在制造業中嵌入大數據和云計算，一方面能夠對產品制造流程進行實時監控，從而提前發現問題、規避風險；另一方面還能夠極大增強企業對客戶反饋的非結構化數據信息的處理能力。
機器人產業一直是自動化、智能化制造的典型代表。隨著技術的發展，未來的新一代機器人不僅會更加便宜，能夠應用到更多的中小企業和領域中，而且還將實現人機共融，變得更加靈活、更為智能。
在我國提出的“工業制造2025”戰略發展規劃中，機器人產業是未來十年發展的重點領域之一。進一步加大機器人產業的研發投入，突破在機器人本體、減速器、控制器、傳感器等核心技術層面的發展瓶頸，推動我國機器人產業的標準化、模塊化發展，從而使我國在汽車、機械、電子、化工等工業機器人領域縮小甚至趕超發達國家水準；在醫療健康、家政服務、教育娛樂等服務機器人領域保持世界領先水平。
作為自動化制造技術的重要產物，工業機器人經過幾十年的發展已經較為成熟，不僅被廣泛應用于各個生產制造領域，還催生了服務機器人的發展應用。有研究認為，在智能化浪潮的推動下，機器人將成為人們生產生活不可或缺的關鍵因素之一。其中，能夠大幅增強生產能力的工業機器人，以及為人們提供智能化醫療服務的醫療機器人，將有著十分廣闊的發展前景，并在未來社會中扮演著重要角色。
隨著人力成本的提升，工業機器人在生產制造中將發揮越來越重要的作用。例如，在上世紀70年代到90年代，日本為應對勞動力短缺對經濟高速發展的制約，積極發展應用工業機器人，成為了國際上機器人第一大國，也使該國一躍成為全球制造強國。
隨著亞洲經濟的快速崛起，以及全球生產模式的智能化、自動化升級轉型，工業機器人的需求也將不斷激增，有著十分巨大的市場發展空間。相關數據顯示，當前全球工業機器人在工作崗位中的占比僅為5.63%，工業機器人的應用市場仍有待進一步開發。
工業機器人在汽車整車及零部件、工程機械、軌道交通、低壓電器、電力等領域的發展應用已經比較成熟，未來的技術升級和發展方向主要集中于兩個方面：
一是進一步優化機器人的速度、精度、適應性，增強機器人在定位、操作等方面的能力。隨著技術上的突破升級，在上世紀最后十年間，工業機器人的定位精度和平均無故障時間，分別提高了61%和137%，價格方面則降低了約50%。有研究估計，在信息化、智能化技術的推動下，到2030年，工業機器人的定位精度還將有大幅提升。因此，未來機器人可能會成為生產流程中的一個即插即用的部件，可以隨時運用到需要的環節。
二是不斷提升機器人的智能化、信息化水平，增強機器人的擬人化和交互溝通能力，最終實現人機共融，擴大應用范圍。比如，日本在人形機器人研發上的突破，使機器人有了更強的交互溝通能力，可以與用戶自如交流。
總體上看，在第四次工業革命浪潮的推動下，人機共融將成為新一代機器人的發力點，也是世界機器人領域研發創新的主要方向。例如，在工業機器人領域，通過人機共融，機器人就能夠像人類一樣學習工作技能，配合好人的工作需求，而“人與機器人的關系，也將從主仆關系變成合作關系”。
就我國而言，隨著工業制造中人力成本的不斷提升，工業機器人的市場需求激增。有數據顯示，2013年我國的機器人銷量增加了41%，達到3.6萬臺，成為全球最大的機器人市場。國際機器人聯合會也預測，到2017年，我國的工業機器人數量將達到40萬臺。因此，機器人產業在我國將有著相當廣闊的市場發展前景。
自2008年世界金融危機以來，各發達國家相繼提出了新的戰略規劃，如美國的“再工業化構想”、日本的“工業智能化”、德國的“工業4.0”等。雖然這些發展戰略的名稱、方向有所差異，但卻都十分注重對新一代信息技術的運用。比如，將日益成熟的大數據和云計算技術，嵌入到制造業的生產服務流程之中，實現更精準的產品生產和更優化的產品服務。
在當前的制造業市場中，誰能夠更及時、更準確地反饋和解決遇到的問題，誰就能在競爭中占據優勢和主動。不過，相比這種“看得見”的競爭，越來越多的企業開始利用互聯網平臺和大數據技術，努力預判產品從研發到銷售各個環節可能出現的問題和風險，并實現有效規避，從而增強自身的生產和競爭能力。
正如NSF（National Science Foundation，美國國家科學基金會）智能維護系統產學合作中心主任李杰指出的，大數據在制造業領域的最大價值，就是幫助企業找出可能發生的隱藏問題和風險，從而有針對性地調整、優化產品研發制造的整體流程。
大數據是指包含著巨量資料的信息資產。這些數量龐大、內容多樣的信息資料，需要借助新型的軟件和數據模式進行處理，并能夠大大增強企業的決策力、洞察力和流程優化能力。
就制造產業來看，大數據主要來源于六個方面，被稱為“6C”：Connection（連接：傳感器和網絡）、Cloud（云：任何時間及需求的數據）、Cyber（虛擬網絡：模式與記憶）、Content（內容：相關性和含義）、Community（社群：分享和交際）、Customization（客制化：個性化服務與價值）。
以往，寶潔公司為保證尿布的產品質量，需要通過相機對產品逐一篩選檢查。如果發現問題，就需要暫時停止生產，找出不合格的產品后，才能再重新開機制造。這種篩查模式不僅費時費力，對問題也局限于事后的發現、彌補，增加了生產成本，也制約了效率提升。
如今，寶潔公司將大數據技術嵌入到尿布生產的過程中。即通過對生產流程的全天候監控，能夠更加精準地預判生產流程中的不良環節，從而在問題發生之前就進行優化調整，保證了生產流程的連續性。有數據顯示，僅僅這一個方面的改善，就使寶潔公司每年的生產成本減少了4.5億美元。
與大數據密切關聯的另一個信息化技術就是云計算（Cloud Computing）。它是針對大數據海量、高增長率和多樣化特質而出現的一種全新的信息處理技術和模式。
云計算是傳統計算機和信息化網絡技術融合的產物，能夠將碎片化、零散化的數據信息有效整合起來，發現它們的關聯性，從而為企業或商家決策提供更精準、更科學的數據信息。正如有些學者指出的，云計算拓展了大數據的生產空間和價值，讓毫不相干的信息變成了互相關聯的鮮活數據，并在縱向上提升了信息化與工業化的融合程度。
Cisco（思科）公司的大中華區高級副總裁殷康認為，通過云計算，可以將共享的大數據信息按照需求提供給需要的人，從而使大數據應用更加智能化、智慧化。他指出，云計算“不再圍繞CPU，而是圍繞網絡轉，就像附著在網絡上的一層能力，網絡延伸到哪個地方，你的計算能力就延伸到哪個地方，無處不在。”
在制造業中嵌入大數據和云計算，一方面能夠對產品制造流程進行實時監控，從而提前發現問題、規避風險；另一方面還能夠極大增強企業對客戶反饋的非結構化數據信息的處理能力，優化企業的市場洞察力和決策精準度，從而為市場提供更優質的產品和服務。
從微觀層面而言，“大數據＋云計算”的結合，能夠推動企業的信息化升級轉型，優化產品的研發生產流程，增強企業對市場信息的洞察力和敏感性，從而實現從生產型制造向服務型制造的轉變，圍繞市場個性化、定制化需求進行精準生產。
從宏觀層面來講，大數據和云計算的應用，有利于整個制造產業的優化升級，提高生產的靈活性、準確性和安全性，從而幫助制造產業真正根據市場需求安排生產活動，實現向智能制造和云制造的信息化轉型。
