智能制造模式重塑产业价值链和生态链
智能制造的产业生态与市场前景
智能制造的产业生态与市场前景智能制造是未来制造业的发展方向，它将人工智能、大数据、物联网等技术融合到制造过程中，实现智能化、自动化、数字化的生产方式。
通过智能制造，企业可以提高生产效率，降低成本，满足个性化消费需求，同时带动整个产业链的发展，形成完整的产业生态。
本文将从产业生态和市场前景两方面，详细探讨智能制造的发展潜力与未来发展方向。
一、产业生态智能制造将人工智能、大数据、物联网等技术应用到工业生产中，形成了“智能工厂”、“智能设备”、“智能仓储”等多个智能化环节，从而极大地提高了生产效率和质量，并实现了产品的个性化生产和即时制造。
这样的发展不仅提升了企业的竞争力，同时也推动了整个制造行业的转型升级，形成了一个全新的“产业生态”。
1. 智能设备智能设备是智能制造的基础，它是通过人工智能、大数据、物联网等技术实现智能化的生产设备。
智能设备具有自动化、数字化、智能化等特点，能够极大地提高生产效率和质量，同时减少人工操作对质量的影响，避免了人为疏忽和失误，提高了产品的精度和稳定性。
2. 智能工厂智能工厂是智能制造的核心，它将智能设备、物联网、大数据等技术融入到生产流程中，实现了生产的全自动化、智能化。
智能工厂的特点是“按需生产、零库存”，能够在保证产品质量的前提下，实现灵活的生产计划和个性化生产。
3. 智能仓储智能仓储是智能制造的重要组成部分，它通过物联网、大数据等技术，实现了仓储信息的实时监控和精准管理，提高了仓储效率和实时响应能力。
同时，智能仓储还通过物流配送系统的管理，实现了个性化的物流服务，满足了不同消费者的需求。
以上三个方面构成了智能制造的核心产业生态，从而形成了一个完整的供应链体系，极大地提高了整个制造业的质量和效率，带动了整个产业链的发展。
二、市场前景随着人们对个性化消费需求的日益增加，智能制造市场前景非常广阔。
据市场研究机构Omdia的报告显示，到2027年，智能制造市场规模将达到1.2万亿美元，年均复合增长率为20.7%。
智能制造：智能化技术赋能产业转型升级
智能制造：智能化技术赋能产业转型升级引言智能制造是以科技创新为驱动，运用新一代信息技术、数字化技术、自动化技术等智能化技术的综合应用，为产业转型升级提供支撑和赋能的重要手段。
在全球范围内，智能制造已成为推动经济发展和产业升级的重要动力。
本文将对智能制造的概念、关键技术以及对产业转型升级的影响进行探讨，并重点分析智能化技术对产业转型升级带来的变革和机遇。
概念和智能制造是指通过应用信息技术、人工智能、互联网技术、物联网技术等智能化技术手段，将传统生产制造业向数字化、网络化、智能化方向转变的制造模式。
智能制造以提高生产效率、降低成本、提升质量和灵活性为目标，通过整合各种资源和要素，实现生产过程的智能化和优化。
随着信息技术的迅猛发展和应用，智能制造正成为各个行业转型升级的关键路径。
传统制造业需要面对产业升级、市场竞争以及技术创新的压力，而智能制造为这些问题提供了解决方案。
通过智能化技术的应用，制造业可以实现生产过程的数字化、自动化和智能化，从而提升生产效率、加强竞争力。
关键技术智能制造依托于多种关键技术的支持，下面是几种常见的关键技术：物联网技术物联网技术是智能制造中非常重要的技术之一，它通过将各种设备和物体连接到互联网上，实现设备之间的信息交互和数据共享。
通过物联网技术，智能制造可以实现对生产过程的实时监控和管理，提高生产效率和质量。
人工智能技术人工智能技术在智能制造中扮演着重要角色。
通过运用机器学习、深度学习和自然语言处理等人工智能技术，可以实现对大量数据的分析和处理，提取有价值的信息，并为决策提供支持。
人工智能技术可以应用于生产计划、设备维护、品质管理等方面，提高生产效率和质量。
云计算技术云计算技术是智能制造中的关键技术之一。
通过利用云计算平台，可以实现大规模计算和存储资源的共享和调度，降低企业的IT成本，提高数据处理和分析的效率。
云计算技术可以为智能制造提供强大的计算能力和存储能力，支持大规模数据的处理和分析。
“智能制造,构建新时代制造业生态系统的核心驱动力”
“智能制造，构建新时代制造业生态系统的核心驱动力”智能制造，构建新时代制造业生态系统的核心驱动力随着科技的飞速发展和人工智能技术的不断突破，智能制造正成为推动制造业转型升级的核心驱动力。
智能制造不仅能够提高生产效率、优化资源配置，更能够实现产业链的全面升级和创新驱动的可持续发展。
正是智能制造的推动，使得制造业在新时代构建了一个全新的生态系统。
首先，智能制造的一个核心驱动是数据的应用和利用。
智能制造通过建立数据采集、存储和分析的系统，将生产过程中的各种数据进行有效整合和分析，实现信息的共享和利用。
借助大数据与云计算技术，制造企业能够从海量的数据中挖掘出有价值的信息，为决策提供科学依据。
通过数据的实时监测和分析，制造企业可以精确了解产品质量、生产效率等各个方面的情况，并及时做出调整和改进。
这种以数据为驱动的智能制造模式，能够提高生产效率，降低质量缺陷率，提升企业竞争力。
其次，智能制造的另一个核心驱动是自动化技术的应用和创新。
通过引入机器人、无人机、无人车等自动化设备，制造企业能够将传统的人工操作转化为机器自动完成，从而提高生产过程的自动化程度。
自动化技术不仅能够提高生产效率，降低人力成本，还能够减少人为操作带来的错误和质量问题。
同时，随着人工智能技术的不断发展，自动化设备还能够具备一定的智能化能力，能够根据环境和任务的变化做出相应的决策和调整，提高生产灵活性和适应性。
另外，智能制造还提供了一种全新的工业生态链模式，能够推动制造业由传统的线性模式转变为循环模式。
在传统制造业中，制造企业往往处于供应链的较低端，只负责产品的生产和销售。
而在智能制造模式下，通过物联网和互联网技术的应用，制造企业能够与供应链的各个环节进行深度连接，实现信息的共享和资源的互通。
制造企业可以通过与供应商、分销商等合作伙伴的紧密合作，实现生产、销售、售后等全方位的服务，提供个性化和定制化的产品和解决方案。
这种全新的工业生态链模式，能够提高资源的利用效率，实现产业链的协同发展和共赢。
人工智能如何重塑中 国制造业的未来
人工智能如何重塑中国制造业的未来在当今时代，科技的发展日新月异，人工智能（AI）作为其中的一项关键技术，正以前所未有的速度和深度重塑着各个行业。
中国制造业，作为国家经济的重要支柱，也在这股科技浪潮中迎来了巨大的变革。
过去，中国制造业凭借丰富的劳动力资源和大规模生产的优势，在全球制造业中占据了重要地位。
然而，随着经济的发展和市场需求的变化，传统制造业模式面临着诸多挑战。
劳动力成本上升、资源环境约束加大、市场竞争日益激烈等问题，都迫使中国制造业寻求新的突破和发展路径。
人工智能的出现，为中国制造业带来了全新的机遇。
首先，在生产环节，AI 技术能够实现智能化的生产控制和质量检测。
通过在生产线上安装传感器和监控设备，实时收集生产数据，并利用人工智能算法进行分析和处理，企业可以及时发现生产过程中的问题，实现精准调控，从而提高生产效率和产品质量。
例如，一家汽车制造企业利用 AI技术对生产线上的焊接工艺进行监控和优化，大大降低了次品率，提高了生产效率。
其次，人工智能在供应链管理方面也发挥着重要作用。
AI 可以对市场需求进行精准预测，帮助企业优化库存管理，降低库存成本。
同时，通过智能物流系统的应用，实现货物的高效配送和运输路径的优化，进一步提高供应链的运作效率。
这使得企业能够更加灵活地应对市场变化，增强市场竞争力。
再者，AI 助力产品研发创新。
借助大数据和机器学习算法，企业可以深入了解消费者的需求和偏好，为产品设计提供有力的依据。
例如，一家家电企业通过分析消费者的使用习惯和反馈数据，开发出了更符合用户需求的智能家电产品，赢得了市场的青睐。
此外，人工智能还推动了制造业的服务化转型。
传统制造业往往侧重于产品的生产和销售，而在 AI 时代，制造业企业可以通过提供智能化的售后服务，增加产品附加值，提升客户满意度。
比如，通过远程监控设备的运行状态，提前预测设备故障，并及时进行维修保养，为客户提供更加贴心的服务。
然而，要实现人工智能在制造业的广泛应用和深度融合，也面临着一些挑战。
智能制造的产业生态构建
智能制造的产业生态构建智能制造是近年来计算机、物联网、智能设备等技术的快速发展促成的产业变革，它为工业制造注入了新的活力和内涵。
智能制造作为未来工业发展的方向，已经成为了全球各国生产制造业的一种趋势。
智能制造通过资本、技术和市场等因素，形成了新的生产、组织和管理模式，涉及到整个制造产业的生态。
产业生态构建，指的是在整个商业生态圈中，不同组织和公司之间的相互依赖性和互补性。
在智能制造的领域内，产业生态的构建更像是一个团队合作来实现一个产品的生产，整个过程包括原材料采购、产品生产、销售与配送等各个环节，每个环节都是具有相当重要作用的。
智能制造产业生态的构建需要依靠新技术推广，但更重要的是营造行业内部的合作氛围。
其中，以下几点是必不可少的。
1. 合理分工：智能制造需要同时具备产业链上下游的知识和专业技能，各个环节之间协调配合调整好分工是建构智能制造生态的一个重要保障。
具体来说，这包括原材料供应（如无线传感器）、动力装置、智能控制产品等。
如果各个环节之间的分工不能明确确立，产品将难以顺利生产。
2. 数据共享：智能制造有利用大数据分析进行生产、维护与管理，但同时这也要求数据共享。
越多产业链中涉及到的公司，支持信息共享必须越强。
因此，在生产过程中，可以考虑设置数据存储、处理和共享。
相互之间的数据交流也有助于提高智能制造的效率和准确性。
3. 投资派生产生态：智能制造包括度量体系中的物理制造和智能化技术。
个别厂商不仅依靠单一产品，而更广泛地考虑新技术平台、新产品开发与设计等对应未来综合合作。
经过投入的折返式生态也就自然涌现而形成了。
4. 产业化平台的建设：智能制造的生态根基强调“互联网+”，对后期产品的生产、管理、销售与配送等环节均具有同样高要求。
这意味着智能制造必定要建设一个合格的产业化平台，以提高综合效益、推动行业共同发展和行业化优化升级。
5. 市场的推广：智能制造可以是新科技的代表，但更多地是一种新的市场需求，因此智能制造的推广需要的是产业链底层直接的通力合作。
智能制造行业发展前景
智能制造行业发展前景智能制造作为信息技术与制造业深度融合的产物，其在当前全球范围内受到广泛关注。
在技术迅猛进步和市场需求不断扩大的推动下，智能制造已成为制造业发展的重要方向。
本文将从多个角度探讨智能制造行业的发展前景。
1.技术驱动：智能制造的核心在于信息技术的应用，尤其是人工智能、物联网和大数据等。
从智能感知、智能分析到智能决策与执行，这一系列技术的发展和成熟将推动智能制造的快速发展。
随着算力的增强、传感器技术的进步以及算法的优化，智能制造将实现更高效的生产和管理。
2.市场需求：随着社会经济的发展和人民生活水平的提高，人们对个性化、定制化产品的需求日趋增加。
智能制造可以满足这种多样化的需求，通过柔性生产和精细管理，为消费者提供更好的产品和服务。
同时，智能制造也可以提高生产效率和产品质量，降低生产成本，为企业带来经济效益。
3.创新驱动：智能制造在技术和模式上都存在巨大的创新空间。
传统制造业往往面临着高能耗、高污染、低效率等问题，而智能制造可以通过优化工艺流程、减少资源消耗和环境污染，实现绿色可持续发展。
此外，智能制造也可以通过开放创新和合作，促进跨界融合，创造更多的商业机会。
4.人才培养：智能制造的发展需要具备信息技术和制造工艺知识的复合型人才。
为了满足行业的需求，需要加强相关专业的教育培训，培养更多高素质的智能制造人才。
同时，政府和企业也应加大投入，提供更多培训和实践机会，提高人才的市场竞争力。
5.政策支持：智能制造是国家制造业转型升级的重要战略，因此政府层面需要出台支持政策，为智能制造行业创造良好的发展环境。
政府可以加大财政扶持力度，提供税收优惠政策和研发资金支持，引导和鼓励企业加大智能制造投入。
同时，政府还可以建立相关标准和技术规范，推动行业的规范化和标准化发展。
6.安全保障：智能制造的发展不可避免地涉及到信息技术的应用和数据的交互。
在这个过程中，信息安全和数据隐私成为重要的问题。
政府、企业和研究机构需要加强信息安全意识，加强技术防护和监管措施，确保智能制造过程和数据的安全可靠。
如何构建智能制造生态系统来提升新质生产力水平
如何构建智能制造生态系统来提升新质生产力水平在当前信息技术飞速发展的背景下，智能制造正逐渐成为推动中国经济转型升级的重要引擎。
如何构建智能制造生态系统，提升新质生产力水平，已经成为各行业共同面临的挑战。
本文将从产业生态、技术创新、人才培养、政策支持等多个维度来探讨如何构建智能制造生态系统，实现制造业的高质量发展。
产业生态是智能制造生态系统的基础。
首先，各行业企业应加强合作共建共享，形成协同发展的产业链。
传统的产业链条被打破，智能制造业无法靠一个企业单打独斗，而是需要各种企业在产业链上协同合作、资源共享。
其次，政府在引导产业升级的同时应积极推动智能制造标准化，建立开放、互联、共享的产业生态环境，为企业创造有利的制造业生态环境。
技术创新是构建智能制造生态系统的关键。
颠覆性技术的出现，如人工智能、大数据、物联网等，正在深刻改变制造业的生产方式和生产模式。
企业应当加强技术研发，不断引进新技术、新设备，提升生产效率和产品质量。
同时，培育自主创新能力，加大对核心技术的研究和投入，实现产业升级和转型。
人才培养是智能制造生态系统的保障。
人才是智能制造时代的核心竞争力，具备高素质的人才队伍对于企业的发展至关重要。
因此，企业和政府应合作共建人才培养体系，培养具备智能制造技能的专业人才。
此外，应不断完善教育体系，加强校企合作，为学生提供更多实践机会，培养适应未来智能制造需要的人才。
政策支持是智能制造生态系统的重要保障。
政府在产业发展过程中应出台支持政策，为智能制造产业提供良好发展环境。
鼓励企业加大技术升级投入，提供税收减免等支持政策，为企业创新发展提供保障。
同时，鼓励金融机构加大对智能制造企业的金融支持，为产业发展提供资金保障。
智能制造生态系统的建设需要各个方面的共同努力。
产业生态、技术创新、人才培养、政策支持等方面密不可分，相互作用，共同推动智能制造产业发展。
只有形成一个良性循环的生态系统，智能制造业才能不断提升新质生产力水平，推动制造业向着智能化、集成化、绿色化的方向发展。
“智能制造,构建中国制造业数字化化转型新生态”
“智能制造，构建中国制造业数字化化转型新生态”智能制造，构建中国制造业数字化转型新生态近年来，随着信息技术的快速发展和智能制造理念的深入推广，中国制造业正在迎来一场全面的数字化转型。
数字化技术的应用不仅提高了制造生产的效率和质量，更为企业创造了新的商业模式和增长点。
在这场转型的浪潮中，智能制造成为推动中国制造业迈向高质量发展的重要引擎。
智能制造的核心是将信息技术与制造业有机融合，通过数字化网络化的方式将设计、生产、销售、服务等环节全面优化，实现全产业链、全生命周期的智能化管理。
这一新模式的引入不仅提升了制造业的整体运作效率，同时也激发了企业的创新活力。
通过智能制造，企业能够实时获取生产数据、追踪产品流向和质量状况，可以更加准确地预测市场需求，实现订单的灵活生产。
此外，智能制造还可以通过自动化技术减少人工操作，提高生产线的稳定性和安全性，降低劳动成本。
整体而言，智能制造为中国制造业的数字化转型注入了新的活力，构建了全新的生态系统。
在数字化转型的进程中，中国制造业需要面对一些挑战。
首先，中国制造业的数字化水平相对较低，传统的生产模式和管理方式依然存在着。
这就要求企业必须积极推动内部的数字化改革，培育数字化文化和人才，加快推广数字化技术和工具的应用。
其次，制造业需要加强对数据的管理和运用能力。
通过建立数据中心，统一管理和分析生产数据，企业可以更好地了解市场需求、产品质量和供应链状况，进一步优化生产和服务。
此外，数字化转型还需要跨界合作，推动企业之间和产学研之间的合作交流，共同解决技术创新和市场应用的问题。
为了推动中国制造业的数字化转型，政府和行业协会也需要发挥积极的作用。
政府可以加大对智能制造的政策支持力度，鼓励企业加大研发投入，提升技术创新水平。
行业协会可以组织培训和研讨会，提高企业对智能制造的认识和理解。
同时，政府和行业协会还可以搭建数字化转型的平台，为企业提供技术支持和咨询服务。
这些举措将有助于加快中国制造业的数字化转型进程，构建全新的生态系统。
人工智能将重塑制造业的生产模式
人工智能将重塑制造业的生产模式近年来，人工智能的快速发展引起了全球各个行业的广泛关注和深入研究。
其中，制造业作为国民经济的支柱产业，对人工智能的运用有着特殊的意义。
人工智能将重塑制造业的生产模式，极大地推动了制造业的数字化、智能化和自动化发展。
一、人工智能在生产过程中的应用1. 智能机器人：人工智能技术使得机器人能够具备感知、决策和执行的能力，大大提高了生产线的灵活性和效率。
智能机器人可以代替人工完成重复、繁琐和危险的工作，减少人力成本，提高生产效率。
2. 自动化生产线：通过人工智能技术的应用，制造企业可以实现全自动化生产线的构建。
例如，使用机器视觉技术对产品进行检测和质量控制，使用智能控制系统对生产线进行调度和优化，实现生产过程的全面自动化。
3. 数据分析与预测：人工智能技术使制造企业能够高效地处理和分析大量的生产数据。
通过对生产数据的深入挖掘，制造企业可以发现潜在问题和机会，及时调整生产计划和运营策略。
同时，通过人工智能技术的预测能力，制造企业可以更好地预测市场需求，提前制定生产计划，更好地满足市场需求。
二、人工智能对制造业的影响1. 精益生产模式：人工智能技术的应用使得制造企业能够实现精益生产模式。
通过智能化的生产设备和自动化的生产过程，制造企业可以大幅度缩短产品的交付周期，减少库存和生产的浪费，提高生产效率和产品质量。
2. 个性化生产：人工智能技术的发展使得制造企业能够提供个性化的定制化产品。
通过人工智能技术的支持，制造企业可以对客户需求进行快速响应和生产调整，生产出符合客户个性化需求的产品，提升市场竞争力。
3. 预测性维护：人工智能技术的应用使得制造企业能够实现设备的预测性维护。
通过对设备传感器数据的实时监控和分析，制造企业可以提前发现设备的潜在故障，并进行维护和修理，避免设备故障对生产进程造成的损失。
三、人工智能对制造业带来的挑战1. 技术水平提升：制造企业需要加大对人工智能技术人才的培养，提升企业技术水平和人才竞争力。
智能制造生态链：助力中小企业创新发展
智能制造生态链：助力中小企业创新发展作者：张洪国来源：《互联网经济》2015年第05期智能制造之所以能够引领新一轮产业革命，关键在于它深刻改变了产品的生产方式、组织方式、流通方式和销售方式，重塑了产业的价值链生态链。
而这一系列的智能制造生态链，在对中小企业的创新发展过程中，有诸多促进作用。
智能制造重塑产业生态链制造业的数字化、网络化和智能化是“互联网+制造业”融合发展的主流趋势与核心特征，智能制造是这种趋势的具体表现形式，也必将成为未来产业发展聚焦之所在。
谁能抓住这种新趋势和新特征，谁就掌握了产业的未来。
生产方式模块化。
在智能制造模式中，随着信息技术大量应用于生产过程，模块化生产显示出其独特的优势。
模块化不仅将复杂系统分割成若干独立的子模块系统进行加工生产，更为关键的是生产加工后的系统集成。
有了信息技术的支持，可以促进子模块的集成优化以及面向产品全生命周期的优化，为企业开展产品模块化带来很大便捷。
在智能制造生态系统中，模块化生产将是未来产品制造的主要方式。
组织管理标准化。
随着模块化生产和信息技术的流行，内部工作分解和外包模式将变得更为普及。
这种变化将会使得传统的企业组织边界逐步瓦解，各个企业之间不再是封闭的，而是组成一个模块化的生产网络，每个企业都是其中的一个节点，甚至企业内部的业务部门也会参与到这种网络化分工中来。
处于生产网络中的众多生产模块化零部件的企业或组织，必须按照标准化要求分工合作，从而形成特定的、具有一定层级结构的组织形式。
产品升级服务化。
随着智能制造时代的到来，以用户为中心的经营理念将会更为明显。
同时，随着生产过程智能化程度的不断提高，劳动效率提高的速率将会逐步下降，依靠提升劳动效率的方式来增加产品价值的潜力正变得越来越小，需要在产品本身附加更多的服务价值，才能实现高额利润。
实践也反复证明，价值回报最丰厚的区域集中在价值链的两端——研发和市场。
在智能制造生态系统中，产品服务化将会成为未来价值创造的重要方向。
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智能制造模式重塑产业价值链和生态链
智能制造深刻的改变了产品的生产方式、组织方式、流通方式和销售方式，重塑了产业的价值链和生态链。
（一）从生产方式看，模块化日益成为未来生产的主要形式
在智能制造模式中，随着信息技术大量应用于生产过程，模块化生产显示出其独特的优势。
模块化不仅是将复杂系统分割成若干独立的子模块系统进行加工生产，更为关键的是生产加工后的系统集成。
有了信息技术的支持，可以促进子模块的集成优化以及面向产品全生命周期的优化，为企业开展产品模块化带来很大便捷，特别是对于促进企业间的模块化具有重要作用，这将极大地推动模块化向深度和广度发展。
在智能制造生态系统中，模块化生产将是未来产品制造的主要方式。
（二）从组织方式看，标准化日益成为运营管理的关键手段
随着模块化生产和信息技术的流行，内部工作分解和外包模式将变得更为普及。
这种变化将会使得传统的企业组织边界逐步瓦解，各个企业之间不再是封闭的，而是组成一个模块化的生产网络，每个企业都是其中的一个节点，甚至企业内部的业务部门也会参与到这种网络化分工中来。
处于生产网络中的众多生产模块化零部件的企业或组织，必须按照标准化要求分工合作，从而形成特定的、具有一定层级结构的组织形式。
标准化是系统集成的基础和前提，它将在网络组织的管理过程中发挥关键性作用。
同时，随着生产过程和产品智能化水平的不断提升，标准的作用将得到进一步强化。
在智能制造生态系统中，标准化管理将会在组织运行过程中发挥至关重要的作用。
（三）从产品结构看，服务化日益成为产品升级的重要方向
随着科学技术的不断进步，生产能力得到大幅度提升，产品从稀缺资源逐渐演变为全球范围的过剩，产品制造不再是价值链的核心，消费者成了稀缺资源，创新和服务逐步成为价值链的核心，以用户为中心的经营理念已经成为全球企业的核心理念，尤其是随着智能制造时代的到来，这一趋势将会更为明显。
同时，随着生产过程智能化程度的不断提高，劳动效率提高的速率将会逐步下降，依靠提升劳动效率的方式来增加产品价值的潜力正变得越来越小，需要在产品本身附加更多的服务价值，才能实现高额利润。
实践也反复证明，价值回报最丰厚的区域集中在价值链的两端——研发和市场。
在智能制造生态系统中，产品服务化将会成为未来价值创造的重要方向。
（四）从商业模式看，平台化日益成为企业盈利的重要方式
智能制造时代的一个重要特征就是消费者将会参与到产品制造的全过程，这就迫使我们必须改变工业时代养成的线性思维模式，通过构建平台打开直接沟通的大门。
互联网与制造业的不断融合，让我们有条件构建各种各样的在线平台，
这些在线平台将会打通企业与外部的联系通道，使得企业可以源源不断的从外部获取各种资源，从而不断产生新的竞争力。
平台化运作的典型案例是电商企业，阿里巴巴通过平台化运作迅速发展成为全球互联网巨头。
随着3D打印等智能制造技术的兴起，与制造业紧密相联的行业都有可能会被各种平台所颠覆，从而构建起新的生态系统。
在智能制造生态系统中，平台化运作无疑将会重塑我们的商业模式。
（五）从市场营销看，网络化日益成为产品销售的主要渠道
随着“互联网+”步伐加快，智能化产品快速发展，各种渠道正在不断被整合，进入到互联网化的营销系统中。
“互联网+”正在使的传统销售渠道经历类似传统媒体遇到的挑战，一方面电商销售平台的低成本运营正在不断压榨传统线下销售渠道的盈利空间；另一方面电子商务将消费者及其背后的银行卡、水电煤缴费卡等加以绑定，使得网络消费更加便捷。
另外，网络产品的丰富性也是线下渠道所无法比拟的。
这些特征使得网络销售渠道对传统销售渠道的冲击越来越大。
随着智能化程度越来越高，网络消费的安全性和信用等级不断提升，线下销售的空间将会变得非常有限。
在智能制造生态系统中，网络化营销将成为主流方式。
参考文献：
本文来自于中国智能制造门户网（）。