隨成本上漲、環境污染等各類因素，制造業轉型升級已成必然。近兩年來工業互聯網、智能制造等實踐案例，為偏向于數字化、智能裝備及物聯網相關的B2B供應商帶來了未來發展契機，也同時面臨更大的挑戰。
機會總伴隨著威脅的來臨，在制造業整體面臨轉型期時，制造業主體開始關注制造效率、質量和成本。理論上來說，通過數字化、自動化和智能化改造，有利于提升效率、質量、降低成本，但由于制造業管理水平參差不齊，盈利能力不盡相同，實施案例基本上趨向于兩種行業：1,自身管理水平較好、產品具有競爭力的企業；2.受重點扶持的企業。
無論是德國工業4.0，還是中國制造2025，就判定是否成功，其關鍵因素則是是否大多數企業從中受益。制造業升級轉型需要知識積累作為基礎，并非一蹴而就，對于大多數的中小制造業而言，并不現實可行、也并不經濟。
在處于轉型期的企業，更愿意為解決與效率、質量及成本相關的直接服務和產品買單，相比較以前，顯得更為理性。由于缺乏數據支撐，企業并不能有效識別這些產品和服務的有效性，加之工業相關的產品和服務較為分散，匹配和使用這些服務的成本偏高。這在企業中實際形成了一組矛盾，如果不實施智能制造、就無法識別這些隱性的問題；如果無法識別和解決隱性問題，就無法實施有效的智能制造轉型。
相對于動輒幾十萬、上百萬的數字化建設，近乎免費的SaaS應用讓容易讓企業所接受，這將有利于利用數據分析識別用戶隱性的需求，從而匹配相應的產品和服務，在提高用戶效率、加工質量，以及降低成本和庫存方面服務拓展，以此建立B2B產業互聯網生態,或是唯一可行的方法。
相比于傳統軟件，功能完備性并非SaaS應用的優勢和價值，而重在基于用戶價值數據分析模型的產品進化與服務生態衍生能力，分別是：
SaaS應用一般由基本模塊、增值模塊組成，由于基本模塊系基于價值分析的基本功能，為便于用戶使用習慣，一般采取免費部署方式。對于一些深度應用的模塊，需要用戶具備一定的條件或使用習慣教育的功能，則需要適當收費，以不斷促進制造業的數字化水平和能力。
SaaS應用最具價值的是B2B產業互聯網平臺的生態能力，通過數據分析與匹配，一端鏈接用戶的需求，一端是與需求匹配的制造商、服務商和工業方案、工業品的提供方，不僅做到供需匹配，促成價值交易，還將衍生出基于園區、地域的工業服務社區，工業品超市等商業形態，進而形成持續演化的B2B服務生態的基因。
這與傳統軟件不同的是，傳統軟件思路是假設企業管理水平達到了一定程度，才能駕馭這樣的軟件，通過數字化再深度開發，逐步改變B2B服務生態。而SaaS應用，則立足于現有的條件，以免費＋收費模塊滿足大多數用戶需求，進而深度分析用戶需求，形成B2B服務生態，通過制造業用戶與B2B產業信任和互動機制，實現B2B產業生態自進化。
而這些，以細分行業和園區作為切入點，或是最為穩妥的實施路徑，這是因為園區和行業的聚集效應，有利于規模化的工業服務商業模式建立，也能通過企業之間的比較形成良性的競爭環境，促使整體價值轉型，并帶來示范效應，便于推廣。
工業4.0、工業互聯網更多是描述未來的世界，我們更期望未來的一切是以數據，特別是智能設備數據驅動服務，這當然是最理性的狀態。但如果我們的制造業還處于較為傳統的設備狀態及匹配管理能力時，以價值驅動服務，應當是最為理性的方式，SaaS應用將通過價值數據向行為數據、行為數據以及物理數據逐漸深挖和鏈接，往更為合理的未來生態迭代。我們應該相信，路徑比最終的結果重要，無論是制造業用戶還是B2B企業，現在和將來都賺錢，很重要。
