互联网与基于互联网的物联网把整个社会、企业和企业内部从人到信息到实物网络化连接起来，正在展现当代世界一个全新的格局。从企业方面来说，企业决策层推动数字化制造尤其需要关注以下三点：

一、制定有前瞻性的战略

当前制造企业数智升级已是大势所趋，企业决策层面临着前所未有的挑战。全面而清晰的战略可以帮助决策层打破职能性条块分割，实现人才、流程和技术的统筹融合，从而成功实现数智化升级。战略的制定必须由公司决策层牵头，贯穿公司各个层级，而不应该仅停留在生产车间。

二、以价值为导向

企业在制定智能制造转型战略时应积极调动产业价值链上个各种因素，建立跨部门间的协作，并基于价值和绩效来布局数智化升级。

三、转变公司管理和组织模式

吸引和发展“智能型”人才。未来的公司治理将要求管理层有能力管好“数字化”员工并处理好他们与人工智能技术的微妙关系。除了有竞争力的薪酬外，企业还应该从投资员工智能教育计划和明确自身在未来的智能化生态系统中的定位等方面来吸引和培养人才。

谷器数智化制造作为汽车制造企业开展供给侧改革和实现可持续发展的主要途径和重要措施，也为企业带来效益。

（1）信息化到数字化的升级：打通数据孤岛，集成存量应用，提高协同效率。

（2）基于大数据能力的深度优化：能耗优化，良品率优化，供应链优化。

（3）平台协同能力的资源调配和模式创新：向智造服务化转型。

（4）产品高度个性化，产品研发和更新速度快，适应市场对产品个性化的最新需求。

（5）生产过程高效协同，工厂内部及全产业链围绕产品生产的协同性有完整的机制做保障。

（6）制造高度柔性化，对订单和计划、产品与工艺、产线与设备、供应链与物流等都有广泛灵活的自适应性和调整空间。

（7）管理高度系统化，从管理的角度更注重全局性。

（8）客户高度定制化，一方面能为客户提供更多的选择，另一方面客户能参与定制开发的过程。

（9）设备高度标准化，主要指设备连接、通信、智慧功能更加标准化。

（10）销售高度精准化，可以通过对市场和客户的大数据分析，实现精准需求预测，进而降低企业库存。

（11）决策高度智能化，机器可以通过自学替代或超越人的思考决策能力。

（12）资源高效配置。

（13）知识高度显性化，以知识库位载体沉淀、更新、固化各类知识和模型，再通过智能导入和智慧分享机制将其显性化。