制造业作为国民经济的支柱产业，其数字化转型不仅是技术升级的必然趋势，更是应对全球竞争、提升核心竞争力的关键路径。从自动化到智能化，制造业的数字化转型经历了漫长而深刻的演变，而信息系统集成始终是这一进程中的核心驱动力。
第一阶段：自动化与信息化萌芽（20世纪70-80年代）
制造业数字化转型的起点可追溯至20世纪70年代，随着计算机技术的初步应用，企业开始引入单机自动化设备和独立的信息系统，如计算机辅助设计（CAD）和物料需求计划（MRP）。这一阶段的信息系统多为孤岛式存在，集成程度低，主要目标是替代部分人工操作，提升生产效率。例如，工厂通过MRP系统优化物料管理，但生产、销售等环节仍依赖手动协调，数据流通受限。
第二阶段：系统集成与流程优化（20世纪90年代-21世纪初）
进入90年代，随着企业资源计划（ERP）、供应链管理（SCM）等集成化系统的普及，制造业开始打破信息孤岛。ERP系统将财务、生产、采购等模块整合，实现了跨部门的数据共享和流程协同。制造执行系统（MES）的兴起，连接了管理层与车间层，促进了计划与执行的闭环管理。这一阶段的核心是“流程驱动”，通过信息系统集成优化内部运营，但数据应用仍以事后分析为主，实时性和智能化水平有限。
第三阶段：数据驱动与网络化协同（2010年代）
物联网（IoT）、云计算和大数据技术的成熟，推动了制造业向数据驱动转型。传感器和智能设备的广泛应用，使得生产数据得以实时采集和监控；云平台促进了供应链上下游的信息集成，实现了跨企业的协同制造。例如，通过工业互联网平台，制造商可以远程监控设备状态、预测维护需求，并与供应商共享库存数据以降低延迟。信息系统集成扩展到外部生态，但数据安全、标准统一等挑战也随之凸显。
第四阶段：智能化与生态融合（2020年代至今）
当前，数字化转型进入深水区，人工智能（AI）、数字孪生和5G技术成为新引擎。信息系统集成不再局限于数据和流程，而是迈向“智能集成”，即系统具备自学习、自适应能力。数字孪生技术通过虚拟模型映射物理生产，实现全生命周期模拟与优化；AI算法则赋能质量检测、能源管理等场景。制造业生态日益开放，企业通过平台化集成，与客户、合作伙伴共创价值，如定制化生产和服务化延伸。转型成本高、人才短缺仍是普遍瓶颈。
未来展望：韧性制造与可持续集成
制造业数字化转型将更注重韧性和可持续性。信息系统集成将向“全域融合”演进，覆盖研发、生产、服务全链条，并强化网络安全与伦理规范。随着边缘计算和区块链技术的发展，分布式、可信的集成模式可能成为主流，助力制造业应对供应链波动和气候变化等全球性挑战。数字化转型不仅是技术的迭代，更是组织文化和商业模式的根本重塑——从“制造产品”转向“提供价值”，而信息系统集成始终是支撑这一变革的骨架与血脉。
