随着新一代科技革命和产业变革潮涌，数字化转型已经成为企业共识。当前，信息服务业数字化已经完成，服务产业数字化已初具规模，而以制造业为代表的实体经济数字化则刚刚起步。
制造企业的数字化转型，既包括企业进行传统业务的数字化改造，也包括部分有基础有实力的企业，将新一代技术，例如物联网、大数据、人工智能等技术应用于供应、制造、销售、服务等环节，进入网络化、智能化发展阶段。在这个过程中，从市场、生产现场到产品交付都面临着诸多挑战，比如：
全要素数据采集难。产线、车间数据采集困难，没有数据支撑无法做出评估和快速适应，因此市场的个性化、定制需求无法快速满足。
多域数据流打通难。数据无法整合使用，机床数据、人员数据、物料数据等数据孤岛林立，无法支撑全流程有序和高效的协同。
数据价值挖掘困难。制造业各阶段数据量大、维度多，无法进行全流程质量分析和预测，难以从多维度实时分析实现产线效率提升。
产品智能化服务开发难。无法进行服务化延伸，最终客户无法感知实时服务。
