智能制造专业的就业前景一般，就业面不广。
就业方向智能制造行业：智能产品设计及制造、智能制造产品开发、智能产品管理、系统架构规划。
智能制造工程专业立足“新工科”培养理念，该专业主要研究智能产品设计制造、智能装备故障诊断、维护维修，智能工厂系统运行、管理及系统集成等，培养能够胜任智能制造系统分析、设计、集成、运营的学科知识交叉融合型工程技术人才及复合型、应用型工程技术人才。例如：安装、调试、维护和维修工业机器人。
课程体系
《人工智能技术》、《工业机器人技术》、《计算机程序设计（Python、Java）》、《智能制造信息系》、《工业互联网》、《数据库技术》、《机械设计基础》、《物联网技术与应用》等。
随着我国经济发展新常态，科技化、数字化、智能化将成为今后社会生活和工业进程的重要内容。
同样的，传统的工科专业也在不断发展创新和适应性变化，很多新型专业进入大学学科。智能制造就是其中的代表。目前，各大学的相应专业还刚刚组建，智能化一定会成为潮流。因此，就业前景是非常好的。
电子商务智能化有哪些？
1、云计算和大数据：云计算和大数据是人工智能的基础构架，也是电商高效运营基础平台 。
2 、智能搜索引擎：通过智能搜索引擎，能及时对客户需求进行精准画像，精准推送，精准营销。
3、智能客服：电商网站90%以上的客服是由机器人来完成的。
4、智能物流。从订单的处理、电子支付，商品仓储到配送实施智能化无人化管理。
5、智能供应链管理。 电商未来的方向是新零售，实现线上线下一体化的供应链管理。利用大数据、云计算和深度学习技术，从客户需求定义、设计、制造、仓储、配送、售后服务整个供应链实行智能化管理。
如何以数据化运营驱动智慧型企业
数据化运营具体落地到企业有这么5步：自上而下、数据闭环、搭建模型、数据分析、权限分配。
一、自上而下｜定义指标库，确定项目范围
举一个O2O的例子，首先我们做自上而下的时候要知道公司内部到底有哪些决策，老板、产品、运营、培训、市场、招商、客户，每一个部门岗位关心什么指标?
我们做指标之前要有一个目标：提升运营效率，降低运营成本，简单说四个字降本增效。老板关注的是利润率问题，产品关注产品使用率、留存率等，运营关注成本控制等等，将不同岗位人员所关注的指标，都给梳理出来。
二、数据闭环｜接入分析数据，整理数据
确定好指标之后，要形成数据闭环，把我们横向的业务系统全部打通。比如说以某个知名互联网公司为例，将交易系统、商家系统、客户系统、会员系统、财务系统全部打通，有时候把HR系统也打通了。很多时候销售部门的数据和财务部门的数据总是有差异，很多公司都存在这种情况。数据闭环打通的其实不是一个系统，而是业务之间的壁垒，让每一个部门之间沟通得更好。
三、数据模型｜打通数据关系，搭建数据模型
模型搭建是准备面粉的过程，我们把小麦给磨成面粉，最后用面粉做出蛋糕，蛋糕才是我们真正要吃的东西。搭建数据模型，从数据分析的视角，搭建很多数据模型，就是打通数据链条、打通数据之间的关系。
四、数据分析｜围绕项目范围，制作分析结果
数据分析我们怎么来做呢？比如说你想要看到不同地域下订单的变化情况，只要把这个数据拖上来，就能够很直观就能看到全国各个不同区域的订单的变化情况；做一个筛选，比如说全部各个区域订单变化情况，其中有一个是川菜，就是这个菜系变化的情况。
五、权限分配｜根据用户权限，分配数据资产
数据分析完成后，根据用户权限分配数据资产，手机或者电脑都可以接收，并且自动更新。
另外，业务人员和运营人员才是数据精细运营的核心，业务人员才更能挖掘数据背后的隐藏价值。
多组数据图的纵横交错不利于数据分析，通过拆分对比，各组数据形式一目了然，并且高度交互，实现针对某个点显示所有品类或时间的具体数据，高效获取数据分析结果。
不仅可以看到数据流转趋势，还可以深入查看具体的流转的数据是哪些，精准到每个点，以便业务人员对症下药，GIS地图效果如下：
以上数据分析、数据图表都来自bdp商业数据平台~
