自动化水平的飞跃
随着技术的进步，传统的手动操作已经逐渐被高效、精确的自动化设备所取代。智能制造中，机器人和自动化系统不仅能够完成重复性强且危险性的任务，还能进行复杂多变的生产流程。例如，在汽车生产线上，机器人可以自主地装配零件、焊接车身，并通过摄像头检测质量问题。此外，自动化也在提高能源效率和减少劳动成本方面发挥了重要作用。
人工智能在优化过程中的应用
人工智能（AI）技术正成为提升制造业效率和质量不可或缺的一部分。AI算法能够分析大量数据，以预测材料需求、产品性能以及可能出现的问题。在生产规划阶段，它可以帮助企业优化资源分配，从而实现更快更准确地响应市场变化。此外，AI还可用于故障诊断，让维护工作更加及时、高效。
大数据驱动决策支持系统
大数据分析能力是现代智能制造的一个关键特征。大数据平台收集来自各种来源的实时信息，如设备运行状态、供应链状况等，然后运用先进算法对这些数据进行深度挖掘，从而为管理层提供决策支持。大数据分析可以帮助企业识别潜在风险、预测市场趋势，并促使他们做出基于事实基础上的战略决策。
云计算服务模式
随着云计算技术不断发展，它正在改变传统 Manufacturing Execution System（MES）的面貌。云服务允许企业快速部署并扩展其IT基础设施，无需投资昂贵的地面硬件。这不仅降低了初始投资成本，而且让公司能够灵活调整资源以应对季节性或突发需求变化。此外，由于云端服务器通常位于远离本地业务地点的地方，可以有效减轻环境压力和安全风险。
互联物联网（IoT）的协同工作
物联网（IoT）连接各类设备，使得物理世界中的“物”与数字世界中的“网”之间建立起了无缝通信桥梁。这项技术赋予了每一台设备感知能力，使它们能够收集并分享关于自己及其周围环境的大量信息。在智能制造中，IoT已被广泛应用于监控生产过程、调节温度和湿度，以及实现即时库存更新等功能。通过这种协同工作方式，不仅提高了整个生命周期管理的透明度，还极大地推迟了一次故障发生到下一次维修周期间隔时间，即所谓的人造保养时间(TBO)理论上可延长至最大限度。但这同时也带来了隐私保护问题，这需要我们注意处理好个人隐私与工业互联网互联共享之间的心智平衡点。
