制造业数字化转型面临数据互通难度大、数据价值释放难等挑战，需要从战略层面全局推进。建议以主数据管理为起点，做好数据资产盘点，保障数据质量，确保价值发挥。数据与技术是数字化转型的基石，贯穿生产制造各个环节，包括云计算、人工智能/机器学习、工业互联网和大数据等。
数字化生产制造必将向数据驱动和智能分析转变。数智融合赋能制造业价值链，融合IT+OT数据，构建工业数据湖，进行创新应用。应用DIKW模型，进行生产制造数据价值挖掘，释放数据价值。
建立统一工业数据湖，打通各业务场景数据壁垒，消除数据壁垒，释放数据威力。数据湖技术上来讲，是一种企业数据架构方法，物理实现上则是一个数据存储平台，用来集中化存储企业内多量、多源，多类的数据，并支持对数据进行快速加工和分析。统一工业数据湖可帮助打通生产制造场景，如研发类、生产类和供应链类场景。
基于融合数据的实时反馈和分析，提升决策、生产力和质量管理。制造业传统业务决策过程往往基于已有信息和经验的基础上，借助一定的工具、技巧和方法，对影响目标实现的诸因素进行分析、计算和判断筛选后，对未来行动做出决策以促进战略和经营目标的达成。相比于此，企业可以凭借数据决策，利用掌握的信息、数据分析手段，对数据资源进行挖掘和分析，从而形成及时的、科学的决策建议与实施方案。数据作为生产要素居于重要位置，为制造业激发出源源不断的生产力，可显著提高生产及质检效率，通过智能学习改善工艺流程，提高良品率。工业数据湖为高级数据战略奠定了基础，可帮助实现基于AI和大数据的智能决策，提升智能运营敏捷性。
亚马逊云科技赋能智能制造关键场景解决方案和服务包括工业数据湖解决方案、工业视觉解决方案、时序数据分析解决方案等。工业数据湖解决方案旨在加速智能制造进程，通过 IT 与 OT 数据融合，打造工业数据平台，实现从设备，流程，订单、交付等全过程可视化，进行数据的洞察和预警潜在的制造异常，实现基于AI和大数据的智能决策，提升智能运营敏捷性。工业视觉方案是由硬件+AI/ML+第三方服务组成的解决方案套件，旨在将制造企业现有的实物资产转化为智能资产，提供对图像/视频流进行目标检测、分割和分类所需的全套算法框架和模型。时序数据分析解决方案旨在将制造企业现有的数据数字化，并快速的从中发现有用的信息，解决了客户业务面临的挑战，如多数据协议的集成、大量结构化，非结构化数据的管理等。
亚马逊全球业务体系赋能制造业客户畅行数字旅程，包括Cloud Fluency Training、Amazon Supply Chain、Amazon Advertising、Amazon Business、Amazon Carbon Footprint Calculator、Pro-Serve 可持续发展实践等。
亚马逊云科技智能制造解决方案和服务优势包括：广泛而深入的云服务、成熟和丰富的客户实践、覆盖全球的基础设施、引领行业的安全合规、值得信赖的合作伙伴。亚马逊云科技面向智能制造的独特优势包括：有经验，懂制造、为制造行业专门构建服务、多样深度工业解决方案、聚焦业务价值挖掘。
亚马逊云科技智能制造解决方案在全球客户的成功应用包括泉峰集团、施耐德电气、智邦科技、 Invista和Mueller Water Products等案例。
