自2015年国务院发布《中国智造2025》全面推进实施制造强国的战略文件以来，我国智能制造已经取得长足进展。总体上看，我国智能制造发展从初期的理念普及、试点示范阶段进入试点示范引领、供需两端发力、多方协同推进的新阶段，通过深入推进数字化转型行动、大力实施智能制造工程、开展工业互联网创新发展行动，制造业重点领域的智能化水平不断提升，当前规模以上工业企业关键工序数控化率和数字化研发设计工具普及率分别达到55.7%、75.1%。智能制造成为推动我国制造业高质量发展的强劲动力。
目前印刷行业智能制造发展呈现出印刷方式多样化，生产过程绿色化，装备制造智能化，技术支撑网络化，服务产业专业化的整体趋势。但印刷企业智能制造面临数个问题， 智能互联上，装备智能化水平亟待提高；信息整合上，整体信息化水平参差不齐，行业差距很大；柔性制造上，先进制造技术和赋能技术的应用有待提高；数据决策上，大数据云计算分析处理能力仍处于建设阶段。
在云计算、物联网、人工智能和虚拟现实技术的快速发展下，全球迎来了数字化时代。那么，企业的信息化、数字化及智能化到底有什么区别呢？信息化：解决的是数据映射问题，是对现实世界（即企业的存在配置、资源存流、运营状态、外部联通）实现数据映射集合。与人类的关系是只有数据界面交互。关键点：所有语义内容均为人为定义、解读、赋予，信息系统只是传递、运算、执行单元。数字化：开始解决语言层的问题，不仅实现了信息化，而且在识别、采集数据底层已经设计、赋予了语义内容，并且在算法上植入了包括自然语言理解、智能识别、自组织、自寻优等智能，使得系统的识别判断、指令传递、动作控制、反馈监测都具备了一定程度的语义内容，特别是与人类可具有双向的语义互动了。
智能化：是信息化-数字化的终极阶段，这一阶段解决的核心问题是人和机器的关系：信息足够完备、语言智能在人和机器之间自由交互，变成一个你中有我我中有你的“人-机一体”世界。■ 信息化是智能化的基础，只有信息化才能产生更多的数据，信息的传递速度更快；■ 数字化是智能化的基础，因为目前的智能化，都是通过计算机、 数据库来实现的；从某一方面看，数字化是信息化的一种重要表现形式，只有实现了数字化，信息化才能发挥更多价值。通过数字化、智能化的模型支持，提升业务决策精度和效率，从而把决策权赋予更小的团队，让组织决策更扁平化，敏捷高效。数字化可打破竖井式管理现状，各职能部门可敏捷组合形成不同形态的作战队形，应对外部环境变化。三、实现全流程客户触点数字化，深入洞察客户需求和体验数字化时代的客户已在线化，数字化使企业能更深入洞察客户的需求和体验，同时更精准地提供满足需求的产品与服务。数字化时代的企业运营80%已在线化，通过数字化、智能化能力，提升内部运营效率、降低运营成本。就我国当前印刷行业现状来看，大部分企业处于信息化向数字化转型的阶段，极小部分企业正尝试向智能化过度，而如何实现数字化转型，为实现智能化奠定基础，这是个阶段最为重要的一环。我们都知道，数字化转型要解决三个问题——连接、数据、智能，而其中，数据是赋能业务和管理，为企业创造价值的基础。数字化的目标是更好地挖掘出数据的价值，就需要一个强有力数据中台来打破传统企业组织架构下IT和业务的壁垒，将原本复杂分散的数据孤岛充分进行整合，省去业务数据跨部门传递，并结合高性能的算法开展数智运营，将基于技术的数据分析结果直接转化为业务优化方案。数据中台是一个用技术连接大数据计算存储能力、用业务连接数据应用场景能力的平台。对于企业来说，基于数据中台可以实现产品、营销、客户等角度的全域闭环分析，实现业务与经营的洞察和预测，把数据这种“生产资料”转变为持续增值的数据“生产力”，以此来不断推动企业业务模式的优化以及商业创新。从这个角度来说，数据中台可以说是企业数字化转型的“核心引擎”，关系着数字化转型的成功与否，尤其是已经开展了大量信息化建设的传统企业在这一点上更为明显。事实上，这一点也已经成为了众多大中型企业的共识。“连接能力”是数据中台的精髓。作为一个处在中间层的能力平台，“连接”是其根本任务。在业务层面需要尽可能连接各种数据源作为其生产资料；同时，由于生产数据的场景越来越多，覆盖了线上线下等多渠道，各数据生产资料之间也需要进行连接，才能形成全域的数据；数据在数据中台这个平台上按照标准的模型进行规范加工处理后需要服务于多种场景，同样需要我们提供标准的数据服务接口将数据与应用场景连接起来。因此，连接是数据中台的根本能力，也是数据中台的价值所在。小羚羊以数据中台模式为印刷包装企业搭建数字工厂，向上连接小羚羊信息化系统、BI系统、第三方信息系统、自动搬运AGV系统、自动仓储WMS系统、智能楼宇BA系统、能耗管理系统，向下连接各类设备，如各品牌印刷设备、后道设备、机械手臂、PLC可接入的各种设备等，联通各系统数据，打通信息孤岛，通过数据中台数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径，形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为企业提供高效服务。
