美国依靠数据获得新的知识，与日本和德国相比，在解决问题的方式中最注重数据的作用，无论是客户的需求分析、客户的关系管理、生产过程中的质量管理、供应链管理，都是大量依靠数据进行。因此美国产生了许多先进制造的软件和网络。

这也造成了1990年代后美国企业选择了非常依赖数据的6-sigma体系的制造系统。

除了从生产系统中获取数据以外，美国还在21世纪初提出了“产品全生命周期管理(PLM)”的概念，核心是对所有与产品相关的数据在整个生命周期内进行管理，管理的对象即为产品的数据，目的是全生命周期的增值服务和实现到设计端的数据闭环(closed-loop design)。

数据也是美国获取知识的最重要途径，不仅仅是对数据积累的重视，更重要的是对数据分析的重视，以及企业决策从数据所反映出来的事实出发的管理文化。

除了利用知识去解决问题以外，美国也非常擅长利用知识进行颠覆式创新，从而对问题进行重新定义。

例如美国的航空发动机制造业，降低发动机的油耗是需要解决的重要问题。大多数企业会从设计、材料、工艺、控制优化等角度去解决这个问题，然而通用电气公司(GE)发现飞机的油耗与飞行员的驾驶习惯以及发动机的保养情况非常相关，于是就从制造端跳出来转向运维端去解决这个问题，收到的效果比从制造端的改善还要明显。

这也就是GE在推广工业互联网时所提出的“1%的力量” (Powerof1%)的依据和信心来源，其实与制造并没有太大的关系。

所以美国在智能制造革命中的关键词依然是“颠覆”，这一点从其新的战略布局中可以清楚地看到，利用工业互联网颠覆制造业的价值体系，利用数字化、新材料和新的生产方式(3D打印等)去颠覆制造业的生产方式。

但是，据新思界产业研究院发布的《2017年美国制造业研究报告》显示，2000年以来，美国制造业就业人数总体呈下降趋势。美国制造业面临着严重的劳动力供给不足问题。制造业的发展有很多要素，但归根结底是要人去做。

美国模式的问题是技术演进会失活，创新的基石如果是数据，那么人对于创新的干预就会变少，而创新关键却在于人。