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然而德勤的报告有意无意地回避了一个事实。
此次德勤调研的对象是大中型企业，主要以民营（53%）和外资（29%）企业为主。而且从行业分布上来看，***装备制造（26%）、电子元器件及电器制造（23%）、汽车及汽车零部件（22%）占绝大多数。这些企业本就更易于接受智能制造的理念，也更容易从相关技术的应用中受益。因此，德勤的报告未必能说明中国的制造业全体已经对智能制造给予了足够的投入和重视，但可以肯定的是，制造行业中的领跑者已经尝到了智能制造的甜头。
尝鲜者众，唯有智者砥砺前行
既然有人已经看到了智能制造的好处，为什么我们没有看到制造业热捧智能制造的情况出现呢？答案很简单。智能制造仍然是有门槛的，并非所有企业都有足够的决心在智能制造的道路上砥砺前行。浅尝辄止的大有人在。
根据德勤公司的报告，中国制造商发展智能制造的路径可分为“计算机化/连接/可视化/透明性/预测/自适应”六个阶段。
计算机化：这一阶段通过计算机化***处理重复性工作，并实现高精度、低成本制造。但不同信息技术系统相对***，很多设备并不具备数字接口。
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连接：各信息技术（IT）系统相互关联，实现运营技术（OT）系统的互联互通，但IT与OT并未完全整合，依旧基于人工经验决策。
透明性：通过根本原因分析生成认识。企业在当前阶段只了解目前问题的根源，不能预测未来发展。
预测：利用数字化映射，模拟不同情景以预测未来发展。但企业尚不能持续、自动化地应对。
自适应：自动地进行决策并采取行动，能够持续地适应变化的经营环境。这是智能制造的***高阶段。
德勤的统计结果显示，81%的受访企业已经完成了***阶段（计算机化），处于第二阶段（连接）的企业占41%，第三阶段（可视）占28%，第四阶段（透明）仅占9%，后两个阶段（预测与自适应）各占2%。换句话说，大部分企业对智能制造技术的应用还处于比较基础的感知阶段（计算机化、连接、可视化），能够坚持向智能制造的***阶段（透明性、预测、自适应）发展的企业***。
沃顿商学院的信息技术研究院院长兼创始人Bill Ha***r***e认为，感知阶段只能解释过去发生了什么，并且要经过比较长的时间才能对各种信号（例如销售、市场、客户购买行为、温度）做出反应，这样是来不及的。要想在竞争中胜出，***必须能够在事件发生之前就进行预测并采取行动，也就是提升到“预测”和“自适应”这两个阶段。
工业物联网解决方案供应商Uptake的创始人兼执行总裁Brad Keywell则给出了一个近似的量化指标——分析工业物联网收集的数据产生的“预测性洞见”，能给生产力、可靠度与安全性带来***机会，每1块钱***都能换回3块钱的回报。但这么做的前提是要充分了解怎样运用联网设备的优势。如果能利用数据进行根本原因分析，用于预测性分析指导企业的行动，开发预测模型支持决策，这样的智能制造企业无疑能爆发性地跟前三个阶段的对手拉开差距。
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