企业在选择要改造的生产环节时，可以从来自erp（企业资源管理）等顶层系统的管理数据入手，快速实现智能管理。与智能生产相比，这种方法更易着手。比如在钢铁冶金领域，此类的切入点有用于排产及预测的aps（进阶生产规划及排程系统）、基于大数据的采购成本与销售优化系统等；还有针对某些难于提取数据的专业领域，能显著提高识别率的检测诊断技术，以及与之密切相关的工业视觉系统等。这些系统之间相对独立，能够辅助企业生产，解决特定问题，又留有通用的接口，便于将来形成大型系统后将其串联整合及根据需要加以修正。上述切入点可以作为企业了解并开启智能制造的起点，未来也将发挥重要的基础与支撑作用。
智能制造在企业中的推进路径
智能制造对于中小企业来说，可看作是生产方式的转型，技术可以引进，也可以自行开发，系统并不复杂，工程也不庞大。而对于大型企业来说，智能制造是一个整合企业内外各生产环节高效协调运作的平台，不仅可以智能生产，可以智能决策、智能管理等。企业应把握住这样一个既能提升自身又能产生积极社会影响的机会。对处于不同发展阶段的企业来说，可参考以下几个步骤。
第一，与多家智能制造相关技术公司展开横向合作，打造自身智能制造垂直整合平台。
企业在选取切入点时应始终坚持其对价值创造的贡献，以及其在上下游产业链中的契合度。在确定了切入点之后，企业应与国内外掌握智能制造所需技术的领先公司、学校及科研院所合作，汲取每个领域Zui为成熟的技术，解决生产环节的具体问题，搭建互联网平台，实现生产过程数字化、网络化，为后续深入实施智能制造夯实基础。
第二，建立并完善专家系统，与大数据分析科学结合，提升智能制造高度。
把专家系统融入智能制造平台是一项复杂的工程，其成败是决定智能制造平台成功与否的关键之一。对此，企业需要建立一套模型并由系统通过自主学习不断完善。这项工作技术壁垒高，需要大数据分析作为支撑，不仅需要资金、精力的投入，需要企业的整体协调，包括观念、文化等方面的支持。
第三，积蓄向行业内外横向输出的潜能。
企业找准切入点，快速启动智能制造项目，解决行业内的痛点问题并筑起壁垒，逐步完善大数据分析及专家系统，培养一支专业的人才队伍，并且与一些专业领域的设备及方案提供商建立合作机制后，一套相对成熟的智能制造系统就基本建成了。工业制造的共性特点是，实现各种生产场景的持续安全、稳定、可靠运行。为了具备跨行业、跨领域推广输出的条件，企业仍需持续不断地改进系统并适时推广，培养其将来可以向行业内外横向输出的潜能。