现代科技日新月异，21世纪“智能”为首，全球开始步入工业4.0时代。
而我国起步较晚，直到近几年，智能制造产业体系才逐渐成形。
如何才能后来者居上呢？
第一时间先了解行业趋势，调整发展重心，减损增收，在通过核心技术迅速占领市场。
核心技术覆盖范围很广，从行业大趋势来分析，
可以归结为三个大点——云计算、物联网、大数据。
云计算自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本。
“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升。
“云”的种种优势，给云计算带来了无可估量的前景。
以前人们需要大量的硬盘存储数据，不能随时随地查看和使用数据，便携的U盘又不够存储数据，
如今可以用过“云存储”将数据存储于网络云端，让你随时随地都能远程使用数据。
另一方面，传统智能制造企业对于专业计算需求则需要每个工厂都配备大量计算用服务器，成本高、算力低。
通过现在的“云计算”，用户可以在世界各地远程调用服务器计算，这下省时、省力、更省钱了。
强大备份能力，更加能保证云数据的安全性。
高存储的配置才能应对庞大的云数据。
智能制造企业对于存储需求较高，比如汽车生产线上成百上千套设备资料、运行记录，产品设计资料，产品宣传广告、企业发展方案文稿等。
智能制造企业对于计算需求较高，比如模具加工设计、产品3D建模、数字孪生映射、大数据分析演算等等。
高计算量需要更高配置的服务器。
云计算除了基础的存储设备，更需要强有力的计算设备：
对于不同规模的数据库、文件、应用、网络管理，就需要服务器来支持了。
市面上肯定有符合企业要求的高性能服务器，采用最前沿的配置，功能丰富，可以应对绝大多数智能制造行业需求。可以更全面的为企业解决这些问题。
如果说云计算相当于人的大脑，那么物联网就是人的神经中枢。
它把任何物品通过网络连接起来，实现智能化识别、定位、跟踪、监控、管理。
物联网有几大关键技术：传感器技术、RFID标签、嵌入式系统技术。
物联网的这些技术，可以灵活地为客户打造“透明化生产、数字化车间、智能化工厂”，减少人工干预，提高工厂设施整体协作效率、提高产品质量一致性。
当今智能制造行业运行的大量工业设备，得益于工业物联网的部署，使更精确数据的制造过程中、决策的改进成为可能。
它还可以用从网络上的设备和传感器收集的数据实现对生产设备的实时和预测性维护。
物联网管理设备要求更高性能、更小体积。
使用物联网技术，可以通过实时感知数据，明确产品故障，生产过程中所有因素均能精确控制，才能真正实现生产智能化。
未来不仅仅是云计算、物联网时代，更是大数据时代。
企业的任何举措都需要大数据的支撑，方能在千遍万化的市场中游刃有余。
智能制造需要高性能计算机和网络基础设施，应用大数据分析系统，可以对生产过程自动进行数据采集并分析处理，用过云计算对现场设备进行控制。
这些设备除了之前提到的网络存储器和服务器之外，更需要一个可以随身携带的高性能终端，进行远程管理、控制。
现今用户可以使用高性能笔记本，在任何有网络的地方远程使用之前提到的“网络存储器和服务器”，实时掌握庞大的数据、拥有每秒亿次的算力分析，一瞬间得到最好最合适的结果。
大数据的应用需要设备有更持久的续航能力。
企业要实现智能制造，必须使用大数据，包括数据采集、数据管理、订单管理、智能化制造、定制平台等得到充分应用。
从而帮助企业提升营销针对性，减少生产投资风险。
另外，对大数据进行分析，可以带来仓储、配送、销售效率的大幅提升、成本的大幅下降，优化了整个供应链。
掌握大数据，通过物联网和云计算的实际应用，实现企业的智能化高速发展。
