智能制造概念详解及架构探究讲课稿
智能制造ppt讲课讲稿
模式
多智能体（Multi-Agent）系统
整子系统（Holonic System）
多智能体（Multi-Agent）系统
Agent原为代理商，是指在商品经济活动中被授权代表委托人的一方。后 来被借用到人工智能和计算机科学等领域，以描述计算机软件的智能行为， 称为智能体。1992年曾经有人预言：“基于Agent的计算将可能成为下一 代软件开发的重大突破。"随着人工智能和计算机技术在制造业中的广泛 应用，多智能体系统技术对解决产品设计、生产制造乃至产品的整个生命 周期中的多领域间的协调合作提供了一种智能化的方法，也为系统集成、 并行设计，并实现智能制造提供了更有效的手段。
整子系统（Holonic System）
整子系统的基本构件是整子（Holon）。Holon是从希腊语借过来的，人 们用Holon表示系统的最小组成个体，整子系统就是由很多不同种类的整子构 成。
整子的最本质特征是：
整子系统的特点是：
●自治性，每个整子 可以对其自身的操作 行为作出规划，可以 对意外事件进行自我 处理
基本原理
智能制造的基本原理 从智能制造系统的本质特征出发， 在分布式制造网络环境中，根据 分布式集成的基本思想，应用智 能制造布式人工智能中多Agent 系统的理论与方法，实现制造单 元的智能化与基于网络的制造系 统智能化集成。
智能制造系统的本质特征是个体制 造单元的“自主性”与系统整体的 “自组织能力”，其基本格局是分 布式多自主体智能系统。基于这一 思想，同时考虑基于Internet的全 球制造网络环境，可以提出适用于 中小企业单位的分布式网络化IMS 的基本构架。
智能制造ppt
解决方法/SOLUTION
先进的计算机技术和制造技术向产品、工艺和系统的设计人员和 管理人员提出了新的挑战,传统的设计和管理方法不能有效地解决现 代制造系统中所出现的问题, 这就促使我们借助现代的工具和方法, 利用各学科最新研究成果,通过集成传统制造技术、计算机技术与科 学以及人工智能等技术, 发展一种新型的制造技术与系统,这便是智 能制造技术 (Intelligent Manufacturing Technology,IMT)与智能制造 系统(Intelligent Manufactu ring System ,IMS)
智能制造PPT课件
《德国2020高技术战略》发布，并重点推 出11个“未来项目”
工业4.0概念
什么是工业4.0
通过互联网等通信网络将工厂与工厂内外的事物和服务连接起来，创造前所未有的 价值、构建新的商业模式的产官学一体的项目。“工业4.0”概念包含了由集中式控制 向分散式增强型控制的基本模式转变，目标是建立一个高度灵活的个性化和数字化的 产品与服务的生产模式。在这种模式中，传统的行业界限将消失，并会产生各种新的 活动领域和合作形式。创造新价值的过程正在发生改变，产业链分工将被重组。
智能制造
目录
1、智能制造的概述 2、智能制造的发展现状及趋势 3、智能制造关键技术 4、智能制造应用案例
1.智能制造概述
智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系 统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事， 去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。
智能制造关键技术：工业互联网
智能制造关键技术：云计算
• 云计算是分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡）、热备份冗余等传统计算 机和网络技术发展融合的产物。
智能制造关键技术：工业大数据
• 工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链 优化和产品精准营销等诸多方面。
智能制造技术
• IMS 是智能技术集成应用的环境, 也是智能制造模式展现的载体。IMS 理念建立在自组织、分布自治和 社会生态学机制上, 目的是通过设备柔性和计算机人工智能控制, 自动地完成设计、加工、控制管理过程, 旨在解决适应高度变化的环境制造的有效性。
智能制造培训ppt课件
实现企业之间的协同研发、协同制造和协同服务等，构 建企业间的协同创新平台和产业链协同平台。
信息物理系统（CPS）
CPS定义
信息物理系统是一个综合计算、网络和物理环境的多维复杂系统，通过3C（Computer、 Communication、Control）技术的有机融合与深度协作，实现大型工程系统的实时感 知、动态控制和信息服务。
拓展数字化服务
通过开发定制化软件、构建数字化服务平台等方 式，为客户提供个性化、智能化的产品和服务。
政策环境与市场机遇分析
政策环境分析
01
深入研究国家和地方政府关于智能制造、数字化转型的相关政
策，了解政策导向和支持措施。
市场机遇挖掘
02
关注行业发展趋势和市场需求变化，挖掘智能制造领域的市场
机遇和创新点。
可编辑和可优化。
仿真技术
通过数学建模和计算机模拟，预测 产品的性能、制造过程和生产效率 ，减少实际生产中的试错成本。
数字化双胞胎
结合数字化设计和仿真技术，构建 与实际产品相对应的虚拟模型，实 现产品设计、生产和服务的全生命 周期管理。
工业机器人与自动化技术
01
02
03
工业机器人
具有自动化、高精度、高 效率等特点，可广泛应用 于焊接、装配、检测等生 产环节。
应用案例
如设备故障预测APP、生 产优化APP等，提高设备 运行效率、降低生产成本 。
边缘计算与实时数据处理
边缘计算定义
在设备端或网络边缘进行计算和 数据处理的技术，降低数据传输
延迟和带宽需求。
实时数据处理
通过边缘计算技术对实时数据进 行处理和分析，提取有价值的信
息。
应用场景
智能制造技术讲座发言稿
智能制造技术讲座发言稿尊敬的各位嘉宾、尊敬的主持人，大家好！首先，我要感谢主办方给我这次机会发表讲话。
今天，我非常荣幸能够在这里与各位共同探讨智能制造技术的发展。
智能制造是当今科技领域的一项重要成果，它为我们带来了巨大的机遇和挑战，对于推动经济社会的发展具有重要意义。
智能制造技术的飞速发展已经在各个行业中崭露头角，并且不断改变着我们的生活方式。
无论是在工业制造领域还是在日常生活中，智能制造技术都发挥着关键的作用。
在工业制造中，智能制造技术的应用可以提高生产效率，降低成本，增强产品质量。
例如，通过智能化的生产线，企业能够实现自动化的生产过程，从而在大大缩短产品的生产周期的同时，保证产品的质量和稳定性。
在日常生活中，智能制造技术的应用也越来越普遍。
我们可以通过智能手机控制家电，通过智能手表管理健康，生活变得更加便捷和舒适。
既然智能制造技术的应用如此普及，我们应该如何进一步推动智能制造技术的发展呢？首先，我们需要加强各个领域之间的合作与交流。
不同行业之间的合作可以促进技术的跨界融合与创新。
同时，也需要加强政府与企业之间的合作，政府应该加大对智能制造技术研发和应用的支持力度，为企业提供良好的政策环境和资金支持。
其次，我们需要重视人才培养与技能提升。
智能制造技术的发展离不开优秀的专业人才。
在高新技术领域，培养创新人才是推动技术进步的重要举措。
因此，学校和企业应该加强合作，建立人才培养体系，培养更多专业人才，以满足智能制造技术应用和发展的需求。
同时，企业也应该注重技能培训，提高员工的技术水平，适应智能制造技术的应用需求。
另外，我们还需要注重知识产权保护与企业创新。
在智能制造技术的应用过程中，保护创新成果的知识产权至关重要。
政府和企业应该加大对知识产权的保护和扶持力度，为企业提供良好的创新环境和市场保护，鼓励企业在智能制造技术领域的创新。
同时，企业也应该加强自身创新能力的建设，提高自主研发的能力，打造自己的核心竞争力。
智能制造的基本概念和架构
智能制造的基本概念和架构《智能制造的基本概念和架构》一、智能制造的基本概念智能制造是一种基于计算机和新兴技术的制造概念，旨在发展智能化的自动化设备，使制造过程更加高效、精准和灵活，提高产品质量，降低制造成本。
它的基本思想是将计算机系统的智能技术和新兴技术应用于制造中的自动化流程，以调节制造环境。
智能制造的实施不仅仅是实现全自动化、交互式生产，而且还包括实现整体控制、智能决策、信息收集、交互式管理、故障检测、工作流程模拟、生产车间布局、品质控制等技术。
二、智能制造的基本架构智能制造的基本架构是将计算机技术、工业自动化技术以及通信技术、模式识别技术、人工智能技术等技术相结合，形成一个完整的基本架构。
智能制造的基本架构包括：1、工厂信息化：工厂信息化是智能制造的基础，它借助信息与制造技术对工厂的管理和运行进行必要的整合，使其具有智能管理能力。
2、智能设备：智能设备是智能制造的关键技术，它由紧密耦合的自动化装置、传感器、控制装置等组成，能够实现自主控制、故障检测、交互式控制和信息交换等功能。
3、智能控制：智能控制是智能制造的关键技术，只有将智能控制与人工智能技术结合起来，才能实现复杂、灵活的制造过程。
4、数据库管理：数据库管理是智能制造的重要组成部分，可以实现有效的信息管理、数据统计和记录，以及智能分析和决策功能。
5、安全保障：安全保障是智能制造技术的重要组成部分，在实施智能制造时必须考虑安全问题，防止意外事故发生。
6、生产现场管理：生产现场管理是智能制造技术的重要组成部分，可以有效地实现生产现场的管理，提高生产效率。
三、总结智能制造是一种基于计算机和新兴技术的制造概念，其基础是将计算机系统的智能技术和新兴技术应用于制造中的自动化流程，从而实现高效、精准和灵活的制造过程，提高产品质量，降低制造成本。
智能制造的基本架构可以将计算机技术、工业自动化技术以及通信技术、模式识别技术、人工智能技术等技术相结合，形成一个完整的系统，从而实现控制、智能决策、信息收集、交互式管理、安全保障等功能。
智能制造ppt
智能制造ppt第一点：智能制造的定义和发展智能制造是制造业发展的新阶段，是以信息化和智能化为特征的生产方式。
它涉及到制造过程、产品、服务的智能化，旨在提高生产效率、降低成本、提升产品质量。
智能制造的发展可以追溯到20世纪90年代的工业自动化和数字化制造，随着物联网、大数据、人工智能等技术的快速发展，智能制造进入了新的阶段。
智能制造的发展主要体现在以下几个方面：1.生产过程的智能化：通过引入自动化设备和机器人，实现生产过程的自动化和智能化。
例如，在汽车制造领域，智能机器人可以完成焊接、喷漆、装配等工作，大大提高生产效率和产品质量。
2.产品智能化：通过嵌入传感器、控制器、软件等，使产品具有智能化的功能。
例如，智能家居产品可以通过手机APP远程控制，实现智能化的家居生活。
3.服务智能化：通过互联网、大数据等技术，实现服务的个性化和智能化。
例如，智能制造企业可以通过大数据分析，了解客户需求，提供个性化的产品和服务。
4.企业管理的智能化：通过引入人工智能、大数据等技术，实现企业管理的智能化。
例如，智能制造企业可以通过人工智能算法，优化生产计划，提高生产效率。
智能制造的发展前景广阔，预计到2025年，全球智能制造市场规模将达到1.5万亿美元。
然而，智能制造的发展也面临一些挑战，如技术难题、数据安全、人才短缺等。
因此，各国政府和企业应积极推动智能制造的研发和应用，加强人才培养和技术创新，以应对这些挑战。
第二点：智能制造的关键技术和应用领域智能制造的关键技术主要包括物联网、大数据、人工智能、机器人等。
这些技术的快速发展为智能制造提供了强大的支持。
物联网技术可以将生产设备和产品通过网络连接起来，实现数据的实时采集和分析，从而优化生产过程。
大数据技术可以对生产过程中的海量数据进行存储、处理和分析，为企业提供有价值的信息。
人工智能技术可以通过算法模型，实现生产过程的自动化和智能化。
机器人技术可以替代人工，完成危险、繁重的生产任务。
智能制造系统ppt课件
运行和使用安全。
操作安全
制定严格的操作规程和 安全管理制度，提高操 作人员的安全意识和操
作技能。
应急处理
建立完善的应急处理机 制，确保在突发事件发 生时能够及时响应和处
理。
04
生产线自动化改造与 升级案例分享
生产线自动化改造背景及目标
背景
随着市场竞争的加剧和劳动力成本的上升，企业面临巨大的生产压力，急需通过 自动化改造提升生产效率和产品质量。
和生产过程的数字化和智能化。
生产管理系统
02
开发高效的生产管理系统，实现生产计划的制定、调度、执行
和监控。
数据集成与交换
03
采用统一的数据集成与交换标准，实现不同系统之间的数据共
享和协同工作。
安全防护措施及管理体系
网络安全
建立完善的网络安全防 护体系，确保数据传输 和存储的安全性和可靠
性。
设备安全
柔性化与个性化生产
智能制造系统将更加注重生产的柔性和个性化，能够满足 不同客户的需求，并实现小批量、多品种的生产模式。
数字化与网络化
智能制造系统将实现全面的数字化和网络化，包括数字化 工厂、工业互联网等技术的应用，实现生产过程的可视化 、可追溯和可控制。
集成化与协同化
智能制造系统将实现更高程度的集成化和协同化，包括企 业内部各部门之间的协同、供应链协同等，提高生产效率 和资源利用率。
关键技术应用和挑战分析
关键技术应用
工业互联网平台、大数据分析、人工智能、数字孪生等。
挑战分析
技术集成难度高、数据安全风险大、人才短缺问题突出、投资回报周期长。
06
未来发展趋势与挑战
智能制造概论PPT课件(共5单元)项目一-智能制造理论
产品的智能化 制造装备的智能化 生产方式的智能化 管理的智能化
服务的智能化
跨界融合
传统的制造企业将在全球 范围内与信息技术企业开 展合作，动态调整合作对 象，整合优势资源，并逐 渐向跨界融合企业转变， 在研发、制造、物流等环 节实现全球分散化生产。
个性化定制将成为智能制造时代市场的主流消费方式， 产品的生产方式也将随之发生变化。
个性化定制
随着互联网时代的到来， 消费者可以进行线上购物，但 这也不是真正意义上的个性化 消费，根本上还是企业决定了 产品。真正意义上的个性化消 费应该是产品完全围绕个人的 需求进行设计和制造，为消费 者“量身定做”。
高端装备
高端装备即生产高技术、高附加值的先进工业
设施设备，它具有技术密集、附加值高、带动作 用强的特点。
我国智能制造的重点发展领域为高端数控机床 与基础制造装备、自动化成套生产线、智能控 制系统、智能专用装备等，旨在实现生产过程自
动化、智能化、精密化、绿色化，从而带动整体工 业技术水平的提升。
产业升级
那么，什么是智能制造？中国的智 能制造与其他国家的智能制造有什 么区别与联系？
智能制造 基于新信息技术，贯穿设计、生产、管理与服 务等制造活动各个环节，具有信息深度自感知、 智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进 制造过程、系统和模式的总称。
人工智能
通过一些算法使机器模仿 人类思维与行为的能力， 如学习、推理、思考、规 划、感知等。
智能制造概论
项目一 智能制造总论
项目导读
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摘要: 智能制造概念关于智能制造的研究大致经历了三个阶段：起始于20世纪80年代人工智能在制造领域中的应用，智能制造概念正式提出，发展于20世纪90年代智能制造技术、智能制造系统的提出，成熟于21世纪以来新一代信息技术条件下的“智能制造(Smart Manufacturing)”。
一、智能制造的内涵(一)概念关于智能制造的研究大致经历了三个阶段：起始于20世纪80年代人工智能在制造领域中的应用，智能制造概念正式提出，发展于20世纪90年代智能制造技术、智能制造系统的提出成熟于21世纪以来新一代信息技术条件下的“智能制造(Smart Manufacturing)”。
20世纪80年代：概念的提出。
1998年，美国赖特(Paul Kenneth Wright )、伯恩(David AlanBourne)正式出版了智能制造研究领域的首本专著《制造智能》(Smart Manufacturing)，就智能制造的内涵与前景进行了系统描述，将智能制造定义为“通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器人控制来对制造技工们的技能与专家知识进行建模，以使智能机器能够在没有人工干预的情况下进行小批量生产”。
在此基础上，英国技术大学Williams教授对上述定义作了更为广泛的补充，认为“集成范围还应包括贯穿制造组织内部的智能决策支持系统”。
麦格劳- 希尔科技词典将智能制造界定为，采用自适应环境和工艺要求的生产技术，最大限度的减少监督和操作,制造物品的活动。
20世纪90年代：概念的发展。
20世纪90年代，在智能制造概念提出不久后，智能制造的研究获得欧、美、日等工业化发达国家的普遍重视，围绕智能制造技术(IMT)与智能制造系统(IMS)开展国际合作研究。
1991年，日、美、欧共同发起实施的“智能制造国际合作研究计划”中提出：“智能制造系统是一种在整个制造过程中贯穿智能活动，并将这种智能活动与智能机器有机融合,将整个制造过程从订货、产品设计、生产到市场销售等各个环节以柔性方式集成起来的能发挥最大生产力的先进生产系统”。
21世纪以来：概念的深化。
21世纪以来，随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展及应用，智能制造被赋予了新的内涵，即新一代信息技术条件下的智能制造(Smart Manufacturing)。
2010年9月，美国在华盛顿举办的“21世纪智能制造的研讨会”指出，智能制造是对先进智能系统的强化应用，使得新产品的迅速制造，产品需求的动态响应以及对工业生产和供应链网络的实时优化成为可能。
德国正式推出工业4.0战略，虽没明确提出智能制造概念，但包含了智能制造的内涵，即将企业的机器、存储系统和生产设施融入到虚拟网络—实体物理系统(CPS)。
在制造系统中，这些虚拟网络—实体物理系统包括智能机器、存储系统和生产设施，能够相互独立地自动交换信息、触发动作和控制。
综上所述，智能制造是将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与先进自动化技术、传感技术、控制技术、数字制造技术结合，实现工厂和企业内部、企业之间和产品全生命周期的实时管理和优化的新型制造系统。
(二)特征智能制造的特征在于实时感知、优化决策、动态执行等三个方面：一是数据的实时感知。
智能制造需要大量的数据支持，通过利用高效、标准的方法实时进行信息采集、自动识别，并将信息传输到分析决策系统;二是优化决策。
通过面向产品全生命周期的海量异构信息的挖掘提炼、计算分析、推理预测，形成优化制造过程的决策指令。
三是动态执行。
根据决策指令，通过执行系统控制制造过程的状态，实现稳定、安全的运行和动态调整。
(三)构成1、智能产品(装备)智能产品是发展智能制造的基础与前提，由物理部件、智能部件和联接部件构成。
智能部件由传感器、微处理器、数据存储装置、控制装置和软件以及内置操作和用户界面等构成;联接部件由接口、有线或无线联接协议等构成;物理部件由机械和电子零件构成。
智能部件能加强物理部件的功能和价值，而联接部件进一步强化智能部件的功能和价值，使信息可以在产品、运行系统、制造商和用户之间联通，并让部分价值和功能脱离物理产品本身存在。
智能产品具有监测、控制、优化和自主等四个方面的功能。
监测是指通过传感器和外部数据源，智能产品能对产品的状态、运行和外部环境进行全面监测;在数据的帮助下，一旦环境和运行状态发生变化，产品就会向用户或相关方发出警告。
控制是指可以通过产品内置或产品云中的命令和算法进行远程控制。
算法可以让产品对条件和环境的特定变化做出反应;优化是指对实时数据或历史记录进行分析，植入算法，从而大幅提高产品的产出比、利用率和生产效率;自主是指将检测，控制和优化功能融合到一起，产品就能实现前所未有的自动化程度。
2、智能生产智能生产是指以智能制造系统为核心，以智能工厂为载体，通过在工厂和企业内部、企业之间以及产品全生命周期形成以数据互联互通为特征的制造网络，实现生产过程的实时管理和优化。
智能生产涵盖产品、工艺设计、工厂规划的数字设计与仿真，底层智能装备、制造单元、自动化生产线，制造执行系统，物流自动化与管理等企业管理系统等。
3、智能服务通过采集设备运行数据，并上传至企业数据中心(企业云)，系统软件对设备实时在线监测、控制，并经过数据分析提早进行设备维护。
例如维斯塔斯通过在风机的机舱、轮毂、叶片、塔筒及地面控制箱内，安装传感器、存储器、处理器以及SCADA系统，实现对风机运行的实时监控。
还通过在风力发电涡轮中内置微型控制器，可以在每一次旋转中控制扇叶的角度，从而最大限度捕捉风能，还可以控制每一台涡轮，在能效最大化的同时，减少对邻近涡轮的影响。
维斯塔斯通过对实时数据进行处理预测风机部件可能产生的故障，以减少可能的风机不稳定现象，并使用不同的工具优化这些数据，达到风机性能的最优化。
(四)作用发展智能制造的核心是提高企业生产效率，拓展企业价值增值空间，主要表现在以下几个方面：一是缩短产品的研制周期。
通过智能制造，产品从研发到上市、从下订单到配送时间可以得以缩短。
通过远程监控和预测性维护为机器和工厂减少高昂的停机时间，生产中断时间也得以不断减少。
二是提高生产的灵活性。
通过采用数字化、互联和虚拟工艺规划，智能制造开启了大规模批量定制生产乃至个性化小批量生产的大门。
三是创造新价值。
通过发展智能制造，企业将实现从传统的“以产品为中心”向“以集成服务为中心”转变，将重心放在解决方案和系统层面上，利用服务在整个产品生命周期中实现新价值。
二、国外智能制造系统架构自美国20世纪80年代提出智能制造的概念后，一直受到众多国家的重视和关注，纷纷将智能制造列为国家级计划并着力发展。
目前，在全球范围内具有广泛影响的是德国“工业4.0”战略和美国工业互联网战略。
(一)德国2013年4月，德国在汉诺威工业博览会上正式推出了“工业4.0”战略，其核心是通过信息物理系统(CPS)实现人、设备与产品的实时连通、相互识别和有效交流，构建一个高度灵活的个性化和数字化的智能制造模式。
在这种模式下，生产由集中向分散转变，规模效应不再是工业生产的关键因素;产品由趋同向个性的转变，未来产品都将完全按照个人意愿进行生产，极端情况下将成为自动化、个性化的单件制造;用户由部分参与向全程参与转变，用户不仅出现在生产流程的两端，而且广泛、实时参与生产和价值创造的全过程。
德国工业4.0战略提出了三个方面的特征：一是价值网络的横向集成，即通过应用CPS，加强企业之间在研究、开发与应用的协同推进，以及在可持续发展、商业保密、标准化、员工培训等方面的合作;二是全价值链的纵向集成，即在企业内部通过采用CPS，实现从产品设计、研发、计划、工艺到生产、服务的全价值链的数字化;三是端对端系统工程，即在工厂生产层面，通过应用CPS，根据个性化需求定制特殊的IT结构模块，确保传感器、控制器采集的数据与ERP管理系统进行有机集成，打造智能工厂。
2013年12月，德国电气电子和信息技术协会发表了《德国“工业4.0”标准化路线图》，其目标是制定出一套单一的共同标准，形成一个标准化的、具有开放性特点的标准参考体系，最终达到通过价值网络实现不同公司间的网络连接和集成。
德国“工业4.0”提出的标准参考体系是一个通用模型，适用于所有合作伙伴公司的产品和服务，提供了“工业4.0”相关的技术系统的构建、开发、集成和运行的框架，意图是将不同业务模型的企业采用的不同作业方法统一为共同的作业方法。
(二)美国1、工业互联网“工业互联网”的概念最早由通用电气于2012年提出，与工业4.0的基本理念相似，倡导将人、数据和机器连接起来，形成开放而全球化的工业网络，其内涵已经超越制造过程以及制造业本身，跨越产品生命周期的整个价值链。
工业互联网和“工业4.0”相比，更加注重软件、网络和大数据，目标是促进物理系统和数字系统的融合，实现通信、控制和计算的融合，营造一个信息物理系统的环境。
工业互联网系统由智能设备、智能系统和智能决策三大核心要素构成，数据流、硬件、软件和智能的交互。
由智能设备和网络收集的数据存储之后，利用大数据分析工具进行数据分析和可视化，由此产生的“智能信息”可以由决策者必要时进行实时判断处理，成为大范围工业系统中工业资产优化战略决策过程的一部分。
——智能设备：将信息技术嵌入装备中，使装备成为可智能互联产品。
为工业机器提供数字化仪表是工业互联网革命的第一步，使机器和机器交互更加智能化，这得益于以下三个要素：一是部署成本：仪器仪表的成本已大幅下降，从而有可能以一个比过去更经济的方式装备和监测工业机器。
二是微处理器芯片的计算能力：微处理器芯片持续发展已经达到了一个转折点，即使得机器拥有数字智能成为可能。
三是高级分析：“大数据”软件工具和分析技术的进展为了解由智能设备产生的大规模数据提供了手段。
——智能系统：将设备互联形成的一个系统。
智能系统包括各种传统的网络系统，但广义的定义包括了部署在机组和网络中并广泛结合的机器仪表和软件。
随着越来越多的机器和设备加入工业互联网，可以实现跨越整个机组和网络的机器仪表的协同效应。
智能系统的构建整合了广泛部署智能设备的优点。
当越来越多的机器连接在一个系统中，久而久之，结果将是系统不断扩大并能自主学习，而且越来越智能化。
——智能决策：大数据和互联网基础上实时判断处理。
当从智能设备和系统收集到了足够的信息来促进数据驱动型学习的时候，智能决策就发生了，从而使一个小机组网络层的操作功能从运营商传输到数字安全系统。
2014年3月，美国通用电气、IBM、思科、英特尔和AT&T五家行业龙头企业联手组建了工业互联网联盟(IIC)，其目的是通过制定通用标准，打破技术壁垒，使各个厂商设备之间可以实现数据共享，利用互联网激活传统工业过程，更好地促进物理世界和数字世界的融合。