整體來看，中國制造業目前基礎方面還不夠強。特別是傳統的基礎材料、基礎技術、基礎工藝和技術平臺。而智能制造又要求和信息技術結合，像傳感器、工業軟件、工業互聯網和工業大數據等新問題或是未來發展的瓶頸。
7月中旬的成都，炎熱多雨，距離市中心西北邊22公里的西門子工業自動化產品生產及研發基地（SEWC），工廠外圍一片寂靜。
即使在車間里，也只聽得見機器轉動的微弱聲響。幾位工人不時觸摸工作臺前的電腦顯示屏，操作工作臺上的按鈕。
與此同時，在工人們腳下、地下一層的物料間里，攜帶條形碼的物料，整齊地趴在自動化流水線上。它們沿著地下傳輸系統，在四個上下提升裝置的幫助下，升入車間。再經過立體中轉庫等設備，在組裝生產線上被裝配和包裝，最后由物流小車運向倉庫。
這座約450名工人的工廠，生產面積不到標準足球場的一半。每年生產的SIMATIC工業自動化產品超過250萬件，供應中國及全球的汽車、制藥、電力等工業行業及基礎設施建設。在這里大概每10秒就有一件產品誕生，而一百萬件這樣的產品中，有瑕疵的不到10件。
SEWC是西門子首家數字工廠——安貝格電子制造工廠（EWA）的姊妹工廠，也是西門子在德國之外建立的首家數字化企業。兩座數字化工廠的背后，是西門子實踐德國政府工業4.0戰略所制定的數字化工廠整體解決方案。
為了應對全球制造業變革浪潮，促進本國制造業的轉型升級，德國政府于2013年提出了工業4.0的國家戰略。中國則于2015年發布了《中國制造2025》行動綱領。
如果將西門子作為標桿，中國企業顯然差距不小。“與西門子等頂尖的世界工業4.0企業相比，中國制造業特別是中國家電行業還存在著很大差距。”四川長虹企劃部部長劉海中說，“中國制造業有的尚處在工業2.0階段，部分達到3.0水平。既需要謀劃工業4.0，還要彌補基礎不足，盡快淘汰落后、過剩的產能，實現跨越式發展。”
一座工廠的無縫數據互聯
完成工業自動化后，工業企業面臨著滿足消費者個性化需求、新技術滲透帶來的模式創新等轉型問題。
對西門子來說，這一系列的難題反映到實際，就是制造業企業該如何縮短產品的上市時間，提高靈活性、生產效率和產品質量。
或許可以從西門子自2007年起收購的近50家企業中，窺得這個169歲的老牌工業企業的野心。自從買下生產軟件產品Teamcenter的公司UGS后，西門子一發不可收拾，看上的企業大多以軟件公司為主。同時，西門子不斷擴大軟件業務組合，最終提出“數字化工廠”概念。
據西門子股份公司數字化工廠集團首席執行官Jan Mrosik介紹，數字化方案就是通過涵蓋從產品設計、生產規劃、制造工程、生產執行到服務的整個價值鏈的數字化轉型，提供全生命周期的無縫工作流。借助統一的數據庫等軟硬件設備，優化工程組態所有方面的工作，確保產品高效地投放到市場。
為此，西門子推出了全面的數字化產品組合，將硬件、軟件、工業技術專長和數據結合在一起，推動現實世界與虛擬世界的融合。
2016年漢諾威工業博覽會上，西門子推出了工業云Mind Sphere。作為工業數據開放平臺，各種數字工廠可以通過數據網關，將關鍵設備乃至整個工廠的數據連接至Mind Sphere，從而監測其設備群，做到預防性維護、能源數據管理、工廠資源優化等。
在中國，西門子建立數字化工廠SEWC來實踐上述解決方案。這座工廠實現了從管理、產品研發、生產直至物流配送全過程的數字化。在數字化工廠“數據鏈條”的起點——研發過程，研發工程師們利用西門子PLM（產品全生命周期管理軟件）的產品開發解決方案NX軟件，進行新產品的模擬設計和組裝。
研發出的每一件新產品都擁有專屬于自己的數據信息。這些數據信息在研發、生產、物流的各個環節中被不斷豐富，實時保存在同一個數據中心Teamcenter中，供質量、采購、生產和物流等各個部門共享。每天，設備自動記錄1000多萬條產品信息，方便工人精準快速地找出產品瑕疵的由來。
生產過程所需要的物料自身攜帶條形碼，通過與倉庫管理軟件的“數據對話”，經由“自動交通”的物料輸送環節，輸送到高貨架立體倉庫或者物料中間庫。裝配生產線員工輕觸工作臺上的電腦顯示屏，所需物料就會進入物料間。
物料從物料間升入車間后，工人按照電腦顯示屏上的電子任務單，開始裝配、包裝等工作。任務完成后，他只需按下工作臺上的按鈕，流水線上的傳感器就會掃描產品的條碼信息，記錄它在這個工位的數據。MES（制造執行系統）將以該數據作為判斷基礎，向控制系統下達指令，指揮物流小車將產品送去下一個目的地。
工廠采用柔性生產，同一條生產線上每天要產出4000多片產品，最多能夠同時生產4種不同產品，并為將來的產能調整做出合理規劃。
整座工廠的運行，都是基于這些數據基礎，ERP（企業資源規劃）、PLM（產品全生命周期管理）、MES（制造執行系統）、控制系統及供應鏈管理，全部實現了無縫的信息互聯，工廠數據還能與德國生產基地以及美國的研發中心進行數據互聯。
中國制造業標桿處于3.0階段
與從制造端走向信息端的德國工業4.0不同，在機械工業信息研究院副院長石勇看來，“中國制造2025”混合了德國和美國工業互聯網的理念，一些領先型企業在進行探索，互聯網企業和制造業企業加強合作，推進兩化融合。
據石勇介紹，上汽和阿里巴巴簽署“互聯網汽車”戰略合作協議，加強信息化技術應用和導入；華為在2016年和庫卡簽訂戰略合作協議，共同為中國工業市場開展智能制造方案；青島紅領通過探索努力，成為服裝生產領域智能制造的標桿，這些都是互聯網和制造業融合的典范。
但整體來看，中國制造業目前基礎方面還不夠強。特別是傳統的基礎材料、基礎技術、基礎工藝和技術平臺。而智能制造又要求和信息技術結合，像傳感器、工業軟件、工業互聯網和工業大數據等新問題或是未來發展的瓶頸。
電氣化普及、自動化推廣、智能化示范，這是機械工業信息研究院戰略與規劃研究所副所長張燕對我國制造業的整體評價。兩個指標數據能夠直觀展現：工業機器人使用密度與設備數控化率。
世界機器人協會的統計數據顯示，2014年中國大陸地區的工業機器人使用密度僅為36臺/萬人，不到韓國的1/13、日本和德國的1/9、美國的1/5，而且僅為世界平均水平的54.5%。從機床的數控化率來看，中國生產的機床，數控化率僅為25%，而日本2012年的機床數控化率已達到88%。中國目前的水平僅相當于日本20世紀80年代末期的水平。
“國內沒有什么公司可以拿出來作為標桿。”亞洲制造業協會、國際機器人及智能裝備產業聯盟首席執行官羅軍認為，即便備受推崇的海爾集團，還是傳統產業，離工業4.0的要求很遠，跟西門子比差距非常大。“我們過度關注生產環節，研發領域落后，沒有真正引領全球行業發展的企業。”
企業也有“自知之明”。去年9月，工信部公布了2015年智能制造試點示范項目名單，入圍項目共46個，涉及38個行業、21個地區。四川長虹電器股份有限公司申報的示范項目位列其中。
長虹方面也認為，自身與西門子等頂尖的世界工業4.0企業相比仍有很大差距。“德國更專注于創新工業科技產品的科研和開發，以及對復雜工業過程的管理。在設備和車間制造工業方面基礎很好，在世界信息技術領域的能力水平很高，在嵌入式系統和自動化工程方面也有非常專業的技術。” 四川長虹企劃部部長劉海中說。
這些榜上有名的企業，在賽迪研究院裝備工業研究所所長左世全看來，還處于數字化的發展階段，也就是德國所稱的工業3.0，它們還在打通縱向集成的問題。其中，極少數企業正攻關網絡協同制造的難題。工信部已公布的2015年和2016年的智能制造示范試點項目共109個，只有中國商用飛機有限責任公司申報的C919飛機網絡協同制造試點示范、泉州海天材料科技股份有限公司申報的紡織服裝網絡協同制造試點示范兩個項目。
工業互聯網最具商業價值
中國企業如何達到智能制造要求的目標？
不要把智能制造當成技術活。同濟大學教授、工業4.0-智能工廠實驗室主任陳明建議，中國企業要把產品、裝備、生產、管理和服務都考慮在內。德國人認為，工業4.0首先要精益生產、精益管理，這樣實施才會高效，德國企業也基本這樣做。
劉海中也認同這一觀點。據其介紹，長虹理解的智能制造，不僅僅是單純以機器人、自動化設備、信息化等技術手段武裝工廠，來滿足內部制造效率的提升。更需要站在消費者的角度，將消費者的需求作為智能制造的最高標準，反向考量研發、生產、銷售、服務等各個環節，從而實現大規模個人化定制全新的商業模式。
陳明還告誡中國企業不要太著急，實現工業4.0是一個漸進式的過程。況且，無論是在中國還是世界其它地區（包括歐美發達國家），工業4.0都還處在一個探索階段，尚未出現真正實現工業4.0的企業。
張燕表示，即便是西門子安貝格工廠，仍自稱處于工業3.6-3.8之間。按照德國弗朗霍夫研究院，提出工業4.0概念的機構的預測，大概15年后，真正實現工業4.0的企業才會出現。
不過，也有業內人士認為，不要迷信工業4.0。濟南二機床集團有限公司主要生產沖壓設備和數控機床。該公司利用西門子的系統來提高生產效率、質量和可靠性。不過，該公司副總經理張世順卻提醒企業，工業4.0、“中國制造2025”不是靈丹妙藥，很可能解決不了企業目前面臨的問題。有些問題，企業可能更需要從內部管理入手，想辦法找到并解決問題。
而打算使用智能制造模式的企業要學會“眼高手低”。張世順建議，國內企業要系統規劃、分步實施，把握好目標和整個發展趨勢，“眼要高”；但真正要做的時候，需從最基本的東西做起，“手要低”。
這也是波士頓咨詢公司給中國企業的建議，做好基礎的東西。新技術無法繞開制造業一些最基本的東西，譬如生產規范化、有效的設施維護、人員的技能水平等。
在左世全看來，工業互聯網對企業來說最具商業價值。自動化、數字化、智能化，需要不斷的資金投入。工業互聯網則是通過服務增值來獲得收益，企業利用物聯網等信息技術手段幫助用戶更好地使用產品，獲取更多價值。這種方式雖然前期也要投入，但后期成本會越來越低。
他舉例說，北京一些紡織機械制造商，將出售給客戶的紡織機械用物聯網連接起來，關注產品的運行情況，減少客戶的維修和運營維護成本，并向客戶收取相應費用。
此外，制造企業要在產品、生產、服務等各層面重視新興技術的應用，包括機器人等智能硬件和工業控制系統等軟件系統。“誰用得早，誰用得好，誰在競爭當中就會取得有利的地位。”左世全說。