据GSMA 智库预测，在工业互联网、大数据分析、人工智能等技术与先进制造技术深度融合背景下，全球智能制造市场规模预计将于2028年达到5,762亿美元。伴随技术创新和新冠疫情等因素叠加，制造业加速向智能制造转型升级。后疫情时代意味着未来一段时期内，人力、资源、物流等仍将受限，从设计到制造、从产线管理到日常运营，如何令制造业的全流程匹配供应链的每个环节，加快自动化和智能化部署成为了唯一且最佳的选择。
现阶段智能制造已进入关键“窗口期”，并呈现出自动化、数字化、规模化、生态化、绿色化的发展趋势。同时，在智能化转型路上，制造业企业面临着多重挑战：劳动力短缺和供应链不稳定要求企业提升敏捷性缩短产品上市周期同时提升产品质量和产品生命周期安全性保障工业数据安全性，提升技术产品化和系统集成能力制造企业及上下游之间的连接与协同要求提升，数字供应网络安全风险上升ESG合规要求趋严但面临信息采集与分析掣肘针对当前制造业的桎梏，本报告提出的制造业自动持续优化理念，在原有的制造业优化概念基础上，更强调基于数据分析洞察找到最佳替代方案，借助数字孪生、深度学习、智能化设备等实现精准执行，其核心为更加高效、无人为干预、可持续的优化能力。自动持续优化不仅减少了人力、能耗和设备运维成本，也更新了商业价值的定义与框架，体现出了工业4.0解决方案中互联互通、去中心化决策、数据透明、技术支撑和持续优化的特征，并将加速制造企业向代表工业4.0最高成熟度的自适应阶段过渡。
本报告结合制造业面临的挑战和财务指标、运营指标、绩效改善三个不同维度的分析，将自动持续优化的商业价值层面体现为效率优化、质量优化、成本优化、供应链优化和品牌优化。
本报告还讨论了一组初创企业赋能自动持续优化技术的应用案例，展示了优化创新解决方案如何创造价值。例如，作为一家全栈式智能制造技术的创新企业，思谋科技首次提出自动持续优化MOA（Manufacturing Optimization and Automation）这一概念并广泛应用于汽车制造、消费电子、新能源和半导体等多个行业，其打造落地的多个智能制造标杆案例亦收录于本白皮书中。
