相較德國與中國，美國確實在智慧製造的反應略遜一籌，由於軟體產業對美國影響力大過製造部門，資本市場與產業幾乎都往軟體靠攏，因此製造相關政策與措施較晚推出，加上工廠多於海外營運，開展數位化的難度也較高。即便如此，製造部門對美國經濟發展的重要性依舊不減，根據統計，製造業占全美GDP的11%(約2.3兆美元)、全國資本投資的20%，以及全國研發費用的70%。
此外，美國引以為傲的航太、軍事工業、先進材料等產業在全球依舊有相當影響力，加上軟體人才與技術相當充沛。因此，以軟體優勢支持硬體推動業者全面數位化成為美國製造業者數位轉型的基調，大規模的系統性變革蓄勢待發，包括建立能串連數據的數位運作機制、開發可互聯的產品，以及透過聯網，管理與客戶、供應鏈間的數位紐帶關係。同時，在缺工的情形下，人機協作成為美國業者的替代方案，未來更多工序皆可透過機器人完成，這並不代表傳統會被取代，而是透過數位技能的提升，讓原先員工從事附加價值更高的工作。
企業數位轉型程度依產業類別而異
顧問公司Accenture近期在《Make the leap, take the lead》報告中指出，不論是服務業或製造業，全球積極轉型業者(前10%)的營收成長率是落後者(後25%)的五倍。同時，積極轉型的業者在部署新技術，包含人工智慧(AI)、IoT、雲端、數據科技的預算與速度上都遠超過落後者，顯示出提早規畫轉型的業者將獲得長期競爭優勢。在轉型速度上，美國製造業各子產業呈現分歧狀態，其中，先進製造與電子製造產業在轉型上最為快速，業者透過軟體硬體整合大量部署物聯網、先進分析工具、雲端與機器人，從工廠自動化開始，逐漸往供應鏈上下游擴散，著名案例如GE、Dell、HP等。
其次是快銷品公司，數位經濟的崛起大幅改變人們購物、社交、旅遊、體驗和生活的方式，大型快銷品業者如P&G整合品牌端對消費者的洞察往後延伸至工廠端，透過掌握較完善的消費者輪廓得以快速調整產能。相較前面兩者，能源業、鋼鐵業與化工等重工業轉型速度則較慢，許多業者雖導入新技術，但由於未能與企業策略整合、也無法串接整體資料達到全面分析而落後。而在智慧製造的時代，業者比的是速度與韌性，誰可以更快、更彈性的運用數據做決策，或是越懂得善用科技結合產線管理與營運，就越能在新賽局上取得先機。
美國政府積極推動先進製造
拜登上任後，呼籲政府提撥7,000億美元買美國貨(Buy America)、獎勵製造業回國投資，並將戰略產品的供應鏈拉回美國後，未來的美國製造將以智慧化、高技術，以及深耕當地市場為主軸。另外，參議院兩黨領袖共同提出的「無實體邊境法案(Endless Frontier Bill)」，編列1,000億預算升級製造業關鍵技術，如有人工智慧、半導體、量子電腦、先進通訊網路、未來能源的發展與落地應用。而史上頭一遭白宮總統府辦公室將設立製造長(Chief Manufacturing Officer)，整合交通部、能源部、商務部等部會，將製造業發展一口氣提高至白宮層級；這些政策可視為自歐巴馬時代、川普政府一系列製造業回流措施的延伸，旨在降低供應鏈受人牽制的窘境，以及發展高階技術降低業者的數位負債。
除此之外，《抗通膨法案》也指出淨零碳排的重要性，美國業者在這部分的進度落後全球許多國家，因此業者如何在重塑美國製造業同時兼顧減碳，成為未來競爭力主要來源。舉例而言，世界上最大的木材替代地板和欄杆製造商Trex是一案例，公司透過從垃圾掩埋場回收塑膠和木材，將廢物轉化為建築材料，以製造用於建築物和長凳的各種材料，而實際上的效益是公司在許多出乎意料的情況下創立不少可以抵禦氣候因素產品。Trex每年從垃圾掩埋場減少5億磅木質塑膠，每年回收15億個塑膠袋，公司的整個商業模式都以環境管理為基礎。
機器人/數位分身/AI成為數位轉型推手
對美國製造業而言，受疫情影響，當前最大營運風險為供應鏈穩定性不足，如何遠距監測與模擬海外廠商可能發生情境成為業者首要任務。因此，在企業的數位轉型藍圖中，智慧營運可不僅限於廠內，更要連動生產與需求端，即時回應市場需求，導入整合AI與物聯網的AIoT平台，已成為企業供應鏈營運的必要策略。
機器人已經成為智慧供應鏈不可或缺的標準配備，工業機器人、智慧感測器，透過程式設計實現強大的邏輯控制和通訊能力連結上中下游廠商，隨著新演算法不斷問世、網路技術的成熟，軟硬體整合促進機器人應用的突破性進展，其中智慧機器人即是受惠者，從產品設計、生產到物流的最後一哩路，新演算法推動了人機協作新場景的各種可能性。
而數位分身(Digital Twins)則可提供所有成員整體供應鏈完整狀況，使廠商能評估內外部風險與進行知情決策以因應突發狀況，而實體工廠與數位分身之間透過連網感測器的即時資料確保狀態同步。此外，數位分身在產線上則能運用在替換老舊產線或新廠建置規畫上，在蓋廠前、建立產線前，先將空間、AIoT、AMR、AI/AOI等設備先行模擬人機動線，輔以AR工具，讓管理者能先進行情境體驗，避免無謂的投資損失，這對於電子產業、自駕車供應鏈而言至關重要。
AI在製造業的應用從瑕疵檢測、自動流程控制、預測性維護、原物料配置最佳化等營運優化的項目，逐漸提升到價值創造層面。近年來，AI的普及化是產學界共識，為了讓更多非技術人員(如一線工廠工人、廠務、法務、採購等)運用AI釋放更多價值，透過運用機器學習平台來將AI產品化，讓平台依照需求自動生成AI模型，再讓相關資料/IT團隊進行後續作業，降低AI開發與維運成本，並解決分析軟體與程式語言不相同的問題，這讓AI模型可以快速部署與使用，強化製造業的決策效益。
以半導體而言，半導體在晶圓廠的工廠中生產，建造和裝備一座工廠的的成本高達200億美元，最新的工廠相當依賴電腦運算，這些電腦由具備機器學習能力，用於下一代製造流程。例如，AI可以發現人類看不到的模式，包括快速移動的裝配線上產品的微小缺陷。半導體產業需要這項技術來創造未來越來越大和複雜的晶片。除半導體外，其他產業也能夠使用它來加速生產更好的產品。另外，由於現階段製造業的數位轉型來自於數位科技驅動的組織轉型，在AI時代則強調打造決策型組織，以AI輔佐決策者的決策效率，在這樣趨勢下，不僅廠區與供應鏈更智慧化，組織也因此轉型為智慧決策型企業，更容易洞察市場趨勢，進而調整營運結構與資產利用率。
解決方案聚集大型雲端/自動化業者身上
美國製造業轉型的方式與全球相似，由大型業者往中小企業擴散、由先進製造往傳統製造發酵。但與其他地區業者不同的是，在智慧製造解決方案提供商上，美國有得天獨厚的雲端產業，當前雲端業者有逐漸集中化的趨勢，AWS、Microsoft、Google、IBM四家業者囊括全球雲端市場50%以上的市占率，基於雲端垂直領域的解決方案不斷推陳出新，提供從IaaS、PaaS到SaaS的一體式服務。
雲端之所以在製造業轉型中扮演重要角色，原因一是能夠提供企業完整的IT運算平台，並且隨用隨付模式下，企業不需要花費過多IT維護預算就能得獲得各種完整服務，大幅降低維護資料庫的成本，將本身有限的人力專注於其他高附加價值活動上。其次，彈性調整，隨著企業成長，逐漸累積的資料量將淹沒原先的使用空間，而透過更改雲端服務類型，企業可從不同類型或容量的主機方案進行挑選，增加企業IT的敏捷性。第三，疫後時代由於互動方式改變以及實體活動減少，企業因此加速轉型，資料種類將快速成長，資料型態將從文字，轉為文字加圖檔、超連結等樣態，如何整合多元資料並加以分析，以及應用在營運洞察。
前述雲端業者提供一較為一體化(General)的解決方案。而在相對利基的市場上，則由自動化大廠提供，如洛克威爾與Honeywell整合硬體與軟體，提供如數位分身、MES、IIoT平台、無人機隊等服務，並針對特定次產業，如電子製造、化工能源、航太、自駕車產業等進行客製化。這些自動化業者本身具備豐富轉型經驗，對於領域知識(Domain Know-how)的掌握度也較為完整。在雲端業者與自動化業者的雙重強化下，美國製造業在解決方案的選擇優勢上一覽無遺。
