当下制造业企业在朝着智能制造之路不断迈进的过程中常遇的情形是，制作流程中的任务繁琐，规则庞杂，人工处理起来费时，费力，重复性极高；而在涉及到庞杂流程中数据分析和预测的部分经常因为数据量过大，涉及系统过多，导致人工完成数据收集，分析，预测等工作吃力，费时，出错率高。
诸多因素带来的最终结果就是会让本就庞杂，灵活性低的现有流程变得效率低下，产出率达不到预期，最终影响到终端客户服务体验等等。
制造业和运输业具有多样化的特性，尽管他们中的某些元素可以保持不变，但新技术和外部的一些重大事件迫使它们不得不发生演变和转型。而制造商们普遍面临三大挑战包括:供应链挑战、人才短缺和昂贵、经济压力，这些问题都受到政治、战争、疾病和自然灾害的影响。
在面临当前这些行业类挑战的情况下，制造业企业都在尝试内部的各种数字化转型之路，而智能制造一直是领先企业在 什么是智能制造？
智能制造是一种将技术、数据、流程和人类互动结合起来，颠覆和转变数字业务的生产角色的概念。智能制造已经成为离散制造业的一项战略任务，而离散制造企业在实现智能制造的路上却又面临着或这或那的挑战。
年制造商们必须直面几大挑战就包括:
制造商和运输公司应当考虑如何创新来创造竞争优势，通过可持续发展努力降低风险，应对资源受限的世界挑战。
如何找到未来工厂所需的技术、流程和领导力，以可持续方式最大化产出、降低成本、提高品质和安全性，并实现灵活性。
制造商应当更多思考如何设计和开发新产品，其中许多产品都是连接的，能够提供服务的机会，增加了更好的与客户相关的流程和工具的需求。
采用贴近公司实际发展需求的技术来创新产品，引入变革性的业务流程并与客户建立更强的关系。
考虑如何将IT与运营融合作为实现数字化转型的手段。因为只有通过紧密合作才能实现制造商的关键能力，故而IT与运营的密切融合或会成为趋势。
制造商该如何聚焦？
而要帮助制造商实现以上几大必须直面的目标，选择贴合制造商最新发展实际的超自动化解决方案，来分阶段，步骤，稳步实现企业内部的数字化转型就显得尤为重要。
在帮助制造商迈向智能制造的路上，对于超自动化工具的选择和应用显得尤为重要，根据Gartner最新报告，目前普遍在制造业和物流广泛运用到的超自动化技术前十排列如下:
ArtificialIntelligence-人工智能
BigDataAnalytics-大数据分析
MachineLearning-机器学习
RoboticProcessAutomation（RPA）-数字机器人
AdvancedRobotics-高级机器人
InternetofThings（IoT）-物联网
DigitalTwinoftheSupplyChain-物流的数字孪生技术
AutonomousVehicles-自动驾驶的交通工具
Smart/ConnectedPackaging-智能/互联包装
Augmented/VirtualReality-增强/虚拟现实
能够解决制造商目前面临的核心挑战，超自动化解决方案需要针对制造商现有的流程、系统，落地解决系统连接、效率低下、数据打通等实际业务侧问题。
如何选择能实际落地的服务商？
Gartner在之前发布的报告中明确指出，制造商们如果想在当前企业迈向智能制造业的路上用好超自动化工具，就需要寻找能够为其提供具备几大实际能力的技术厂商:
制造业技能:对于业务需求、挑战、应用案例、价值生成流程，例如PLM、SCM、CRM和AM（资产管理）以及制造业（子）行业特定的法规，有关制造业或特定子行业的深刻理解。
业务转型技能:提供入职培训能力以及早期与最终用户提供“外观和感觉”，帮助他们建立对新技术价值的信任。
技术技能:有关关键超级自动化技术（例如IoT平台或AI/ML和其他新兴技术）的潜力和集成的经验已得到证明。
方法论技能:IoT联盟和行业协会发布的参考架构、标准和实施指南构成了行业技能、变革管理和技术技能之间的“粘合剂”。因而技术厂商必须帮助制造商应用可组合业务的原则来创建模块化组合，允许在与制造客户的短期运营挑战和绩效指标以及长期战略保持一致的情况下，采用敏捷和自上而下的分阶段销售和实施方法。
智能制造领先实践
弘玑成功为沃尔沃，兴澄特钢和行芝达等数百家客户引入了超自动化解决方案，帮助客户在库存管理，订单采购提速，物流运输管理等等方面提供了满足实际业务规则和要求的提速，降本增效等标杆级可复用的客户案例。
在制造行业，如果不能把新技术很好地融合到实际工作当中，对于企业来说可能是价值缺失。
相比上一代信息系统，超自动化工具的迭代在于，可以灵活根据制造商企业内部的各类系统组合来适配和协调业务，帮助企业疏通内部系统，并将耗时巨大，出错率高，且整合管理困难的业务流程自动化升级。
弘玑，也能够在理解企业业务流程，业务痛点的前提下提供最贴合实际业务需求的解决方案，在非侵入式的前提下帮助企业打通多系统间的壁垒。严格按照企业定制好的规则灵活执行高重复性，逻辑层级深且复杂的指令。
技术实力的背后，是一支专业、专注、积极响应业务变化的顾问团队。从受访的客户调研反馈，客户对弘玑帮助制造商客户培养自己内部的实施人员满意度高达93％。
三分软件七分实施，成功项目落地需要企业内部建立独立支撑新技术、新系统上线的实施人员，顺应智能制造优化内部组织和人才能力模型，这是制造商企业实现可持续性智能制造化目标的有力支撑。
随着AI应用的推广落地，衡量企业数字化的标准也不再是用了多少系统，而是业务流程的自动化、智能化程度。从弘玑的超自动工具组合的实践案例来看，“全流程提效”不仅仅体现在制造业，还延展到了能源、医疗等行业。
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