当今，很多国家都把发展重点放在制造业上，不仅仅是中国，各主要制造业国家都密集出台了一系列制造业振兴战略。新一轮的科技革命和产业变革正在兴起，而高度发展的信息技术、互联网技术与制造业的深度融合，则促使制造技术步入数字化、智能化和网络化。这些新情况、新形势要求政府和企业能够审时度势、科学谋划、抓住机遇、集中力量，以积极的姿态应对产业结构的调整和技术变革。
Siemens PLM Software Digital Enterprise Realization执行副总裁兼首席制造官Helmuth Ludwig在接受采访时表示，“过去帮助公司获得成功的商业模型已成为过去。谈到变革的技术，各国的提法都不一样，德国把它称为工业4.0，中国叫互联网+，美国叫工业互联网，还有人把它称作物联网更广泛的应用等等。然而，不管你给它赋予什么样的名字，关键在于如何帮助企业抓住其中的机会。尽管挑战发生了变化，驱动企业成功要素并没有改变，仍然是更快（产品上市时间）、更灵活（应对消费者个性化需求，需要企业提供更丰富的产品）和更高效（节能高效）。”
在过去的几年中，传统的大规模量产市场正在消失，转变为一个以消费者个人为中心的个体化市场，未来的商业不是C2B，而是C2M（消费者到制造商）。未来的制造是基于大数据、互联网和人，通过各种信息技术进行的柔性制造。
那么，西门子是如何与合作伙伴以及客户一同实现更快、更灵活以及更高效这三个目标的呢：
首先，西门子提供完整的PLM产品，覆盖产品的规划、设计、测试和仿真等各个阶段，帮助客户把脑子中的产品概念转化到信息系统中。“我们真正的将信息带到创新流程中，这些信息系统可以很好的捕捉需求端的信息，供企业使用。市场上做PLM产品的公司很多，但只有西门子一家公司可以把构思能力、利用和实现三块真正的连接起来。对于客户来说，最重要的是，将数字化完整的贯穿在这三步中，而想把这三步无缝的连接起来就需要相应的平台来支撑，西门子把它称之为智能创新平台。”Helmuth Ludwig说道。
西门子能够将数字化产品的定义过程与实际产品的制造和使用过程无缝地集成起来，从而为制造业提供完整的产品创新解决方案。而消费者对定制的渴望，则要求生产过程具有极度的可变性，这不仅仅对从业人员提出了考验，工厂的自动化设置和配置都要做到可变和灵活，工厂需要根据生产的需求、市场的变化，不断的进行重新配置和调整。
为了帮助企业变得更快、更灵活和更高效，西门子PLM智能创新平台从四个方面发力：第一，主动进行人机交互：在正确的时间，以正确的方式为不同用户提供其需要的正确信息，甚至可以在用户发现其需要某个信息之前，就以自然的方式提供给用户；第二，智能产品模型：对产品的全方位信息进行准确描述，实现互联性；第三，虚实融合：实现虚拟产品定义信息与真实生产环节的融合；第四，开放系统：便于实施，灵活调整，以满足客户不断变化的需求。Helmuth Ludwig强调，“有一点至关重要，那就是真正的数字集成，它意味着从虚拟的模型到物理的实现，在整个过程中保证精准无误。”
数字化企业有三个重要的组成部分：首先是产品生命周期管理，在这方面，企业一定要有最新的工具可用。第二块是自动化，西门子称之为集成的生产自动化，也就是说，每个不同的部件都放在一起集成运作，同时，它们又可以和工厂外部，或互联网等其他平台相连接。第三，也是最核心的部分，就是制造、运营和管理。它们需要与企业的产品生命周期管理软件和工具以及企业的自动化生产形成很好的互动。对此，西门子PLM提供了Teamcenter产品，将人、产品，以及所需数据连接起来。
需要注意的是，西门子不仅仅是一个解决方案的提供商，它更是工业4.0愿景下的世界级实践者，西门子在德国安贝格和中国成都建立的两个数字化工厂已经让我们看到了未来工厂的模样。
高效、快速、柔性，是数字化企业为制造业带来的最大变化，西门子成都工厂也为中国制造业转型提供了一个很好的范本。Helmuth Ludwig介绍了两个关于西门子数字化工厂非常有意思的细节，第一工厂的自动化水平不是百分之百，而是75%，“通过实践和研究，我们发现75%是保证工厂灵活性的最佳自动化水平，”Helmuth Ludwig说道。第二个现象是，西门子数字化工厂的产品故障率非常低，可以做到每百万个产品中仅有12个次品，达到业界最佳的质量水平。
“每个公司要想获得成功，都要找到自己的数字化企业的模型，适应它的模型，才能使公司在市场上发挥最大的优势和动力，”Helmuth Ludwig总结道。
然而，中国很多制造企业的工厂自动化水平都很低，那么，它们要如何找到适合自己的数字化模型呢？对此Helmuth Ludwig给出了两个建议，对于这类企业来说，首先要给自己定义一个起点，明确这个起点能使企业在短期内收获积极的利益和好处。另一方面，企业要制定一个整体的、概括性的数字化企业模型。这个概括性模型不是说下一年就要实现的，而是一个长期的愿景和目标。
举例来说，对于那些还没有实现自动化的工厂来说，它的起点就是提升自动化水平，同时在制定提升自动化的举措时还要有概括性的数字化企业模型指导，否则很容易走偏。“第一，你要有总体指导性的模型。第二，你要找到可以作为起点的领域，使你收获短期利益。第三，也是非常重要的，那就是你要找到适合你的，非常强大的数字化骨干平台，把你的数据和生产流程连接起来，”Helmuth Ludwig总结道。