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智能制造是實現整個制造業價值鏈的智能化和創新，是信息化與工業化深度融合的進一步提升。

目前智能制造的“智能”還處于Smart的層次，智能制造系統具有數據采集、數據處理、數據分析的能力，能夠準確執行指令，能夠實現閉環反饋；而智能制造的趨勢是真正實現“Intelligent”，智能制造系統能夠實現自主學習、自主決策，不斷優化。

在智能制造的關鍵技術當中，智能產品與智能服務可以幫助企業帶來商業模式的創新；智能裝備、智能產線、智能車間到智能工廠，可以幫助企業實現生產模式的創新；智能研發、智能管理、智能物流與供應鏈則可以幫助企業實現運營模式的創新；而智能決策則可以幫助企業實現科學決策。智能制造的十項技術之間是息息相關的，制造企業應當漸進式、理性地推進這十項智能技術的應用。

智能產品通常包括機械、電氣和嵌入式軟件，具有記憶、感知、計算和傳輸功能。典型的智能產品包括智能手機、智能可穿戴設備、無人機、智能汽車、智能家電、智能售貨機等，包括很多智能硬件產品。智能裝備也是一種智能產品。企業應該思考如何在產品上加入智能化的單元，提升產品的附加值。

基于傳感器和物聯網(IoT)，可以感知產品的狀態，從而進行預防性維修維護，及時幫助客戶更換備品備件，甚至可以通過了解產品運行的狀態，幫助客戶帶來商業機會。還可以采集產品運營的大數據，輔助企業進行市場營銷的決策。此外，企業通過開發面向客戶服務的APP，也是一種智能服務的手段，可以針對企業購買的產品提供有針對性的服務，從而鎖定用戶，開展服務營銷。

制造裝備經歷了機械裝備到數控裝備，目前正在逐步發展為智能裝備。智能裝備具有檢測功能，可以實現在機檢測，從而補償加工誤差，提高加工精度，還可以對熱變形進行補償。以往一些精密裝備對環境的要求很高，現在由于有了閉環的檢測與補償，可以降低對環境的要求。

很多行業的企業高度依賴自動化生產線，比如鋼鐵、化工、制藥、食品飲料、煙草、芯片制造、電子組裝、汽車整車和零部件制造等，實現自動化的加工、裝配和檢測，一些機械標準件生產也應用了自動化生產線，比如軸承。但是，裝備制造企業目前還是以離散制造為主。很多企業的技術改造重點，就是建立自動化生產線、裝配線和檢測線。美國波音公司的飛機總裝廠已建立了U型的脈動式總裝線。自動化生產線可以分為剛性自動化生產線和柔性自動化生產線，柔性自動化生產線一般建立了緩沖。為了提高生產效率，工業機器人、吊掛系統在自動化生產線上應用越來越廣泛。

一個車間通常有多條生產線，這些生產線要么生產相似零件或產品，要么有上下游的裝配關系。要實現車間的智能化，需要對生產狀況、設備狀態、能源消耗、生產質量、物料消耗等信息進行實時采集和分析，進行高效排產和合理排班，顯著提高設備利用率(OEE)。因此，無論什么制造行業，制造執行系統(MES)成為企業的必然選擇。

一個工廠通常由多個車間組成，大型企業有多個工廠。作為智能工廠，不僅生產過程應實現自動化、透明化、可視化、精益化，同時，產品檢測、質量檢驗和分析、生產物流也應當與生產過程實現閉環集成。一個工廠的多個車間之間要實現信息共享、準時配送、協同作業。一些離散制造企業也建立了類似流程制造企業那樣的生產指揮中心，對整個工廠進行指揮和調度，及時發現和解決突發問題，這也是智能工廠的重要標志。智能工廠必須依賴無縫集成的信息系統支撐，主要包括PLM、ERP、CRM、SCM和MES五大核心系統。大型企業的智能工廠需要應用ERP系統制定多個車間的生產計劃(ProducTIon planning)，并由MES系統根據各個車間的生產計劃進行詳細排產(producTIon scheduling)，MES排產的力度是天、小時，甚至分鐘。

離散制造企業在產品研發方面，已經應用了CAD/CAM/CAE/CAPP/EDA等工具軟件和PDM/PLM系統，但是很多企業應用這些軟件的水平并不高。企業要開發智能產品，需要機電軟多學科的協同配合；要縮短產品研發周期，需要深入應用仿真技術，建立虛擬數字化樣機，實現多學科仿真，通過仿真減少實物試驗；需要貫徹標準化、系列化、模塊化的思想，以支持大批量客戶定制或產品個性化定制；需要將仿真技術與試驗管理結合起來，以提高仿真結果的置信度。流程制造企業已開始應用PLM系統實現工藝管理和配方管理，LIMS(實驗室信息管理系統)系統比較廣泛。

制造企業核心的運營管理系統還包括人力資產管理系統(HCM)、客戶關系管理系統(CRM)、企業資產管理系統(EAM)、能源管理系統(EMS)、供應商關系管理系統(SRM)、企業門戶(EP)、業務流程管理系統(BPM)等，國內企業也把辦公自動化(OA)作為一個核心信息系統。為了統一管理企業的核心主數據，近年來主數據管理(MDM)也在大型企業開始部署應用。實現智能管理和智能決策，最重要的條件是基礎數據準確和主要信息系統無縫集成。

制造企業內部的采購、生產、銷售流程都伴隨著物料的流動，因此，越來越多的制造企業在重視生產自動化的同時，也越來越重視物流自動化，自動化立體倉庫、無人引導小車(AGV)、智能吊掛系統得到了廣泛的應用；而在制造企業和物流企業的物流中心，智能分揀系統、堆垛機器人、自動輥道系統的應用日趨普及。WMS(Warehouse Management System，倉儲管理系統)和TMS(Transport Management System，運輸管理系統)也受到制造企業和物流企業的普遍關注。

企業在運營過程中，產生了大量的數據。一方面是來自各個業務部門和業務系統產生的核心業務數據，比如與合同、回款、費用、庫存、現金、產品、客戶、投資、設備、產量、交貨期等數據，這些數據一般是結構化的數據，可以進行多維度的分析和預測，這就是BI(Business Intelligence，業務智能)技術的范疇，也被稱為管理駕駛艙或決策支持系統。同時，企業可以應用這些數據提煉出企業的KPI，并與預設的目標進行對比，同時，對KPI進行層層分解，來對干部和員工進行考核，這就是EPM(Enterprise Performance Management，企業績效管理)的范疇。從技術角度來看，內存計算是BI的重要支撐。

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