在智造时代“技”高一筹可以从以下几个方面着手：
个人层面
技能提升
持续学习
紧跟智能制造领域的前沿技术发展趋势，如人工智能、物联网、大数据等。通过参加线上课程（如Coursera、edX上的相关专业课程）、线下培训（由专业培训机构或高校举办）以及阅读专业书籍和研究报告等方式，不断更新知识体系。
例如，学习Python编程语言，它在数据分析、机器学习和自动化脚本编写等方面有着广泛应用；了解深度学习算法，像卷积神经网络（CNN）在图像识别领域用于工业产品的质量检测。
跨学科知识融合
智能制造涉及机械工程、电子工程、计算机科学、自动化控制等多个学科。个人应努力融合多学科知识，以便更好地理解和参与智造项目。
比如，机械工程师学习编程知识后，可以参与到智能机器人的研发中，实现机械结构与智能控制的完美结合；电气工程师掌握数据分析技能，能够对智能电网中的电力数据进行有效分析，优化电力分配。
创新思维培养
问题意识与解决能力
在日常工作和学习中，善于发现智能制造流程中的问题，如生产效率低下、质量不稳定、设备故障频繁等。针对这些问题，运用创新思维提出解决方案。
例如，在汽车制造车间，如果发现传统的装配线存在零部件配送不及时的问题，可以借鉴智能物流系统的理念，引入自动导引车（AGV）和智能仓储管理系统，实现零部件的及时准确配送，提高装配效率。
勇于尝试新技术
不局限于传统的技术和方法，积极尝试将新兴技术应用到实际工作中。例如，在产品设计阶段，尝试使用虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术进行虚拟原型设计和装配验证，提前发现设计缺陷，减少实际生产中的错误。
企业层面
人才战略
人才引进
制定有吸引力的人才招聘策略，从高校、科研机构以及其他企业引进具有智能制造相关技能和经验的高端人才。可以提供优厚的薪资待遇、良好的工作环境和广阔的发展空间。
例如，一些大型制造企业为人工智能专家提供百万年薪、独立的研发实验室以及与国际知名研究机构合作的机会，吸引他们加入企业的智能制造研发团队。
人才培养体系构建
建立完善的内部人才培养体系，针对不同层次的员工开展智能制造相关的培训课程。例如，对基层员工进行自动化设备操作和维护的培训；对中层管理人员开展智能制造管理理念和数字化工厂运营的培训；对高层管理人员提供战略层面的智能制造趋势和决策培训。
技术研发与应用
研发投入
加大对智能制造技术研发的资金投入，建立自己的研发中心或与高校、科研机构合作成立联合实验室。重点投入于智能制造核心技术的研究，如工业互联网平台的开发、智能传感器的研制、制造执行系统（MES）的优化等。
例如，华为在智能制造领域持续投入大量资金，开展5G技术在工业互联网中的应用研究，推动制造业的数字化转型；西门子建立全球研发网络，致力于工业自动化和数字化技术的研发，其研发的Simatic系列产品广泛应用于各类智能制造场景。
技术集成与应用示范
注重将不同的智能制造技术进行集成，形成完整的解决方案，并在企业内部建立应用示范项目。例如，将机器人技术、自动化仓储技术、智能调度系统集成起来，打造智能工厂示范车间，通过实际运行验证技术的可行性和有效性，然后逐步在全企业推广。
教育和社会层面
教育改革
课程体系调整
在高校和职业教育中，调整课程体系，增加智能制造相关课程的比重。例如，在机械工程专业中增加智能制造导论、工业大数据分析、智能控制等课程；在电气工程专业中融入物联网技术、智能电网技术等内容。
建立跨学科的专业方向，如智能制造工程专业，涵盖机械、电子、计算机、自动化等多学科课程，培养适应智造时代需求的复合型人才。
实践教学强化
加强实践教学环节，与企业合作建立实习基地，让学生在真实的智能制造环境中进行实践操作。例如，高校与汽车制造企业合作，学生可以在企业的智能生产线上实习，参与机器人编程、自动化设备调试等工作，提高学生的实际动手能力和解决问题的能力。
社会氛围营造
政策支持与引导
政府出台相关政策，如税收优惠、财政补贴等，鼓励企业开展智能制造升级改造，对智能制造相关的研发项目给予资金支持。例如，中国政府出台了一系列智能制造扶持政策，对符合条件的智能工厂建设项目给予专项资金补贴，对智能制造相关企业给予税收减免，推动了制造业向智能化方向快速发展。
行业交流与合作
建立智能制造行业协会、产业联盟等组织，举办行业论坛、技术交流会、产品展览会等活动，促进企业之间、企业与科研机构之间的交流与合作。例如，德国的工业0平台，通过组织各类活动，分享智能制造的成功经验和最佳实践案例，推动了德国制造业的整体智能化升级。
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