從傳統角度來看，製造業一直是世界各國經濟增長、繁榮和創新的引擎。當前的發達國家，如美、德、日、英，以及東亞工業國，莫不如此。
事實上，製造業本身就貢獻了全球就業總量的近四分之一份額，這還沒有算上其間接製造的就業機會。據估計，美國每誕生一個製造業全職崗位，非製造業領域就會出現3.4個同等全職崗位。製造業帶動整個經濟體的創新發展。例如，中國、德國、日本和韓國的製造業公司的研發投入約佔國內企業研發投入的80%。
製造業特別是高端裝備製造業的強大與否，是一個國家實力的體現。改革開放以後我國積極推進製造業的工業化和自動化水平建設進程，顯著增強了綜合國力。然而，與先進的發達國家相比，我國的製造業在自主創新、產業結構水平、資源利用效率、信息化程度、質量效益等方面依然有較大差距。
如何利用物聯網、雲計算和互聯網技術進行製造業的轉型升級，是我國趕超歐美、邁向製造強國迫切需要完成的任務。
那麼，當前製造業的工業信息化水平發展到了什麼程度呢？
據權威人士對北京31家高端裝備製造企業大數據應用情況的調查顯示：軟件系統 CAD/CAM 、ERP 等在調查對象中應用比較廣泛，CRM(客戶關係管理) 和 SCM（供應鏈關係管理）的普及率則比較低；調查還發現，企業更願意在研發和生產環節進行大數據應用投入。北京的高端製造業在人才、技術、產業等方面有着得天獨厚的優勢，一定程度上代表着製造業工業信息化的最高水平。由此可見，我國的工業信息化還缺乏全局思維，互聯網+製造業依然侷限於解決某一功能性應用的基礎之上，而缺乏進行全局統籌管理的大數據思維。
另一方面，對於大型製造企業來說，除了ERP、CRM、分銷系統以及生產系統之外，旗下的子公司、分公司也都各有十幾套以上的系統，全公司上下有近百套系統的現象非常普遍。繁多的業務系統之間，數據彼此孤立形成“數據孤島”，調取困難，導致信息反饋週期長，高層決策信息延遲，利用信息系統進行高效、便捷管理的目標大打折扣。
如何解決現有系統之間的“信息孤島”問題？傳統思維是升級舊系統或進行二次開發，兩者都需要大量的資金，且開發週期不可預知。
在大數據時代，利用技術手段將許多不連通的系統打通，實現數據共享的功能已經實現。
小幫軟件機器人，就實現了在不需要其他軟件接口對接、不破壞各系統運行機制的基礎下，自動採集不同軟件之間的數據，進行結構化輸出並儲存的功能。該技術於2016年研發成功，並獲得多項專利和數個軟件著作權，目前已經在醫療大數據領域成功應用，幫助北京、廣東、湖南、貴州等地，解決了醫療大數據平臺建設中的數據對接問題。對於製造業或者其他企業管理中存在的數據孤島問題，小幫軟件機器人也同樣適用。
實現製造企業不同軟件之間的數據融合，是企業運用大數據進行產業轉型升級的基礎。
將製造企業的產品研發、設計、物料採購、生產、銷售、使用到客戶反饋等各個環節產生的數據整合並形成閉環，以客戶反饋發現新需求，進而指導產品研發；
以使用數據分析瞭解機械產品的運行狀況，提升售後服務質量、增加客戶滿意度；
以銷售數據研究及時瞭解市場波動情況，預測銷售額降低物料庫存，規避現金流安全風險；
通過各環節銜接數據分析，讓生產流程更科學，進而優化製造成本……
從製造業信息化到行業大數據應用之間的距離，是製造到“智造”的距離，也是我國走向經濟強國、經濟大國的距離。
隨着《中國製造2025》的推進，這個距離必將漸漸縮小，並最終實現製造到“智造”的跨越。