无论是国内还是国外，业内已有一个共识，即智能工厂的成功实施离不开一个基础架构，这个架构包括了最底层的基础设施层、智能装备层、智能产线层、智能车间层，一直到最上面的工厂管控层。像搭积木一样，只有把架构中这每一层都一层层搭建牢固结实了，才有可能实现终极目标，即通过分析工具对海量数据的分析，做出正确的业务运营决策，实现业务目标的达成。

在智能工厂具体的实施方式上，目前国内和欧美存在差异。欧美新建工厂很少，绝大多数都是基于现有工厂及装置的智能化、数字化转换实施，相对来说也更务实些，在遵循统一的基础架构的思路下，倾向于小步跑的方式，去优先实施一些能解决具体业务需求的项目；也就是说，国外强调顶层设计，但具体的应用，会根据自身的业务需求，一点一点地实施与完善，最终拼出一张完整的智能工厂拼图。目前国内，相对而言，新建项目更多些。另外，由于政府的推动及制造商的热情，往往偏多于整体实施，一次往往要考虑多个子项目，项目规模大些。这样的好处，当然是可以加快实施的步伐，早日享受智能化所带来的好处。但往往一次性投资偏大，更由于智能工厂的建设并非标准化方案，需要一个试点、实践、反思、修正的反复过程；主观上期望的一蹴而就，可能导致实施风险偏大，项目实施难以达到预期目标，实施方案与业务需求脱节等弊端。(www.daowen.com)

另外一个较大的差距是在智能工厂实施的关注点上，国内企业更多关注技术因素，包括类似工业物联网、工业4.0这些由外部供应商提供的技术工具。而欧美企业除了关注技术因素外，他们更为关注为保障智能工厂的实施及运营，而在组织机构、人员、思维及工作方式的改变、沟通等领域的“软技巧”因素。他们甚至认为，技术因素其实是相对容易实现的，真正的难点是后面这些内在的因素。