（一）智能制造行業的痛點

在中央電視臺錄制的大型紀錄片《互聯網時代》中，有一句很有哲理的話：“在時代開啟的黎明，人類未知的遠遠大于已知。”[5]目前，人們生產生活的方方面面正在被迅猛發展的新一代信息技術所改變，前方尚有許多“未知”的東西。但是，可以肯定的是，在人類歷史中，每次信息技術革命都極大地提升了社會生產力，把生產水平推向了一個新的高度。如今，區塊鏈技術也是如此。

當前，響應遲緩、互動不暢、信息單向、企業核心技術較弱等因素影響了制造業應有的發展速度和質量。其中，數據是一個關鍵因素。智能決策的前提在于擁有大量客觀數據。數據可以是供應鏈上的某些交易數據、企業內部數據、行業數據、市場數據、客戶數據等。同時，為了保證決策的頂層設計性，數據統計要求有一定的時間跨度。當所有的數據匯聚在一起時，找出其規律便能為智能決策提供條件。占有大量數據還有利于運營管理決策，有利于智能化研發，有利于設備的智能化升級，進而增強核心競爭力。然而，擁有全面、可靠的大數據，目前還存在一定的困難。

相對來說，企業內部數據比較容易采集。企業外部數據存在技術、利益關系方面的相關問題。舉一個有代表性的例子——供應鏈上的“牛鞭效應”：客戶往往隱藏自身的真實目的，將虛假的訂單數據提供給供應商，使得供求數量關系不平衡，供大于求，進而采購商可壓低價格，獲得經濟利益。同理可知，新產品的面世也將遇到相同的問題，各制造商基于生存環境隱藏真實的數據，從而限制隱性市場的需求。

智能制造的關鍵在于實現制造業內部信息系統的縱向合成及不同制造業企業之間的信息橫向匯聚，進而使制造業信息網絡化和數字化。在實際生活中，制造業的相關信息和硬件設備來源于多個企業或廠家，傳統的中心化系統由人工或核心計算機控制，想要獲得制造業中的所有數據難度較大。同時，采購訂單、產能情況、貨物儲存量等信息存儲在企業或廠家各自的管理系統中。這些系統不一定相互兼容，無法保證數據互通的效率，從而限制了區塊鏈技術在制造業中的應用。目前，“區塊鏈的應用仍然處于初級階段，各類應用模式仍在發展中。”[6]