制造業作為國民經濟的支柱產業，其數字化轉型不僅是技術升級的必然趨勢，更是應對全球競爭、提升核心競爭力的關鍵路徑。從自動化到智能化，制造業的數字化轉型經歷了漫長而深刻的演變，而信息系統集成始終是這一進程中的核心驅動力。

第一階段：自動化與信息化萌芽（20世紀70-80年代）

制造業數字化轉型的起點可追溯至20世紀70年代，隨著計算機技術的初步應用，企業開始引入單機自動化設備和獨立的信息系統，如計算機輔助設計（CAD）和物料需求計劃（MRP）。這一階段的信息系統多為孤島式存在，集成程度低，主要目標是替代部分人工操作，提升生產效率。例如，工廠通過MRP系統優化物料管理，但生產、銷售等環節仍依賴手動協調，數據流通受限。

第二階段：系統集成與流程優化（20世紀90年代-21世紀初）

進入90年代，隨著企業資源計劃（ERP）、供應鏈管理（SCM）等集成化系統的普及，制造業開始打破信息孤島。ERP系統將財務、生產、采購等模塊整合，實現了跨部門的數據共享和流程協同。制造執行系統（MES）的興起，連接了管理層與車間層，促進了計劃與執行的閉環管理。這一階段的核心是“流程驅動”，通過信息系統集成優化內部運營，但數據應用仍以事后分析為主，實時性和智能化水平有限。

第三階段：數據驅動與網絡化協同（2010年代）

物聯網（IoT）、云計算和大數據技術的成熟，推動了制造業向數據驅動轉型。傳感器和智能設備的廣泛應用，使得生產數據得以實時采集和監控；云平臺促進了供應鏈上下游的信息集成，實現了跨企業的協同制造。例如，通過工業互聯網平臺，制造商可以遠程監控設備狀態、預測維護需求，并與供應商共享庫存數據以降低延遲。信息系統集成擴展到外部生態，但數據安全、標準統一等挑戰也隨之凸顯。

第四階段：智能化與生態融合（2020年代至今）

當前，數字化轉型進入深水區，人工智能（AI）、數字孿生和5G技術成為新引擎。信息系統集成不再局限于數據和流程，而是邁向“智能集成”，即系統具備自學習、自適應能力。數字孿生技術通過虛擬模型映射物理生產，實現全生命周期模擬與優化；AI算法則賦能質量檢測、能源管理等場景。制造業生態日益開放，企業通過平臺化集成，與客戶、合作伙伴共創價值，如定制化生產和服務化延伸。轉型成本高、人才短缺仍是普遍瓶頸。

未來展望：韌性制造與可持續集成

制造業數字化轉型將更注重韌性和可持續性。信息系統集成將向“全域融合”演進，覆蓋研發、生產、服務全鏈條，并強化網絡安全與倫理規范。隨著邊緣計算和區塊鏈技術的發展，分布式、可信的集成模式可能成為主流，助力制造業應對供應鏈波動和氣候變化等全球性挑戰。數字化轉型不僅是技術的迭代，更是組織文化和商業模式的根本重塑——從“制造產品”轉向“提供價值”，而信息系統集成始終是支撐這一變革的骨架與血脈。