網和人工智能，通過產業智能化協作的平臺化，加速制造產業的智能升級。

評估智能制造云計算服務商的重要因素

作為全球第二大經濟體的中國，“建設制造強國戰略”是要完成從“制造大國”到“制造強國”的轉型。制造業考慮的不僅是現在的業務升級能力，更多的是全球化服務能力、競爭力和響應速度。故此，制造業在智能制造轉型升級過程中，評估云計算更多地是從市場戰略維度出發。中橋調研咨詢對中國企業CIO和IT管理者的調查結果顯示，評估智能制造云計算服務商有以下幾點重要因素：

.綜合IaaS、PaaS、SaaS的服務水平和管理效率：向智能制造演進是一個長期持續的過程。不同規模的制造企業在不同的業務發展階段，對云計算服務的需求也不同。因此，能夠靈活提供IaaS、PaaS、SaaS服務，并且保證優質的服務水平和管理效率，滿足制造企業當前以及未來的業務需求，成為用戶選擇云計算服務商的首要考慮因素。同時具備全面云計算服務能力的提供商，能夠讓制造業在轉型發展過程中迅速將AI和IoT轉化為業務創新能力。

.全球云計算服務能力，支撐全球化業務拓展：通過智能制造提升中國制造在全球市場創新服務中的競爭力，是中國從“制造大國”到“制造強國”的關鍵所在。因此，云計算在全球的服務能力、得以驗證的云計算服務管理流程、跨全球多區域的云計算集中統一管理，以及跨混合云和多云的業務支撐能力，能夠讓制造企業在全球業務拓展中，優化資源利用率和產銷鏈流程，提高全球市場響應速度和創新效率。

.得以驗證的企業級用戶群，可信可靠：在全球化業務拓展過程中，云計算逐步成為智能制造的核心業務平臺。用戶在評估核心應用“云化”過程中，云計算服務商在同等企業規模和行業的積累成為用戶重要的評估指標。得以驗證的企業級用戶群意味著云計算服務商提供的云計算服務經過了實踐的驗證，這對于確保企業業務的穩定安全，降低向云計算轉型的業務風險至關重要。可信可靠的企業級云計算服務，能夠提高制造企業從研發到服務的全流程協作管理效率，加速從傳統制造到柔性制造的轉型。

圖1 制造企業評估云計算服務商的考慮因素

AWS助力西門子打造工業4.0平臺

隨著云計算在制造業的快速普及，作為德國制造的領軍企業，西門子通過數字化企業平臺、全集成自動化、全集成驅動系統，以及Mindsphere工業4.0平臺，助力各國制造業加速智能制造轉型升級。西門子的Mindsphere 4.0平臺服務，讓用戶可以跨混合云把大數據、人工智能等技術快速融入到整個產品生命周期的管理、研發、創造和服務中，真正實現智能制造。目前，西門子的工業4.0平臺已經在制造業得到廣泛使用。

圖2 西門子4.0平臺實現智能制造

Mind Sphere是一款基于AWS云計算服務，專為物聯網設計、開放的“平臺即服務(PaaS)”云平臺。在該平臺上，AWS的物聯網應用和人工智能應用，提供了豐富的應用接口、服務及計算資源，以及數據存儲、配置、數據處理和數據管理工具，幫助用戶記錄和分析大量生產數據，還能連通數據、自身所攜帶的各種開發工具以及應用軟件和服務，從而幫助用戶提高生產效率。在用戶的整個業務發展過程中，通過與AWS協作，為用戶提供全面的物聯網解決方案和服務，其廣泛的設備和企業應用連接協議選項(API)、工業級應用、高級分析技術以及一個創新的開發環境，在滿足用戶不斷變化的業務需求的同時，為用戶發展新型服務和新業務模式奠定了基礎。

圖3AWS云服務助力西門子智能制造

用戶可以選擇跨已有數據中心和AWS云計算套件部署MindSphere。通過靈活的應用實例選擇，保證應用的快速開發和部署效率，確保業務創新速度。綜合網絡和運營管理工具，自動實現從資源、服務，到應用、權限、數據的個性化性能和安全設置管理。AWS按需獲取資源，制造用戶可以最大限度降低閑置IT的開支，動態實現性能升級和容量擴容，優化IT使用管理效率。

圖4 MindSphere 選用的AWS 套件

此外，制造用戶可以跨用戶已有數據中心和AWS部署智能制造服務。通過API網關實現制造操作管理數據與批量分析、實時數據整合和分析。其中，AWS針對不同業務需求提供數據庫服務。Amazon Relational Database Service關系型數據庫，保證數據庫高性能和高可用性;Amazon Redshift經濟、輕松管理數據倉庫，讓數據倉庫管理成本降低90%;Amazon DynamicDB數據庫服務保證10毫秒以下的延遲;Amazon DynamoDB內存加速保證每秒數百萬請求，響應時間在數微秒級，以滿足不斷變化的業務需求。