制造业在未来的10年会出现比较好的转机，尤其是在中国，会形成有人力成本削减，智能制造为主的局面。互联网依然会很火热，而且会和各行各业相结合，呈现一批新兴行业。

“一个国家要强大，制造业必须强大”，这句话是20年前17位麻省理工学院的科学家给美国政府的建议。我一直信奉这一观点，并且认为对我们国家而言，这个观点尤其重要。中国的富强离不开我们制造业的强大。

但是现在我们制造业的日子并不好过。虽然中国的工业在规模上是世界第一，但却并非全球最强。目前，中国的制造业面临三大令人头疼的问题：产能严重过剩、劳动力成本急剧上升、盈利艰难。举个例子来说，自2004年以来中国工人的工资上涨了4倍，但与此相反，我们制造业的平均利润率却连年下跌，如今只有2.7%。很多制造业企业感觉到压力非常大。

通过调研发现，中国制造业、特别是中小型制造业企业普遍存在四大问题。这四大问题，我把它们称之为“三低一高”四大痛点。

先说三低。

第一低是企业的客户信任度低。为什么会这样？因为长期以来我们企业的生产是不透明的，无论是老板还是客户，都很难及时掌握订单的进度；交货期往往比较长，有时候不能保证按期交货；有的行业甚至认为不按期交货就是一个潜规则；即便客户问，做老板的有时候也难以答复，因为他自己根本不知道。

这样的情况持续发展，客户信任度就会持续降低，也就不愿意把单给你或者不愿意把重要的单给你，企业的利润也因此变得更少了。

第二低是运营效率低。直到今天，我们调研的绝大多数的企业仍停留在工人用纸和笔记录生产过程的阶段。这有两大弊端。首先，我们发现这些记录龙飞凤舞，非常潦草，信息记录经常出现遗漏，错误，严重影响了我们对生产数据的及时掌握。其次，整个数据处理时间过长，影响效率。从数据记录，到统计员，车间主任统计数据，再到企业家看到这些数据，经常是好几天甚至一个月就过去了，这就导致我们无法及时掌握生产过程中诸如漏洞、浪费、废品等问题，增加了我们生产的成本。

第三个低是产品质量低。为什么？因为我们虽然有质检环节，但发现了问题之后往往也难以及时的去报告、纠正。我们经常是出了一堆废品之后，才发现生产出了问题。产品质量不可控，不良品率上升，企业就会丧失成本的优势，利润下降。

三低之外还有一高。所谓一高，指的就是工人管理难度高。很多企业在现有条件下，根本无法及时准确掌握工人的产量、质量、不良品、废品，工作计划是否达成等。另外，工人中的80后、90后越来越多，企业家也越来越难以找到合适的方法调动员工的积极性，这就导致企业生产力低下，最后的结果还是企业的利润受到影响。

面对工人管理难度高、客户信任度低、运营效率低、产品质量低，这三低一高的现状，企业应该怎么办？

综合中小企业的需求和实际情况，我们借鉴了美国工业互联网，以工业大数据为核心，研发了一套低成本高收益的软硬件一体化系统——IBD工业大数据系统。IBD就是工业大数据。IBD工业大数据系统的出发点就是帮助我们传统的制造业企业升级成数字化工厂，我们的目标是先让企业实现工业3.0，在此基础上，我们再一起向4.0靠拢。

我们认为数字化工厂包括三个部分，因此我们系统的整个架构也是三部分：数字化管理，数字化车间，数字化计划。