即使面对以内循环为主不受国际政策影响的注塑企业，也因为招工难、成本上涨的现状隐隐作痛，部分注塑企业甚至“一顿操作猛如虎，一年到头还不如卖回料利润高”。
工业4.0的热潮未退，智能制造、CPS、工业互联网（平台）、企业上云、工业APP、人工智能、工业大数据、数字工厂、数字经济、数字化转型、C2B(C2M)等概念接踵而至，对于大多数注塑企业而言，可以说是眼花缭乱、无所适从，每个企业都希望不被时代的车轮抛弃，但是如果每个概念都去尝试极有可能是一地鸡毛，甚至部分企业最终只是赚取了国家补助，并未对企业有更深层的影响更何谈转型。
不但概念风起云涌，而且智能制造涉及的技术也非常多，例如云计算、边缘计算、RFID、工业机器人、机器视觉、立体仓库、AGV、虚拟现实/增强现实、三维打印/增材制造、工业安全、TSN（时间敏感网络）、深度学习、MBD、预测性维护......，让企业目不暇接。这些技术看起来都紧接潮流，但如何与企业业务贴合，或者让企业在原有的赛道上提高名次或者拓宽赛道，至今烟云环绕不明方向。
不但概念与技术难以甄别，而且注塑企业在推进智能制造领域经验十分匮乏，许多注塑企业对于智能制造参与度主要取决于总经理的认知程度，因为没有信息化部门，对于数字化转型的认知程度仅存于资讯了解，即使参与许多培训会议也是浅尝辄止。
很多注塑企业仍然认为推进企业数字化转型就是自动化或机器人代替人工，极致追求概念追求所谓的“无人工厂”而将产出比置于脑后。所以推进单工位的机器人改造，推行机器换人一定是为了解决某瓶颈工序，产出比应该是可观的，而不是为了实现无人工厂而花费大量成本去满足这个需求。
注塑企业在购买设备时尚不清楚设备除了生产还能实现监控，但是由于缺少专业人员咨询、指导并没有要求厂商免费开放数据接口，大部分设备数据还仅存于机床层面，没有实现生产监控。如果之后想实现设备监控的时候又被设备供应商再割一轮韭菜。
如果没有实现设备数据自动采集，设备的健康状态未进行有效管理，生产设备则很可能没有得到充分利用。
在工厂运营方面还缺乏信息系统支撑，车间仍然存在黑箱，生产过程还难以实现全程追溯。生产过程的可视化其实分为两个部分，一个部分面向企业内部实现进度跟踪，杜绝窝工现象；一部分面向企业外部是为了展示给客户，让客户进度可查、质量可追溯，主要是为了向客户秀肌肉用的。
而如果是面向内部订单管控，则希望通过进度管控实现增产来获取更多效益。而如果希望面向的是给自己客户秀肌肉的念头去实现运营层面数字化的话，更多是站在希望开拓新的业务的背书之下。但是如果全面实现数字化，时间成本可控性严重不足，而且项目风险太大。重点应该以行业样本工程为目标来开疆拓土。
智能工厂建设涉及到智能装备、自动化控制、传感器、工业软件等领域的供应商，而且由于缺少统一性规划，许多注塑工厂都是头疼医头脚疼医脚，造成以单点业务优化为核心，而没有将整个链条的数据打通。很多注塑企业不仅存在诸多信息孤岛，也存在很多自动化孤岛，看起来自动化程度非常高但是信息化几乎为零。
整个现状究其原因，是智能制造或者智能工厂涵盖领域很多，系统极其复杂，大部分注塑企业还缺乏深刻理解。在这种状况下，注塑企业根据业务需求进行单点优化，造成企业的零散投资。对于缺少信息化部门的企业还是应当依托有实战经验的咨询服务机构，结合企业内部的IT、自动化团队以及企业业务痛点，高层积极参与，根据企业的产品和生产工艺，做好需求分析和整体规划，在此基础上稳妥推进，才能取得实效。
近年来，全球各主要经济体都在大力推进制造业的复兴。在工业4.0、工业互联网、物联网、云计算等热潮下，众多注塑企业开展智能工厂建设。比如生产过程的高度自动化和智能化，并利用自动化立体仓库在车间内的各个智能制造单元之间传递物料，实现了最高720小时无人值守；实现产品制造和包装过程的全自动化；搭建完备的厂内物流体系，利用AGV装载进行生产的物料和零部件，便于灵活调整生产线，取得明显成效。
智能工厂并没有一个固定模板让注塑企业学习，建设内容更是包络万象。更多的是企业将生产方面任何升级改造都归化到智能制造领域，这就造成了智能制造口号震天响，但是蓦然回首智能工厂并没有在灯火阑珊处。
当前智能工厂会出现多样化喷涌而出，主要因为我国注塑企业面临着巨大的转型压力，但是行业不同所面临的痛点是不一致的，比如产能过剩、客户个性化需求日益增长、订单交付压力大等，迫使制造企业根据自己某个痛点出发完成智能制造改造，所以现在智能工厂会出现差异化、多样性，当然也是注塑行业所造成的必然结果。因为业务不同，渴望解决的问题或者实现的价值不同，最终造成了智能工厂改造的多样性。
注塑行业属于典型的离散制造行业，人工参与较多，企业发展智能制造的核心目的在于最大限度的实现数据共享，缩减因信息不通畅而造成的窝工现象，所以注塑行业虽然现在比较提倡全部自动化的智能单元，但是仅限于瓶颈工序，否则即使全部实现流水线式的智能单元也没有实现透明化管理对于生产效率、质量等方面效益来得多。所以其智能工厂的建设模式为：第一实现生产过程透明化管理；第二通过在线质量检测、智能单元设备监控实现瓶颈工序产量提升；第三实现设计、服务与制造之间度数字化协同。
虽然智能工厂的建设模式会因为行业、企业有所差异，甚至是千差万别，但是最终的归宿都是打通异地协同、贯通上下游厂商、实现服务增值，也就是说需要实现企业与企业之间的数据互联、贯通，甚至在部分行业需要实现TO B、TO C的度数据共享，构建产业平台，以平台化优势赋能产业。
基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。具有以智能工厂为载体，以关键制造环节智能化为核心，以端到端数据流为基础、以网络互联为支撑等特征，实现该智能制造可以缩短产品研制周期、降低资源能源消耗、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量。
新一代信息技术与工业系统全方位深度融合所形成的产业和应用生态，是工业数字化、网络化、智能化发展的关键综合信息基础设施。其本质是以人、机、物之间的网络互联为基础，通过对工业数据 的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理和高级建模分析，实现智 能控制、运营优化和生产组织方式变革。
工业互联网与智能制造从表面论述看各有侧重，一个侧重于工业服务，一个侧重于工业制造，智能工厂偏向于企业内部优化改造，而工业互联网希望借助工业级平台化优势打破产业链当中企业之间的数据鸿沟，进而孕育新的业务模式或者服务方式，为企业打开新的利润点、拓宽企业赛道。
所以我们可以清晰地得出结论：工业互联网是智能工厂的旗舰版，本身应该在企业已经完成内部智能制造升级改造之后，也就是说打开了企业内部业务的黑盒子，而希望将数据拓展到外部上下游或者说产业链，这个时候工业级平台才会应运而生，但是由于电子商务、手机APP提前打开了客户端服务数据，才会进一步将工厂与个人之间数据互通的需求提前暴露，所以对于工业级平台或者企业上云的诉求、紧急度大幅提升，这才有了工业互联网提前面世。
对于工业互联网目前在新基建当中被重点提出，除了互联网大数据爆发造成对于工业制造端数据的需求大幅提升之外，还有一点就是站着国家的层面渴望塑造更多的智能工厂样本工程进而对整个产业形成羊群效应，通过样板工厂倒逼产业链升级，另外一点就是迫切希望通过工业互联网新基建缩短产业升级的周期，因为工业互联网比智能工厂站位更高，在概念的定义当中已经提出产业级、工业级平台的关键字，在产业升级的过程中更容易孵化出更多的商业模式。
本来现阶段属于智能工厂样板工厂已打造，逐渐进入产业升级综合集成阶段，然后再到业务模式创新，但是国家在现阶段提出工业互联网显然希望加快进度，所以在当前阶段利用工业互联网发力。
通过2020年3月20号《工业和信息化部办公厅关于推动工业互联网加快发展的通知》 也能隐约感受到国家层级的用心良苦，跨平台是希望孕育更多的商业模式，垂直行业深化工业互联网应用其实就是目前智能工厂发挥的作用：样板工厂推动产业链升级。
工业互联网与智能工厂建设有所差异但殊途同归，都是为了缩减制造企业的运营成本、扩展制造业企业利润点赛道等为出发点，但是智能工厂更加偏向于企业内部的升级改造，工业互联网更像是站在产业链之上对于商业模式的审视与探索，两者相辅相成而又先后传承。
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