智能制造作为一个综合性的概念，涵盖了从产品设计、生产规划、制造执行到供应链管理的整个生产流程的数字化、网络化、智能化转型。要发展智能制造，可以从以下几个方面进行：
确定具体目标
明确智能制造转型的目标，如提高生产效率、降低运营成本、缩短产品上市时间等。
评估现有生产流程、设备、技术和管理水平，识别瓶颈和痛点。
制定详细规划
基于目标和现状，制定智能制造转型的详细规划和时间表。
引入数字化技术
使用CAD/CAM/CAE软件进行产品设计，ERP系统进行资源管理，MES系统进行生产执行管理等。
集成工业物联网（IIoT）、云计算、大数据、人工智能等先进技术，构建智能制造系统。
提高生产自动化水平
采用数控机床、机器人、自动化生产线等，部署智能传感器和物联网设备，实现设备互联和数据采集。
数据收集与分析
通过传感器、RFID、二维码等方式，实时采集生产过程中的各种数据，建立大数据平台。
利用数据分析工具，如机器学习、数据挖掘等，对收集到的数据进行深入分析，发现潜在问题和优化机会。
预测与优化
基于历史数据，利用预测模型预测未来趋势，如设备故障预警、生产需求预测等。
利用算法优化生产计划、物料调度和人员配置，提高生产效率和灵活性。
人才培养与团队建设
对现有员工进行数字化、智能化技能培训，提高其适应智能制造转型的能力。
引进具有智能制造专业知识和实践经验的高端人才，充实团队力量。
建立跨部门、跨职能的协作机制，促进信息共享和资源整合。
平台化与集成化
未来智能制造将更加注重平台化的发展，通过信息化手段实现生产流程的监测与优化。
智能制造将越来越重视集成化的发展，通过整合各种单元的产品、技术和服务，完善产业链条，提高产业附加值和市场竞争力。
AI技术升级
未来智能制造将更加注重AI技术的应用升级，利用机器学习、深度学习、数据挖掘等技术提升生产效率和智能化水平。
政策支持与试点示范
政府应加大对智能制造的政策支持力度，通过试点示范项目带动全局发展。
通过点上突破，形成有效的经验与模式，在制造业各个领域加以推广与应用。
通过以上几个方面的努力，智能制造创业可以朝着更加高效、灵活、智能化的方向发展，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。建议创业者在实施智能制造项目时，注重实际应用效果，持续优化技术和管理手段，同时积极寻求与高校、研究机构的合作，共同推动智能制造技术的创新与应用。