在當下進行智能制造大勢之下，從事自動化的企業有成千上萬，從事工業互聯的企業也非常多，但從事整個企業總控大腦的企業不多，由于沒有一個總控大腦，造成了智能制造過程的數據與實際動作脫節，數據也是孤島。導致我們企業在進行智能制造過程會出現不少的問題和難題，當數據沒有連接后，我們局部的數據只能夠體現局部的價值。如我們為了達到生產更加高效，我們可能投入更高效的設備，但這種投入單一從生產數據來看是有價值的，但如果我們的從投資角度來看，我們很可能過分投資，導致投資回報有限，只有當投入、產出各種數據都形成關聯后，我們才能夠知道怎么樣的選擇才是最合理最科學的。另外當數據沒有進行關聯時候，我們的數據無法去指導生產，而且無法形成數據對于制造的價值，，只有有了數據與制造之間的關聯，數據可以驅動制造，制造提供數據，通過工業大腦來進行智能化決策，最終才能實現心中的智能制造。

目前搞智能制造的企業大部分一些超大型企業和現在的互聯網企業，或者有一些小企業在單一領域提供服務。同時還存在懂制造的不懂IT或互聯網，懂互聯網和IT的不懂制造。造成為客戶實施智能制造時與實際脫節，沒有大多的實際價值，要么是搞出來的無法進行迭代，要么是搞出來成本太高。而正真的智能制造應該是基于客戶應用情況而打造的智能制造，是基于實際的應用、是基于客戶經驗積累。在當下大部分企業可以找到非常好的自動化公司為其規劃設計打造自動化，也可以找到世界上最優秀的軟件產品。但就是找不到一個能夠為其量身定制打造的全價值鏈的數字化企業，找不到一個能夠為其打造屬于客戶自身的工業大腦，實現對于所有過程的管理和控制。讓企業的所有數據進行統一的聯接，形成有關聯的信息交互和管理。通過工業大腦不斷的收集數據，再通過AI技術不斷的進行自我進化管理，實現人工智能控制，通過工業大腦不斷的收集數據，再通過行業專業知識經驗來對數據進行分析，最后建立數學模型，再將數學模型寫成軟件。最后達到任何一個節點的數據變化，都可以通過軟件系統模擬出其后續產生的變化和結果，從而實現對于制造的精準控制。因此智能制造核心工業大腦變得非常重要，這也是我們企業在實施智能制造過程最大的短板，無法將我們的經驗寫成軟件，最后通過軟件來對制造的控制和管理。最后就形成我們的智能制造。

目前單一的企業要打造工業大腦非常的難，我們需要通過跨組織的整合行業資源，開發針對行業的工業大腦以及大腦里面的軟件。這樣才能夠舉行業之力打通和開發行業的工業大腦。從而提高我們行業的競爭力，讓我們的企業可以走向國際化競爭，從而來實現對于社會生產效率的提高和資源的節源。

現階段國內從事工業領域特別是機械制造工業大腦的企業，不是很多，主要是大部分企業是從IT或互聯網企業轉型過來，很少有從制造企業出來，如果不是從制造業出現，其很難理解制造業存在的問題和需要解決的痛點，做不到對于問題點和痛點的理解，其無法打通制造業過程中的各種數據，特別是一些中小型企業的數據打通。目前無錫雪浪數字專門從事制造業特別是機械制造業工業大腦的研究開發，通過整合阿里最優質的資源與制造業方面的專家，實現對于制造業的工業大腦研究，打通數字化的最后一米，為實現最終的智能制造提供可能！
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