智能制造的内涵及其系统架构探究
试阐述对智能制造内涵与特征的理解和认识
试阐述对智能制造内涵与特征的理
解和认识
智能制造是一种以信息技术和自动化技术为支撑的产业变革，旨在提升制造业的能效，提高企业的竞争力。
它涵盖了整个制造业链从设计、开发到生产、测试和服务，各个环节都融入了大量的智能化技术，使得工厂可以更加聪明、智能、可靠地运行。
智能制造的内涵和特征主要有四个方面：首先，基于网络的多样性技术，如物联网、大数据、计算机视觉、人工智能等，把所有的设备和系统连接起来，形成一个智能制造系统；其次，智能制造系统通过对原材料、半成品和成品的实时监测和追踪，实现质量控制和计划调度；第三，智能制造系统可以根据市场变化和客户需求实现实时制造，从而提升生产效率，提高产品质量；最后，智能制造系统可以实现自动化、智能化的精益生产，减少废品率，大幅提升企业的生产效率。
总之，智能制造是一种以信息技术和自动化技术为支撑的产业变革，它通过网络技术、智能技术、质量控制、实时制造等技术，使得制造业更加聪明、智能、可靠地运行，从而提升制造业的能效，提高企业的竞争力。
智能制造系统的架构与实现技术研究
智能制造系统的架构与实现技术研究智能制造系统是一种利用智能化技术、先进的制造工艺、高度集成的信息技术和先进的自动化设备等多种手段来实现对制造过程的全面控制和优化的综合性制造系统。
在当前制造业快速发展的背景下，智能制造系统已经成为制造业向智能化制造方向转型的趋势之一。
那么，智能制造系统的架构和实现技术是什么呢？下面就让我们来一一探究。
一、智能制造系统架构的基本框架智能制造系统架构可以分为三个层次：感知层、控制层和应用层。
感知层：感知层是智能制造系统中最基础的层次。
它主要采用传感器等手段收集制造过程中的各种数据，如温度、压力、振动等，通过物联网等技术将数据传输到控制层，为后续的制造过程提供数据支持。
控制层：控制层是智能制造系统中较为重要的层次。
它接收感知层传来的数据，并进行分析和处理，形成一套稳定的控制策略，指导设备的自动化运行，确保制造过程的安全、高效和稳定。
应用层：应用层是智能制造系统中最高层次的层次。
它为制造过程提供上层应用支持，如ERP、MES等应用系统，以实现集成化的生产管理，从而提高制造过程的效率、质量和可靠性。
二、智能制造系统的实现技术智能制造系统的实现技术包括传感技术、智能控制技术、云计算和大数据技术、人工智能等多种手段的综合应用。
传感技术：传感技术是智能制造系统中最基础也是最重要的技术之一。
通过各种传感器，可以检测制造过程中各种数据，为后续控制和应用提供大量的有用信息。
智能控制技术：智能控制技术在智能制造系统中发挥着至关重要的作用。
通过对传感技术采集到的数据进行分析和处理，制定出一套智能化的控制策略，指导自动化设备的运行，从而为制造过程提供更高效、更稳定的支持。
云计算和大数据技术：云计算和大数据技术是现代智能制造系统不可或缺的技术手段。
这两种技术可以帮助制造企业更好地管理和分析制造过程中产生的海量数据，大幅度提高制造过程的效率和质量。
人工智能：人工智能技术是智能制造系统中的一项新兴技术，它采用机器学习、自然语言处理等技术手段，模拟人类的智能思考方式，从而在智能制造系统中实现更高水平的自主决策和运行。
智能制造的原理、系统架构与实践
智能制造以智能加工与装配为核心，同时覆盖面向智能加工与装配的设计、服务及管理等多个环节。
智能工厂中的全部活动可以从产品设计、生产制造及供应链三个维度来描述。
在这些维度中，如果所有活动均能在网络空间中得到充分的数据支持、过程优化与验证，同时在物理系统中能够实时地得以执行并与网络空间进行深度交互，这样的工厂可称为智能工厂。
1. 智能工厂的基本特征与传统的数字化工厂、自动化工厂相比，智能工厂具备以下几个突出特征。
（1）制造系统的集成化作为一个高端的智能制造系统，智能工厂表现出了鲜明的系统工程属性。
具有自循环特性的各技术环节与单元按照功能需求组成不同规模、不同层级的系统，系统内所有元素均是互相关联的。
在智能工厂中，制造系统的集成主要体现在两个方面，具体内容如图所示。
（2）决策过程的智能化传统的人机交互中，作为决策主体的人有支配“机器”的行为，而智能制造中的“机器”因拥有扩展人类智能的能力，使人与“机器”共同组成决策主体，在同一信息物理系统中实施交互。
信息的种类以及交流的方法更加丰富，从而使人机交互与融合达到前所未有的深度。
制造业自动化的本质是人类在设备加工动作执行之前，将制造指令、逻辑判断准则等预先转换为设备可识别的代码，并将其输入制造设备中。
此时，制造设备可根据代码自动执行制造动作，从而节省了此前在制造机械化过程中人类的劳动。
在这个过程中，人是决策过程的唯一主体，制造设备仅仅是根据输入的指令自动地执行制造过程，而并不具备如判断、思维等高级智能化的行为能力。
在智能工厂中，“机器”具有不同程度的感知、分析与决策能力，它们与人共同构成决策主体。
在“机器”的决策过程中，人向制造设备输入决策规则，“机器”基于这些规则与制造数据自动执行决策过程，这样可将由人为因素造成的决策失误降至最低。
与此同时，在决策过程中形成的知识可作为后续决策的原始依据，使决策知识库得到不断优化与拓展，进而不断提升智能制造系统的智能化水平。
智能制造系统的架构与实现
智能制造系统的架构与实现智能制造是指通过数字化、网络化和智能化手段，实现生产过程的自动化和智能化。
智能制造系统是实现智能制造的关键技术之一，它由多个子系统组成，包括生产计划系统、生产执行系统、物料管理系统等。
本文将介绍智能制造系统的架构和实现技术。
一、智能制造系统的架构智能制造系统可以分为以下三层：1. 应用层应用层是整个智能制造系统的顶层，负责与用户交互，提供包括生产计划、生产调度、生产执行等在内的各种生产管理功能。
在应用层中，用户可以通过图形界面来进行生产计划编制、生产任务下发、生产进度查询等操作。
2. 控制层控制层是将生产任务转化为实际加工操作的核心部分，主要包括生产设备控制、机器视觉、工艺控制等系统。
在控制层中，涉及到多种技术，如PLC编程、机器视觉算法、CAD/CAM技术等。
控制层的主要作用是从上游的应用层接收生产任务，然后将任务分解成可执行的指令，送到各个加工设备的控制系统中。
3. 感知层感知层是整个智能制造系统的底层，是通过各种传感器和测量设备获取实时生产数据的核心部分。
在感知层中，涉及到传感器选型、设备接口类型、数据传输协议等技术。
感知层采集到的各种生产数据，比如温度、湿度、工件尺寸等，会不断上传到控制层，用于实时的生产控制和过程优化。
二、智能制造系统的实现技术智能制造系统的实现离不开多种技术的支持，包括以下四个方面：1. 数据采集技术数据采集技术是实现智能制造的基础。
在感知层中使用了多种传感器和测量设备，通过这些设备可以采集到多种生产过程数据，比如温度、湿度、振动等。
数据采集技术需要针对实际生产场景进行定制化设计，比如压力传感器的选择、数据传输协议的设计等。
2. 数据处理技术为了实现对生产数据的分析和处理，需要使用多种数据处理技术，包括数据挖掘、机器学习、深度学习等技术。
数据处理技术的目标是将原始的生产数据转化为有用的信息，帮助企业优化生产过程、提高产品质量。
3. 自动化控制技术自动化控制技术是实现智能制造的另一个关键技术。
智能制造系统架构设计与优化
智能制造系统架构设计与优化一、引言随着科技的日新月异，制造业逐渐转向智能化制造，智能制造系统的构建也越来越受到关注。
如何设计出高效、稳定、安全的智能制造系统架构，并对其进行优化，成为建设智能工厂的关键问题之一。
本文将围绕智能制造系统的架构设计和优化展开讨论。
二、智能制造系统架构设计1. 智能制造系统的定义智能制造是指通过数字化、网络化和智能化技术，基于工业互联网、物联网等技术，构建全生命周期、全链条的智能化制造生态系统，实现高效、灵活、可持续的生产方式。
2. 架构设计原则（1）可扩展性：系统能够根据业务需求新增或减少功能模块和硬件组件，达到灵活可拓展的目的。
（2）可靠性：系统的各个组件都必须具备高可靠性、稳定性和安全性。
（3）互操作性：各个子系统能够进行互相协作，并且支持不同设备和系统间的数据通讯和传递。
（4）易用性：整个系统的操作和维护要简单易用，并且提供友好的界面和操作指南。
（5）普适性：兼容不同类型的生产工艺和生产组织方式，具有应用范围广泛的特点。
3. 架构设计组成要素（1）数据层：负责数据采集、存储和处理。
（2）控制层：实现生产过程的自动化控制和监测。
（3）应用层：提供数据分析、预测和智能决策功能。
（4）网络层：支持不同设备、系统、人员之间的互相连接和交流。
4. 架构设计案例以汽车生产线为例，智能制造系统架构如下图所示：从图中可以看出，在数据层，采用了多种传感器和生产控制设备，实现对生产工艺的实时监测和数据采集；在控制层，通过PLC等自动控制设备和机器人实现生产线的自动化控制；在应用层，运用了人工智能和大数据分析技术，对生产过程进行数据分析、预测和优化；在网络层，采用了云计算和物联网技术，实现了设备、系统、人员之间的互联互通。
三、智能制造系统架构优化1. 优化目标当智能制造系统的各个组成部分协调运行时，需要实现高效率、高质量、低成本的生产过程。
因此针对架构进行优化的目标就是提高系统的生产效率，降低生产成本，加强系统的稳定性和安全性，提高用户体验。
智能制造的基本概念和架构
智能制造的基本概念和架构
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这篇文章主要介绍了智能制造的基本概念和架构。
智能制造是一种制造技术的抽象概念，它通过整合信息化技术、机器人技术、自动控制与传感技术来实现高效制造的核心环节。
它涵盖了整个制造过程，旨在提高制造安全性、可靠性和灵活性，并实现资源节约和绿色制造。
智能制造是以制造技术为基础，以现代信息技术为核心，以智能技术为支撑，以管理技术为结合，把信息技术和制造技术有机结合起来的新技术理念。
智能制造的架构可以分为三个主要的类别：一是智能制造系统、二是智能制造技术，三是智能制造服务。
智能制造系统是建立在计算机网络基础之上的一个复杂的系统，它以系统集成为基础，以智能优化和控制为目标，实现制造设备与网络、机械、电气、控制、计算机、传感器等元件交互，通过信息技术实现现代制造工艺与机器控制的实现。
智能制造技术是智能制造的基础，它包括模式识别、机器学习、智能控制、仿真、网络技术、多媒体技术、工业认知技术等。
智能制造服务是智能制造运行的一个核心，它以认知和指导作为支撑，以科学和成功的企业经验为指导，以实时的诊断、控制和决策为核心，以改进和创新的研究为结果。
从总体上来看，智能制造旨在利用有效的技术和技术方法，提升制造性能，缩短制造时间，提高产品质量，提升产品可靠性，并实现资源节约和绿色制造的目标。
智能制造中的人工智能总体架构与系统设计
智能制造中的人工智能总体架构与系统设计随着科技的不断发展，人工智能在各个领域的应用越来越广泛，其中智能制造是一个重要的应用领域。
智能制造通过将人工智能技术与制造业相结合，实现生产过程的智能化和自动化，提高生产效率和产品质量。
本文将探讨智能制造中的人工智能总体架构与系统设计。
一、智能制造中的人工智能总体架构智能制造中的人工智能总体架构包括数据采集与处理、智能决策与优化、智能控制与执行三个主要模块。
1. 数据采集与处理数据采集与处理是智能制造中的基础环节，通过传感器和物联网技术，实时获取生产过程中的各种数据，如温度、压力、湿度等。
这些数据经过预处理和清洗后，可以用于后续的数据分析和决策。
2. 智能决策与优化在智能制造中，通过人工智能技术对采集到的数据进行分析和挖掘，从而实现智能决策和优化。
例如，可以利用机器学习算法对生产过程中的数据进行建模和预测，提前发现潜在的问题并采取相应的措施。
同时，还可以通过优化算法对生产过程进行优化，提高生产效率和资源利用率。
3. 智能控制与执行智能控制与执行是智能制造中的关键环节，通过将人工智能技术与自动化控制相结合，实现生产过程的智能化和自动化。
例如，可以利用机器学习算法对生产设备进行故障预测和维护，提前发现设备故障并采取相应的措施，避免生产中断和损失。
二、智能制造中的系统设计智能制造中的系统设计需要考虑到不同环节之间的协同与集成，以及系统的可扩展性和灵活性。
1. 协同与集成在智能制造中，不同环节之间的协同与集成是实现智能化生产的关键。
例如，数据采集与处理模块需要与智能决策与优化模块进行数据交互，以实现实时的数据分析和决策。
同时，智能决策与优化模块还需要与智能控制与执行模块进行数据交互，以实现智能化的控制和执行。
2. 可扩展性与灵活性智能制造系统需要具备良好的可扩展性和灵活性，以适应不同规模和需求的生产。
例如，系统设计应考虑到不同生产设备的接入和集成，以及不同生产过程的变化和调整。
制造业智能制造系统的架构设计与实现
制造业智能制造系统的架构设计与实现智能制造系统是指通过计算机和自动化技术，将生产过程中的各个环节进行智能化集成，实现生产过程的高效、高质量和智能化管理。
在制造业智能化转型的背景下，设计和实现一个合理的智能制造系统架构至关重要。
本文将介绍制造业智能制造系统的架构设计与实现，并探讨该架构的重要性及优势。
1. 智能制造系统的架构设计智能制造系统的架构设计需要考虑多个因素，包括硬件设备、软件平台、通信网络等。
下面将从以下几个方面介绍智能制造系统的架构设计。
1.1 硬件设备智能制造系统的硬件设备包括生产设备、传感器、执行器等。
在架构设计中，需要考虑设备之间的连接方式与通信协议，以及设备的可升级性和兼容性。
此外，还需要考虑设备的运行稳定性和故障处理能力。
1.2 软件平台智能制造系统的软件平台主要包括生产管理系统、数据分析系统和控制系统等。
在架构设计中，需要考虑软件平台的可扩展性和灵活性，以及不同系统之间的数据交互和协同工作能力。
同时，还需要考虑软件平台的安全性和实时性要求。
1.3 通信网络智能制造系统的通信网络是各个设备和系统之间进行数据传输和通信的基础。
在架构设计中，需要考虑通信网络的带宽和稳定性，以及设备之间的连接方式和通信协议。
同时，还需要考虑网络安全和数据隐私保护的需求。
2. 智能制造系统的实现步骤智能制造系统的实现步骤包括需求分析、系统设计、系统开发和系统测试等。
下面将从以下几个方面介绍智能制造系统的实现步骤。
2.1 需求分析需求分析是智能制造系统实现的第一步，通过与企业的合作和交流，了解企业的生产流程和需求，明确系统的功能和性能要求。
同时，还需要考虑系统的可扩展性和升级性，以满足未来的发展需求。
2.2 系统设计系统设计是智能制造系统实现的关键步骤，根据需求分析的结果，设计系统的功能模块和组件，并确定各个模块之间的交互方式和数据流程。
同时，还需考虑系统的稳定性和安全性，以及用户友好的界面设计。
2.3 系统开发系统开发是将系统设计转化为实际可运行的软件和硬件的过程。
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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）”。
世纪80年代：概念的提出。
1998年，美国赖特（Paul Kenneth Wright ）、伯恩（David Alan Bourne）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。
工业互联网联盟已经已经开始起草工业互联网通用参考架构，该参考架构将定义工业物联网的功能区域、技术以及标准，用于指导相关标准的制定，帮助硬件和软件开发商创建与物联网完全兼容的产品，最终目的是实现传感器、网络、计算机、云计算系统、大型企业、车辆和数以百计其他类型的实体得以全面整合，推动整个工业产业链的效率全面提升。