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有种很普遍的现象：学习并真正理解了别人的典型案例，自己仍然不会做；理解了智能制造和大数据的原理，应用中仍然会遭遇困惑。造成这种现象的典型原因是：原理相同的技术，创造的价值不一样。所以，工作的困难不在于懂不懂、会不会，而在于经济上是否合适。
世界上没有免费的午餐，任何技术都是需要成本的。只有将技术用在合适的场景和解决合适的问题，才会具有经济性。人们在技术经济性上的困惑，本质上就是找不到合适的场景。在这种情况下，企业要推进智能制造，往往要进行转型升级。从技术人员的角度看，转型升级的本质，就是为智能制造技术的应用创造合适的场景。
从外部表现看，转型升级就是业务流程、商业模式、组织结构、工作内容、业务中心的改变和创新。比如，原来由人做的事情，现在由机器来做或者机器帮助人来做；过去需要到现场做的事情，现在可以远程去做；企业过去的业务以生产制造为主，现在研发、服务与生产并重；过去用自己的仓库、自己的人员、自己的设备，现在用其他企业的资源等。这种业务上的改变，往往会为推进智能制造带来需求，从而带动智能化技术的应用。很多人没有想清楚如何推进智能制造，本质不是不懂技术，而是没有想清楚怎么改变业务。技术是服务于业务的，业务的改变说不清楚，自然也就说不清楚怎么应用技术。
前面曾经提到：协同、共享、重用是智能制造进行价值创造的方式。这三种方式，其实都是资源配置的方式。我们知道，资源配置的权限在于企业的主要管理者，而资源的配置可能会涉及权力和利益的重新调整。所以，智能制造的首要责任人，是企业的负责人，而不是基层的技术人员。从这一点上看，智能制造与自动化是不一样的。
转型升级是个性化很强的问题，与地域、行业和企业的特点密切相关，难以复制。比如，在经济高度发达的西方国家，“机器换人”很容易成为具有经济性的活动；而在落后的发展中国家，这种工作未必有经济性。在中国，则要视地域和行业的具体情况而定。一般来说，推进“机器换人”时，不能仅仅考虑劳动力成本，还要与提高效率、提高质量结合起来；有了“附加值”，才会有经济性。
一般来说，越是复杂、高效的场景，对智能化的需求越是迫切。企业对生产率、质量、交货期的要求越高，产品的个性化越强，就越能发挥智能化的优势，智能化能够带来的价值就越大。所以，越是追求高质量、追求最大限度地满足用户需求的企业，往往越是需要智能化，推进智能制造就越容易。在我国的实践中，在制衣、家居、广告等传统行业中产生了大量很好的案例，就是因为这些行业的个性化需求比较强。这时，智能化的技术能够起到“雪中送炭”的作用。
智能化技术有利于解决复杂性问题。对多数企业来说，追求极致的产品质量、极致减少成本浪费时，也会带来这样的复杂性。所以，精益化的推进对促进智能制造是有利的。
要推进转型升级，往往需要系统策划。河南登封某耐火材料公司就是一个典型的例子。这家企业虽然规模很小，但自动化程度相当高。在整个生产过程中几乎没有人工操作，甚至没有在线监控生产的中控室。但是，这个工厂把生产数据全部采集上来，并存到大数据库中。生产中一旦出现问题，可以通过历史数据进行有效的追溯。所以，即便现场没有监控人员，问题也能被发现并解决。
与传统车间相比，这种车间的建设费用肯定是比较高的。但是，由于工厂生产的是高科技产品，毛利率非常高，盈利能力很强，经济性自然也很好。事实上，这款高科技产品是他们用委托研制的方式，让德国研发团队完成的，并且企业买断了专利。所以，尽管河南登封的地理位置相对偏僻、高端人才匮乏，却能生产全新的高科技产品。通过互联网，德国专家可以远程访问公司的大数据库，帮助企业解决生产和设备中发生的问题。这就解决了公司技术人才不足的问题。
有时候，智能制造的经济性需要用长远的战略眼光来看，而不能纠结于眼前的利益。优秀的企业家必须认识到：高效率、高质量、低排放一定是企业未来的发展方向。在可能的情况下，应该尽早布局，获得先发优势。