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当前，产业云化已成为市场新热点，越来越多企业通过开展云化管理，加快数字化转型升级步伐。
在众多产业中，制造业无疑是大国经济的支柱产业，当今国际形势日益复杂，各国竞相改造和升级制造业，对于新一轮的产业升级，数字化无疑是重中之重。
根据世界经济论坛在国际供应链大会上发表的《第四次工业革命对供应链的影响》白皮书显示，79.9%的制造业企业和85.5%的物流企业认为，在不考虑金融影响的前提下，数字化转型将产生积极影响，数字化变革将使制造业企业成本降低17.6%、营收增加22.6%，使物流服务业成本降低34.2%、营收增加33.6%，使零售业成本降低7.8%、营收增加33.3%。
随着中国“制造强国”国家战略的实施，如何利用云计算、大数据、人工智能等技术，在各项成本持续上升的大背景下降本增效，提高企业竞争力，是制造企业在过去几年持续探索的问题。
唯一出路，全球加紧制造业数字化升级步伐
如今，制造业升级是必然趋势，也是各国制造业保持竞争力的强力资本。
不论发达国家还是发展中国家，都在加快智能制造布局，力争在第四次工业革命中获得长足发展。
美国作为世界最大经济体，特朗普政府发布了“美国先进制造业领导力战略”“国家人工智能战略”等政策文件，拜登上台后，又相继发布了“2021年创新与竞争法案”等文件。
欧盟则在近年相继发布“工业5.0：迈向可持续、以人为本和弹性的欧洲产业”、“2030数字罗盘：欧洲数字十年之路”等指导纲领。
邻国日本也发布“日本下一代人工智能推进战略”、“互联网工业东京倡议”等规划文件。
在此国际大势之下，中国制造业企业如果想突破利润微薄的中低端产业链定位，就必须加速探索数字化转型之路，这也促使中国加紧对制造业进行转型升级。
继美国“智能制造”和德国“工业4.0”之后，中国也开始布局“制造强国”战略，将“互联网+”、大数据、云计算和物联网等智能系统与制造业相结合，发展智能制造，打造智慧工厂。
制造企业在转型过程中面临的重要问题就是基础设施的云化，只有上云之后，才能够更好地对制造生产过程中的全环节数据进行统筹和计算。
云计算通过存储、管理和处理数据，已经改变了制造业的诸多要素，并将在未来继续对其进行调整和优化。
如果按照传统IT实施部署模式，首先购买服务器、存储和网络设备等硬件基础设施，并扩建机房。在此基础上，对软件系统做进一步优化。
这一阶段，不仅要接洽各类软硬件供应商进行评估，还要聘请专业咨询公司在实施前规划方案，最后由实施方完成系统的部署。
对制造企业而言，最终的目的可能达到了，但却耗费了太长的时间，花费了更高的成本。同时面对市场快速变化的需求，这种紧耦合的IT架构不但显得笨拙低效，也造成资源的极大浪费，无力应对日趋激烈的产业竞争，更无法支撑企业数字化转型和智能化升级的需求。
总而言之，一方面，面临着传统IT模式无法满足新经济下产生的各种需求挑战；另一方面，还要应对以提质、增效和降本为目的的产业转型。
对制造业而言，上云不是要不要问题，而是唯一的出路。
行而不辍，数字化转型照亮制造业未来
企业数字化转型并不是终点，而是一项需要持续关注市场需求变化、技术进步并持续投入的任务。
虽然从历史进程看，制造业发展阶段演进速度急剧增加，但当前，5G、云计算、人工智能在制造业的应用尚处于摸索阶段。
制造业最大的特点是，不同行业的场景差异化较大，且系统复杂。
从研发、管理、生产到销售，涉及各种复杂的工业软件，如用于产品研发设计的CAD、CAE、PLM等系统；用于生产运营管理的ERP、CRM、MES、OA等系统；在车间，还有SCADA以及各种数控系统等。
因此，要推动制造业上云，不仅要技术过硬，还要懂制造业管理。
制造企业数字化需要一个系统的过程，这个过程不仅涉及到已有信息系统的改造，更涉及到人才结构升级、生产流程改造、业务模式调整等一系列环节。
来源：《Digital Transformation & Industry 4.0》
通常来看，制造企业的数字化大致有三种方式：
一是大型制造业集团的信息化改造，这些集团有很多信息公司，导致运维难度很大，通过上云做信息化改造，可以优化原有的烟囱式架构，并且将经验复制到下属子公司。
二是从制造业企业的业务升级入手，通过生产出新的智能型应用，帮助制造业企业提高生产效率，减少工厂事故，这些主要以应用形式出现。
而且这种应用是诞生在云上的，跟人工智能、大数据、视频等息息相关，因此落地过程中，需要搭建云平台做应用承接。
但由于不少企业存在多套信息化系统，而且这些信息化系统可能存在互不兼容的问题，在进行云端化之后，这部分内容还需要进行全面整合。
三是有些制造业企业有很强的IT能力，这类企业会将开发测试生产环境搬到云上，开发出符合业务需求的应用。
制造业涉及到生产环节，而生产环节必然会涉及到物联网相关应用，包括MES系统等，这部分业务上云是业务上云的延伸。
物联网上云涉及到生产流程改造、优化等环节，通常需要系统的验证过程。
还有边缘上云，通过边缘计算能够解决很多实时性问题，而云计算与边缘计算的结合能够发挥出更大作用。边缘计算的发展能够提高业务处理的速度，同时能够减轻云计算的负担，可以说是未来一个重要的发展方向。
目前，越来越多的制造企业希望通过提高效率、实现可持续性和改进产品质量来获得竞争优势，全球制造业对智能工厂的需求正在上升。
为了更好助力制造企业升级，以亚马逊云科技为代表的科技厂商正帮助制造业应对数字化升级挑战。从工程与设计、设备综合效率及生产优化、供应链管理、智能设备、质量管理等核心应用场景，亚马逊云科技推动制造业向高端化、智能化、绿色化转型。
例如，为了进一步优化智能工厂的制造流程，施耐德电气选择了亚马逊云科技来构建智能工业视觉质量检测解决方案。
施耐德电气广泛使用亚马逊云科技包括基础设施、大数据分析、人工智能与机器学习、物联网等方面的服务，构建了AI工业视觉检测平台、OT数据平台、工业互联网应用平台和APS高级计划与排产平台。
以AI工业视觉检测平台为例，施耐德电气使用了亚马逊云科技的机器学习、数据库和容器服务，在云端实现数据存储和标注及模型训练，并把云端模型下发到产线边缘侧，执行边缘推理。
该解决方案率先在施耐德电气武汉工厂上线，显著提高了生产线的检测效率，将误检率降低0.5%以内，并实现了零漏检率。
目前该平台已经在其中国的十多个工厂、20多条生产线部署，提高整个产线的效率。2023年将实现部署量翻番增长，在全球推广使用这一平台。
在数据层面，数据是驱动制造企业升级的重要因素之一。
对于类型多样的数据，亚马逊云科技为制造企业提供专门构建的数据库，以应对大量结构化、半结构化以及非结构化的行业数据。同时，数据库的数据分层存储功能，可以处理海量的冷暖数据，给企业节省大量成本。
针对制造业数据来源复杂这一难题，图数据库Amazon Neptune和ML可以建立各个不同数据之间的相关性，并且通过ML洞察出数据的真正价值。
此外，亚马逊云科技还进一步提供应用程序迁移服务，利用Babelfish for Amazon Aurora PostgreSQL，帮助客户把传统数据库平滑地迁移上云原生数据库。
在国内，工业互联网、工业大脑、智能制造等集成了云计算、大数据、AI等技术的综合方案也开始广泛应用在制造业中，例如：
华为云结合自身技术研发积累与制造领域数字化实践经验，创新打造出华为云工业物联、数据使能、工业智能中枢、智能制造云平台（IMC）等核心技术产品与解决方案，实现对制造企业从连接、驱动、数据到一站式信息服务的全面赋能。
阿里云依托“ET工业大脑”平台，集聚江苏省内30家信息服务企业技术能力，为300家制造企业提供系统解决方案服务，推动大中小企业的合作从简单的技术传递向可交易、可协作的服务生态转变。
从全球范围来看，制造业数字化转型仍处于早期阶段，欧美虽做出布局规划但转型实践仍在摸索阶段，工业大数据价值创造也才刚刚起步，中国制造企业如果能够抓住转型机遇，探索出数字科技与工业制造知识融合的新路径，将有望弯道超车，实现“由大变强”的历史性跨越。
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