制造业转型升级是一个时代节奏，自然不是少数人的俱乐部。但从现实条件来看，的确只有少数制造业具备转型实力，大多数制造业依旧是在观望，不具备其内在动因和基础。
从现状判断，制造业数字化现状多数停留在OA，ERP进销存简单功能。少数制造业具备了与生产制造、设备数据关联的MES制造执行系统和EAM设备管理系统。
对于大多数的制造业，数字化水平几乎为零。对于数字化升级转型的体量来讲，是十分巨大的。但由于这部分制造业的盈利能力较弱，支付高昂成本实施数字化改造的意愿并不大，SaaS级工厂数字化成为一种最优的选择。
冰山之下，工业生态危机
SaaS级工厂数字化应用误区
误区一：简化版的数字化＝SaaS
的确，SaaS级工厂数字化在功能上，需要比私有部署的数字化要简化得多。但这并不意味着是简化版、删减版，而是应该以目标为导向，以DT思维替代IT思维，从核心功能开展，目的是让用户体验做到简单上手，简约而非简单。
误区二：云端构架＝SaaS
制造业用更低的成本应用数字化，是SaaS数字化的优势，用户享受免服务，低成本租赁空间，的确能为做企业节约不少的成本。这也许会让一部分用户获得上线的可能，但这也并非用户买单的充分条件，与私有部署数字化一样，用户期望获得的是数字化应用后，对工厂运营带来的实质性变化，才是打动用户的核心要素。是否能促进制造业在盈利能力上的改变，依然是SaaS数字化面临的挑战之一。
误区三：SaaS＝企业级解决方案
将传统IT产品转化为SaaS最大的风险，并非实施难度的增加，从智能制造转型基础和内因分析，制造业随着自然知识的积累和沉淀，必然要向企业以外获取更多知识，以获得企业的持续转型。企业级的数字化解决方案，是传统私有部署的强项，这并不适用于海量用户的SaaS产品，SaaS数字化应立足于企业目标，通过数字化与工业服务、产业链生态，建立起符合现在和未来的产品迭代路径，方能使得SaaS不通用、不过时。
SaaS级工厂数字化与智能制造互动探索
毋庸置疑，智能制造是面向未来的主流，但由于我国制造业工业水平处于2.0-3.0过度阶段，由于这些差异性，SaaS级工厂数字化具有了广阔的市场前景，但由于智能制造的推进，物联网普及更高，当制造业物理形态的改变，将会给SaaS级工厂数字化带来一定的压力，为此, SaaS级工厂数字化与智能制造互动探索就尤为关键。这些互动因素包括：
智能制造转型的基础和内在动因
A：价值结构与标准接口
无论是私有部署的数字化、还是云端的Saas级工厂数字化，具备网络化特征，使其与外部生态互联是必须的。实现价值结构与标准接口的互联，意味着用户无论是使用的SaaS服务还是私有部署服务，都能有效的实现基于大数据的生态服务和大数据决策报告分析应用。
B：物联网预测分析与数字化应用互动
通过传感器获取的物理数据，通过建数据分析后所得到的结论，最终需要与工厂决策产生关联。比如预测性维修数据及结论，将会为EAM中预测性维修通道关联，通过价值数据应用，提高预测新维修占比和准确性。
C：SaaS级应用向物联网的过渡
SaaS级应用往往通过移动端和PC端互动，链接的往往是企业的人和信息，前期并未和物理位置、物联网采集硬件互联，为了改变对人的不可靠性的，采用价值数据决策系统和数据之间的关联因素，形成对冲方案。但随着工厂级的定位应用普及，及物联网应用的增加，SaaS级将最终迭代为基于物联网的深度应用，以适应少人化、柔性化的智能制造的工厂要求。
